Table ronde exécutive : Faire progresser l'Industrie 4.0 avec capteurs intelligents et IIoT

Les industries manufacturières subissent une transformation numérique mondiale, stimulée par la pandémie de COVID-19, qui accélère l'adoption de l'Industrie 4.0. Ce passage au numérique alimente les avancées dans les capteurs intelligents qui non seulement capturent les données de détection, mais interprètent également ces données en informations exploitables pour une variété d'applications dans l'espace de l'Internet industriel des objets (IIoT).

Le marché des capteurs intelligents devrait croître à un TCAC de 19 % sur la période de prévision (2021-2026), selon Market Research Future. Qu'est-ce qui alimente la demande croissante de capteurs intelligents et quelles industries verront la plus grande demande de technologie de capteurs dans les années à venir ? Tech Briefs a posé des questions à quatre experts de l'industrie pour recueillir leurs points de vue sur les perspectives futures des capteurs intelligents et de l'IIoT.

Nos participants à la table ronde incluent Dean Bartles, PDG et Président, Manufacturing Technology Deployment Group , Jeffrey Case, Directeur de l'ingénierie de conception et NPD, PCB Piezotronics, Inc. , Brad Walters, Fondateur et PDG, Monnit , Aric Prost, Directeur mondial senior, OEM, Stratus Technologies .

Tech Briefs : L'utilisation de capteurs « intelligents » devient plus répandue à mesure que l'IIoT et l'Industrie 4.0 sont plus courants dans la fabrication. Comment les capteurs intelligents sont-ils utilisés pour améliorer la fabrication ?

Dean Bartles : Un excellent exemple de la façon dont les capteurs intelligents sont utilisés pour améliorer la fabrication est un programme que mon entreprise a avec le DOD pour établir une chaîne d'approvisionnement de fabrication additive de prototype. Il y a un énorme désir d'adopter des pièces fabriquées par fabrication additive métallique dans les marchés aérospatiaux et de la défense. Les avantages incluent la complexité de conception, la rapidité de production, l'allègement, etc. Cependant, la variabilité actuellement trouvée dans les pièces produites par fabrication additive métallique de machine à machine et même de pièce à pièce est encore un obstacle majeur à l'adoption. En utilisant des capteurs et un dispositif IoT en périphérie, nous collectons des données de processus en temps réel pendant le processus d'impression telles que l'énergie laser, la vitesse de balayage, l'espacement de hachure, l'humidité de la chambre, etc. et fournissons ensuite ces données au client avec les pièces produites. Le client est alors en mesure d'interroger le fichier de données pour s'assurer que tous les paramètres ont été maintenus dans une plage spécifiée tout au long du processus de construction, fournissant ainsi un niveau de confiance plus élevé dans l'intégrité des pièces.

Jeffrey Case : Les capteurs intelligents sont déployés dans les installations de fabrication de toutes les industries pour collecter des informations critiques qui, avec la bonne analyse, peuvent créer des solutions qui réduisent ou éliminent les temps d'arrêt non planifiés (coûts de remplacement de pièces, main-d'œuvre et coûts d'opportunité perdus) ; augmentent la sécurité en remplaçant les capteurs montés de manière permanente pour les mesures nécessitant une intervention humaine ; et améliorent la productivité grâce à un contrôle de rétroaction précis et à la surveillance des variations dans le processus de production, assurant la stabilité de la fabrication.

Brad Walters : Générer une plus grande efficacité est un avantage majeur de l'intégration d'une plateforme de capteurs intelligents dans les environnements de fabrication. Les capteurs intelligents créent des usines plus intelligentes où vous pouvez surveiller, contrôler et améliorer pratiquement tous les aspects des opérations avec des informations en temps réel basées sur les données ; prédire la maintenance des équipements et déclencher rapidement des protocoles avant dysfonctionnement ou défaillance ; automatiser la journalisation des données pour une analyse de tendance rationalisée, la tenue de registres et la conformité réglementaire ; et être alerté des problèmes environnementaux et d'équipement. Les capteurs qui connectent les personnes, les machines, les équipements et les stocks aux capacités habilitantes de l'IIoT permettent aux fabricants de produire avec plus de transparence, d'efficacité et de qualité globale.

