Exploiter les contrôles connectés pour optimiser la gestion d'actifs

Même si l'adoption précoce de l'Ethernet industriel a montré des gains de productivité marginaux (+22 %) et une réduction des coûts de maintenance (-40 %), les Intégrateurs Système et Ingénieurs d'Usine hésitent encore pour son implémentation totale. Mais pourquoi ? Aujourd'hui, les systèmes de contrôle traditionnels peuvent utiliser seulement 3 % des données des actifs d'usine, et sont incapables de répondre aux exigences métier dynamiques. Les systèmes obsolètes rencontrent souvent des problèmes dus à des capacités limitées, et sont toujours à risque de failles de sécurité. Par conséquent, pour prendre l'avantage sur la concurrence et maintenir les niveaux de productivité, il est essentiel que les entreprises commencent à évoluer vers la direction de machines définies par logiciel, assez intelligentes pour s'adapter à des sorties de processus variables.

Optimisation par modèles prédictifs

Traditionnellement, un contrôleur n'était capable d'exécuter qu'une seule application à la fois, mais les avancées récentes ont apporté de nouvelles fonctionnalités, dont la capacité d'exécuter simultanément plusieurs applications. Des exemples de telles applications incluent des packages de modélisation prédictive qui peuvent collecter des données de divers processus et les alimenter dans un optimiseur en temps réel pour garantir que les actifs fonctionnent de la manière la plus efficace possible.

Mais cela signifie aussi qu'une plus grande puissance de traitement et une plus grande connectivité devraient être établies pour assurer que ces applications s'exécutent sans entraver les tâches primaires du contrôleur. Pour répondre à de telles exigences, des systèmes de contrôle avancés sont introduits, et ceux-ci reposent fortement sur les capacités de l'internet industriel pour fonctionner à des niveaux optimaux.

Contrôles basés sur Internet

Le cloud computing fait également son chemin dans le marché industriel comme un moyen viable de répondre aux ressources de calcul de haut niveau requises par les applications d'analytique avancée. Les machines hébergées sur le cloud fournissent une plateforme parfaite pour les actifs connectés à l'internet pour relayer leurs informations dans un référentiel central, sur lequel les ingénieurs peuvent effectuer des opérations à distance.

De plus, l'avènement de l'analytique Big Data et la disponibilité de services d'entrepôt de données cloud pay-as-you-go signifient que les industries sont plus susceptibles de bénéficier de l'analytique en temps réel si leurs ressources sont déjà hébergées sur le cloud, éliminant le besoin de passer par les processus fastidieux de migration.

Applications de connectivité

Supposons qu'une entreprise d'automatisation et de contrôles offre une plateforme cloud capable d'exécuter de l'analytique et des applications similaires. La plateforme agit comme un référentiel pour les machines, analyse les tendances et fournit des insights à ses clients sur la façon dont le plancher d'usine peut opérer à une efficacité maximale. L'ensemble des fonctionnalités est fourni en tant que service, donc les entreprises n'ont plus besoin de configurer une infrastructure séparée pour chaque processus et de les inter-relier.

La nouvelle ère des contrôles fournit un coup de pouce bien nécessaire à l'économie industrielle tout en ouvrant de nouvelles avenues de croissance. À mesure que les machines et les humains deviennent de plus en plus interconnectés, les machines pourraient également être programmées pour utiliser des applications de la même manière que les consommateurs, quelque chose qui s'améliorera à mesure que l'Intelligence Artificielle et les Réseaux de Neurones Artificiels progressent.

En conclusion, avec des contrôleurs activés par l'internet industriel, l'intelligence peut être transmise et interfacée au sein des équipements et systèmes de contrôle, améliorant l'efficacité globale et la fiabilité du système, de l'aspect commercial jusqu'au niveau machine.