Perspectives de développement de l'IoT industriel

Aujourd'hui, pour un développement commercial réussi, les entreprises doivent prendre les bonnes décisions au bon moment sur la base d'informations fiables. La prise de décision est facilitée par l'utilisation des capacités IIoT telles que l'apprentissage automatique et les technologies de Big Data et d'automatisation pour créer un « système dans le système ».

Tous ces outils peuvent allouer, recevoir, analyser et transférer des données de manière précise et cohérente pour obtenir une plus grande efficacité, une gestion plus fiable et un meilleur contrôle de la qualité tout au long de la chaîne d'approvisionnement.

Dans le même temps, dans l'Internet industriel des objets, les technologies existantes sont utilisées, telles que le calcul haute performance, les capteurs intelligents, les applications mobiles, les plateformes cloud et la numérisation d'entreprise, qui permettent de transformer les données en connaissances utilisées dans pratique.

Cette approche repose sur plusieurs éléments clés :

• Coopération raisonnable et sûre
• Analyse prédictive
• Gestion des données et contrôle sur site
• Actifs et appareils intelligents et plug-in

Une stratégie IIoT efficace repose sur la consolidation des données provenant d'une multitude de systèmes disparates, dans le stockage en nuage, l'utilisation d'analyses de niveau supérieur et l'attraction d'experts tiers pour le travail à distance. Dans le même temps, les décisions prises par l'analyse prédictive permettent de transformer le workflow :remplacer le démarrage manuel, qui est effectué après l'apparition de problèmes, par un avertissement automatique d'une situation dangereuse.

Une telle approche permet d'éviter les temps d'arrêt, augmente la productivité du travail et la sécurité de la production, et offre également la possibilité de surveiller ce qui se passe sur les sites de production même dans les endroits les plus reculés et dans les entreprises des sous-traitants et des fournisseurs, et également de contrôler le transfert de marchandises situées n'importe où dans le monde.

Développement d'un schéma de mise en œuvre efficace de l'IIoT

Pour maximiser la mise en œuvre et l'utilisation efficaces de l'IIoT, les utilisateurs doivent prendre en compte certaines caractéristiques de sa mise en œuvre :tout d'abord, la centralisation des données est effectuée, ainsi que l'intégration d'applications pour l'échantillonnage et le traitement de ces informations.

Dans ce cas, les applications peuvent être localisées dans le cloud plutôt que dans le système de gestion lui-même, ce qui élimine les exigences de maintenance au sein de l'entreprise et donne accès à des données supplémentaires provenant de plusieurs sites de production ou même d'industries distinctes.

Aux applications IIoT, en augmentant son efficacité avec l'utilisation des technologies cloud, y compris les applications qui incluent les systèmes de contrôle de processus avancé (APC), la surveillance basée sur les conditions (CBM), la préservation des données historiques de l'entreprise, et les solutions et planification mobiles.

Lors de la mise en œuvre de l'IIoT dans un workflow, les entreprises industrielles consolident les données de différentes sources à l'aide de technologies d'intégration et de communication ouvertes, par exemple , l'OPC Unified Architecture (UA)—une architecture unifiée développée par la OPC Foundation consortium industriel.

Cela fournira un support pour les protocoles de communication existants, et les équipements déjà installés seront intégrés en toute sécurité dans l'architecture IIoT. Ensuite, les entreprises seront en mesure de transférer des données d'industries individuelles à l'ensemble de l'entreprise et d'appliquer des analyses intelligentes pour extraire des informations significatives.

En outre, il est important que lors du traitement des données entrantes, les entreprises appliquent à la fois leurs connaissances dans un domaine spécifique et les informations reçues d'experts externes.

Grâce à un ensemble de données plus approfondi, les entreprises pourront développer et utiliser des modèles analytiques plus avancés dans le cloud. Pour des informations plus détaillées, ils pourront déployer ces modèles analytiques dans des appareils périphériques, en adaptant les données si nécessaire.

Le déploiement offre de nouvelles opportunités pour répondre aux divers besoins des sites de production individuels et de l'ensemble de l'entreprise dans le cadre de ses opérations. De plus, dans le suivi et l'analyse, il est possible d'utiliser les services d'un plus large éventail d'experts.

L'auteur de ce blog est Suren Arustamyan, COO chez JeraSoft