Aric Prost : La baisse considérable du coût des capteurs et émetteurs couplée aux améliorations de la technologie sans fil a rendu possible pour les OEM, les constructeurs de machines et les équipes d'exploitation d'installer des capteurs et de collecter des données auparavant inaccessibles. C'est la périphérie industrielle où les données sont générées, et la capacité de mesurer plus de variables de processus plus précisément accorde une meilleure compréhension et réalise la promesse de l'IIoT et de l'Industrie 4.0. L'opportunité est un bond en avant dans la surveillance et le contrôle pour obtenir les résultats souhaités tels que des produits de meilleure qualité, moins de temps d'arrêt ou l'amélioration du rendement.

Tech Briefs : La fusion de données de capteurs permet de combiner différentes technologies de capteurs dans une application. Quels sont les défis auxquels les fabricants font face dans la gestion — et l'utilisation efficace — du volume accru de données collectées ?

Dean Bartles : La prolifération des capteurs dans la fabrication est critique pour tirer pleinement parti de l'efficacité que l'Industrie 4.0 promet. Cependant, à mesure que la technologie des capteurs devient omniprésente dans les ateliers de fabrication partout, la capacité à faire un usage optimal des données générées peut être sévèrement handicapée à moins que les données des différents capteurs puissent être harmonisées dans un format de langage commun. Les normes seront la clé pour rendre une telle harmonisation possible. Une telle norme qui a déjà été largement adoptée est MTConnect. Avec des données uniformes, les développeurs et intégrateurs peuvent se concentrer sur des applications de fabrication utiles et productives plutôt que sur la traduction, ce qui sera la clé d'une fusion de données de capteurs réussie à l'avenir.

Jeffrey Case : Les défis pour la fusion de capteurs incluent la synchronisation des différents types de capteurs et systèmes de capteurs, surtout lorsqu'il y a une dépendance temporelle, et l'assurance de réseaux de communication compatibles. De plus, le calcul en périphérie devient de plus en plus critique au niveau du capteur pour minimiser la quantité de données collectées et analysées, affectant à la fois les exigences en puissance de traitement et en stockage de données.

Brad Walters : La fusion de données de capteurs est un avantage clé de l'IIoT car les décisions prises à partir de multiples points de données sont des décisions de plus haute valeur. Mais cela peut être un défi lorsque les fabricants achètent différents systèmes de capteurs auprès de divers fournisseurs et agrègent toutes les données eux-mêmes. Vous pouvez gérer efficacement le volume de données en ayant une seule plateforme de capteurs qui incorpore des types de capteurs combinés avec agrégation de données, filtrage, algorithmes de fusion et déduplication de données redondantes en périphérie. Le réducteur de volume de données le plus précieux que vous puissiez avoir est le traitement et le filtrage en périphérie via une passerelle au niveau du capteur. Il est idéal que les capteurs signalent immédiatement les événements et les dépassements de seuil lorsqu'ils détectent des conditions préconfigurées, plutôt que de signaler constamment des données triviales à intervalles fréquents. De cette façon, un système de capteurs avec une passerelle de périphérie peut rapidement fusionner les données pertinentes de tous les types de capteurs et utiliser un ensemble robuste d'API pour mélanger et assortir simultanément les données d'autres systèmes d'analyse.

