Améliorer la performance industrielle : surmonter les défis de監視 avec IoT et analytique

Comment l'IoT et l'analytique peuvent améliorer et renforcer la surveillance de performance des équipements et processus industriels.

Les défis de la surveillance de performance

De nombreuses organisations industrielles misent sur la digitalisation pour améliorer opérations et efficacités. Un domaine prioritaire : utiliser l'IoT et l'analytique pour améliorer la surveillance de performance des équipements et processus.

RTInsights a rencontré Andreas Steidele, Senior Enterprise Sales Executive chez Siemens. Discussion sur les défis industriels de la surveillance de performance, comment MindSphere peut aider, et les bénéfices d'une telle solution IoT. Résumé de l'échange.

RTInsights : Quels sont les défis industriels pour la surveillance de performance ?

Steidele : Depuis des ans, le plus grand défi des fabricants est la saisie manuelle de données via des outils papier. L'outil le plus utilisé reste Excel, inadapté à la digitalisation. Erreurs humaines, problèmes de transcription, impossibilité de garantir la fiabilité des données.

Autre défi : l'absence de standardisation des méthodes de capture de données. Si l'entreprise utilise de nombreux outils différents, chacun fonctionne différemment avec ses propres algorithmes de capture et présentation des données.

Le parc équipements est aussi un défi : surtout dans les grandes usines, on hérite ou intègre de nombreux types d'équipements hétérogènes — matériel et logiciels variés — rendant difficile la connexion à chaque appareil et l'extraction des données.

Enfin, le dernier défi : l'intelligence manquante pour rendre les données exploitables et disponibles, afin d'en tirer des conclusions et de la valeur.

RTInsights : Quelles technologies et solutions Siemens apportent-elles ?

Steidele : Siemens propose MindSphere, solution IoT industriel as-a-service hébergée dans le cloud. Elle maintient un référentiel de données envoyées depuis équipements et machines vers le cloud. Les données suivent un modèle spécifique, défini selon vos actifs et machines, avec leur contexte.

Par-dessus, des applications MindSphere exploitent ces données pour l'analytique et d'autres fonctions. Pour la gestion de performance, elles affichent les KPIs définis et donnent des données sur le comportement machines : qualité, performance, maintenance.

Plusieurs applications travaillent ensemble pour une solution robuste de surveillance de performance :

• SIMATIC Notifier : alertes et suivi mondial de l'état machines. Seuils et surveillance de séries temporelles dans MindSphere. Workflow implémentable dans l'app selon ces données.
• SIMATIC Performance Insight : performance machines et usines en un coup d'œil. Vue d'ensemble complète machines, lignes de production, usines mondiales. Suivi d'indicateurs de performance dans le temps, analyse par périodes pour détecter le potentiel de performance inutilisé.
• SIMATIC Collaboration Board : solution collaborative pour résoudre les problèmes de production. Partage problèmes et solutions entre équipes et sites. Assignation et gestion des tâches, suivi du statut problèmes/solutions.

MindSphere intègre ces applications et permet de configurer des workflows de bout en bout pour la surveillance de performance. Situation typique : une alerte signale une anomalie. Le responsable consulte et analyse KPIs et métriques pour comprendre le problème. Il recherche dans la base collaborative si une solution existe déjà. Sinon, il utilise différentes méthodes pour le résoudre, documentant ce qui a fonctionné pour que quiconque rencontre le même problème à l'avenir en bénéficie.

RTInsights : Quels bénéfices avec une telle solution IoT ?

Steidele : Avec la bonne solution IoT, tous vos actifs sont connectés, données envoyées vers le cloud. Disponibles non plus seulement localement, mais globalement — accessible depuis n'importe où. C'est probablement le plus grand avantage de MindSphere. Données disponibles globalement, connexion machines/actifs via protocoles IoT de façon simple.

Ensuite, on va plus loin : on plonge dans l'analytique pour identifier et résoudre les problèmes machines. Si les machines performent mal, le débit chute. La surveillance de performance via MindSphere offre un outil puissant pour garantir la qualité attendue et agir pour des améliorations continues de performance, qualité, etc.

La surveillance de performance et les capacités collaboratives de MindSphere apportent des améliorations immédiates et peuvent être la pierre angulaire pour entreprises en transformation digitale.

RTInsights : Exemples de réalisation de ces bénéfices ?

Steidele : Exemple simple : la maintenance. Avant l'IoT, en cas de problème machine, l'entreprise appelait le service. Un technicien répondait, diagnostiquait par téléphone, se déplaçait sur site, inspectait, réparait.

Avec la digitalisation IoT, les données sont disponibles au centre de service. Plus besoin d'envoyer quelqu'un pour constater. On a une vision virtuelle de la machine, ses paramètres, son comportement, à distance. On tire ses conclusions, et si une mise à jour suffit (correctif logiciel, hotfix), on le fait à distance. Sinon, le technicien arrive déjà en sachant quoi chercher.

La maintenance se fait souvent virtuellement et plus vite. Économies substantielles : gain de temps, déplacements, heures-hommes.

Autre exemple : la performance. Avant, on ne voyait que les données d'une seule machine ou usine. Difficile de comparer lignes ou usines distantes car données pas disponibles globalement. Pire, données collectées différemment selon les sites, chacun ses propres calculs.

Avec la surveillance de performance via l'IoT industriel, on mesure chaque site ou ligne de la même façon. On compare les données car on a une source unique de vérité. Benchmarking des lignes et usines. Conclusions : quelle recette tourne le mieux, quelle équipe performe le mieux, qui a besoin de formation pour opérer sa ligne plus efficacement.