IoT industriel et analytique prédictive : accélérer l'efficacité manufacturière

L'Internet des Objets Industriel, l'Industrie 4.0, l'Usine Numérique, et ainsi de suite, sont des mots à la mode que chaque dirigeant marketing aime utiliser. Mais leur adoption extensive aujourd'hui en a fait des technologies applicables, permettant aux fabricants d'atteindre l'objectif universel d'une productivité plus élevée.

Cela a toujours été une question de données dès le début. Le plancher d'usine est riche en données sous tous les aspects ; il s'agit simplement de les capturer. Il a été constaté que près de 3 % des fabricants américains exploitent leurs données opérationnelles et en extraient des informations bénéfiques. Pour qu'un changement vers l'IIoT réussisse, les entreprises doivent être claires quant à leurs objectifs et la disponibilité des ressources humaines pour en faire un succès.

Des objectifs décomposés de manière descendante sont les plus raisonnables, permettant aux équipes de monter de manière modulaire. De plus, il est important qu'une relation de travail soit formée pour permettre une cohérence interdisciplinaire, car après tout, l'IIoT est une conjonction de diverses fonctions. Des exemples de ressources travaillant ensemble sont les ingénieurs d'usine, techniciens, intégrateurs de systèmes, et bien sûr la direction.

L'analytique prédictive est un aspect vital de l'IIoT sans lequel tout le but d'un changement est vaincu. Elle permet d'utiliser les blocs de données et d'atteindre l'intelligence dans son vrai sens. En résumé, l'analytique prédictive implique l'amélioration de la qualité des processus et la prévision de la demande, qui permettent toutes deux d'améliorer la productivité d'une organisation. Dans une Usine Numérique cependant, le rôle est bien plus étendu, s'étendant à des domaines tels que la disponibilité des machines et la prévention des pannes forcées d'équipement.

En traitant des données en temps réel collectées par des capteurs répartis dans tout le plancher d'usine, l'analytique prédictive est capable de fournir aux opérateurs un aperçu des machines sujettes à la panne, avant qu'elles ne tombent en panne réellement. Cela permet aux opérateurs de planifier les réparations pendant les temps d'arrêt plutôt que de causer une perturbation à l'échelle de l'usine.

À mesure que le volume de données collectées augmente, l'étendue de l'automatisation augmente également, permettant d'augmenter l'intelligence des processus manuels. Par exemple, les systèmes peuvent être ajustés pour ralentir automatiquement le fonctionnement de la machine si une panne approche ou définir une valeur seuil qui permet d'allonger la durée de vie.

De même, la remontée des données peut également permettre aux opérateurs d'effectuer une analyse des causes racines avec une plus grande précision, réduisant les chances de récurrence d'une erreur particulière.

Tous ces avantages ne sont pas théoriques mais sont réellement récoltés par des organisations dans le monde entier. Par exemple, l'utilisation de l'analytique prédictive chez American Electric Power (AEP) a permis la réparation d'une turbine à gaz avant la panne. L'alerte précoce leur a fait économiser 19 millions de dollars, qui auraient été dépensés en raison de la panne complète de la turbine.