Aric Prost : Les fabricants font face à quelques défis en raison du volume de données de périphérie créées. Premièrement, les données dans une usine ou installation typique proviennent de capteurs fabriqués par plusieurs fournisseurs qui utilisent différents protocoles de communication. Ces données doivent être collectées et intégrées. Deuxièmement, les emplacements de périphérie — même le sol de l'usine — font face à des problèmes de bande passante et de latence lorsqu'ils sont transmis à la salle de contrôle, sans parler du cloud. La capacité d'analyser ces données de périphérie et de les traduire en informations est prédiquée sur leur disponibilité et fiabilité. L'analyse prédictive ou les applications IA reposent sur ces ensembles de données complets. Toute lacune de communication dans les données ou temps d'arrêt d'équipement peut perturber ces modèles avancés. Pour relever ces défis, y compris la fusion de données de capteurs, les organisations déploient le calcul en périphérie pour collecter des informations près de l'équipement, fournir le traitement et l'historisation pour éviter les temps d'arrêt et la perte de données.

Tech Briefs : Si les installations utilisent plusieurs capteurs et systèmes connectés, comment s'assurent-elles qu'ils sont correctement sécurisés pour se protéger contre les accès extérieurs indésirables ?

Dean Bartles : La façon la plus sûre de se protéger contre les accès extérieurs indésirables est de « cloisonner » tout. En d'autres termes, évitez l'utilisation de capteurs Wi-Fi et déployez plutôt des capteurs câblés et des dispositifs IoT en périphérie câblés et faites en sorte que toutes les données passent par un appareil de cybersécurité qui chiffre et tokenise tout ce qui quitte l'installation. Alors que les OEM continuent de pousser la « transparence » dans les opérations de fabrication de leurs fournisseurs, les solutions technologiques seront primordiales.

Jeffrey Case : Bien qu'il n'y ait pas de solution miracle en matière de cybersécurité industrielle, la segmentation du réseau est une pierre angulaire pour protéger les réseaux privés des vulnérabilités potentielles. Les systèmes de capteurs devraient être configurés sur un réseau isolé des systèmes internes, et l'accès aux réseaux de systèmes de capteurs devrait être limité au minimum requis. Nous encourageons tous nos clients IIoT à suivre les meilleures pratiques de cybersécurité sur leurs réseaux internes de systèmes de capteurs et/ou nos systèmes de capteurs, en tirant parti des technologies standard de l'industrie.

Brad Walters : La sécurité doit être maintenue à tous les points de communication entre capteur, passerelle, réseau, contrôleur de réseau et le cloud. Une initiative robuste de gouvernance de la sécurité des dispositifs et données IoT pour appliquer des politiques peut aider à protéger le réseau de capteurs et les données d'une entreprise. Vous ne pouvez pas non plus mettre toutes vos protections dans des forteresses comme les pare-feu mais laisser le capteur de température sur l'aquarium du hall vulnérable. Si vous utilisez un seul système de gestion de capteurs, vous limitez les points d'entrée extérieurs. Quoi qu'il en soit, chaque système doit être vérifié pour la sécurité individuellement, puis comme un système complet.

Aric Prost : La cybersécurité est au premier plan pour la technologie opérationnelle, et la notion d'actifs cloisonnés est de moins en moins réaliste à mesure que plus d'équipements sont connectés. En déployant des plateformes de calcul en périphérie avec virtualisation intégrée, les équipes OT et IT ont les moyens d'exécuter des logiciels de cybersécurité près des équipements critiques aux côtés d'autres applications logicielles industrielles. Dans ce cas, la plateforme de calcul en périphérie exécutant le logiciel de sécurité se situe entre les capteurs ou PLC et le reste du réseau.

Tech Briefs : Dans quelles industries vous attendez-vous à voir la plus grande demande de technologie de capteurs dans les cinq prochaines années ?

Dean Bartles : Des progrès significatifs ont déjà été réalisés par de grandes entreprises dans l'aérospatiale, la défense, l'automobile, l'alimentaire, le médical, le traitement chimique, etc. Donc, je ne pense pas que la question devrait être « quelles industries » autant que « qui » à l'intérieur des diverses industries où nous verrons la plus grande demande. Clairement, les petits et moyens fabricants (« PME ») ont le plus à gagner en adoptant la technologie des capteurs dans leurs opérations de fabrication. Une enquête récente menée par le Manufacturing Leadership Council de la National Association of Manufacturers a classé « Amener la visibilité, la transparence et la prévisibilité de la chaîne d'approvisionnement de bout en bout au niveau supérieur » comme la deuxième chose la plus importante pour 2022. Pour fournir aux OEM la transparence, la visibilité et la prévisibilité dans leur chaîne d'approvisionnement qu'ils désirent, les PME devront déployer une technologie de capteurs bien plus grande qu'elles ne l'ont fait à ce jour.

Jeffrey Case : À mesure que les capteurs deviennent plus courants avec les améliorations de la technologie de détection, du calcul en périphérie, de l'intelligence artificielle et de la prolifération des réseaux de communication Industriels 4.0, la plus grande demande de technologie de capteurs sera à travers toutes les opérations de fabrication dans presque tous les marchés/industries. Les applications de maintenance préventive et d'automatisation des processus sont les moteurs de cette demande sans précédent dans la fabrication industrielle. Une grande variété de technologies de détection sont déployées sur le marché de l'automatisation des processus pour faciliter un contrôle plus serré sur les processus de fabrication. Bien que les capteurs aient traditionnellement été déployés dans ces applications, l'Industrie 4.0 fournit des capteurs connectés à Internet qui sont capables de collecter, transférer et afficher des données via des autoroutes numériques établies avec une intervention humaine minimale. Cette infrastructure peut facilement satisfaire le ROI d'une entreprise et stimulera considérablement les ventes de capteurs au cours des cinq prochaines années et au-delà.

Brad Walters : Il est facile de voir que la maintenance prédictive, la surveillance et le contrôle à distance, et les systèmes autonomes dans pratiquement toutes les industries continueront de dépendre fortement des avancées de la technologie des capteurs intelligents. Par exemple, les innovateurs dans le pétrole et gaz, l'agriculture, la production d'énergie et d'électricité, le chimique et l'exploitation minière, et le transport s'appuient sur les capacités de longue portée des capteurs sans fil qui offrent une longue portée, une faible consommation et une longue durée de vie de la batterie. Alors que les fabricants, la santé et les villes intelligentes cherchent à être plus efficaces, les solutions de détection qui accélèrent la fonctionnalité 4G LTE et 5G, éliminent les interférences de fréquence et permettent le calcul en périphérie multi-accès seront hautement précieuses. Les industries qui intègrent efficacement les capteurs intelligents aideront à propulser l'évolution de l'IIoT vers la prochaine révolution industrielle.

Aric Prost : Nous voyons la plus grande demande de technologie de capteurs venir non pas d'industries spécifiques mais de cas d'utilisation spécifiques au sein des industries où les actifs et processus sont distants ou inaccessibles, critiques à mesurer, à haute vélocité, et où la sécurité est un facteur significatif. La technologie des capteurs sera essentielle pour échelonner l'automatisation et la gestion à distance dans ces cas. Il y a une gamme d'exemples qui traversent incluant la Fabrication Discrète — machines d'emballage complexes, robotique, fabrication métallique ; Eau et Eaux Usées — stations de pompage distantes et sans personnel, débitmètres ; Production d'Énergie – panneaux solaires, parcs éoliens, et sous-stations ; Pétrole et Gaz — stations de pompage, stations de mesure de débit, plateformes de production, et bien d'autres. Pour ces actifs et cas d'utilisation, l'abondance de la technologie des capteurs et la connectivité limitée nécessitent un « cerveau » sur site pour traiter et stocker les données, assurer la disponibilité de la disponibilité, exécuter des agents de cybersécurité, et potentiellement fournir surveillance et contrôle sans intervention humaine. Les plateformes de calcul en périphérie fournissent ces capacités et donc les moyens d'exploiter les données des capteurs pour réaliser les capacités de l'Industrie 4.0.

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