Les 4 tendances technologiques manufacturières clés d'AVEVA pour 2021

Craig Hayman, PDG d'AVEVA, fournit des prédictions technologiques pour le secteur industriel en 2021.

La technologie est devenue profondément ancrée dans presque tous les aspects de la vie moderne et joue un rôle intrinsèque pour de nombreuses entreprises à travers le monde. La transformation numérique permet aux organisations, particulièrement dans le secteur industriel, d'améliorer leurs capacités et d'augmenter leurs retours sur leurs actifs et opérations. L'utilisation de l'Internet des objets industriel (IIoT) via l'analytique en temps réel a eu un impact profond, en améliorant les temps de réponse aux problèmes potentiels et en minimisant les dommages possibles à l'environnement, ce qui a entraîné l'évitement d'arrêts non planifiés coûteux, tout en améliorant les profits.

Alors que nous regardons vers 2021, quatre prédictions technologiques clés se démarquent pour le secteur industriel. Premièrement, la numérisation continuera de se propager et de mûrir au sein des organisations — l'IIoT connecté ira plus profond et plus large au cœur de nombreuses entreprises. Deuxièmement, l'Intelligence Artificielle (IA) et l'Apprentissage Automatique (ML) continueront d'automatiser les processus pour offrir une performance et une agilité améliorées. Troisièmement, il y aura un accent accru sur la durabilité alors que les entreprises cherchent à devenir plus propres et plus efficaces dans leur utilisation des ressources naturelles. Quatrièmement et non des moindres, les entreprises chercheront à débloquer des insights critiques à partir des données.

1. La numérisation s'approfondira et l'usage du cloud mûrira

Les capacités numériques renforcent la résilience. 2021 ouvrira la voie à une transformation numérique plus poussée au sein des organisations du secteur industriel. Dans tous les secteurs, les dirigeants d'entreprise se tournent aussi vers des technologies telles que l'IA et la modélisation 3D pour comprendre leurs processus et plans de production. Pour s'adapter à un environnement où l'approvisionnement en matières premières est volatile et la demande pour les produits finis est concentrée sur l'essentiel, les entreprises doivent comprendre leurs installations de production mieux que jamais.

Le cloud n'est pas nécessairement un prérequis pour la transformation numérique, mais un facilitateur. La technologie cloud accélère le temps de valeur, augmente la collaboration et réduit les coûts. Ce qui a été évident en 2020, c'est qu'une plateforme cloud permet aux organisations de consolider des données de multiples sources dans un emplacement central pour une transparence et une accessibilité améliorées — à tout moment, en tout lieu et depuis n'importe quel appareil sécurisé.

La crise actuelle accélère l'utilisation du cloud et des données de manière de plus en plus sophistiquée pour aider à fournir visibilité et certitude dans les opérations. L'adoption de l'analytique est dite être l'un des plus grands moteurs de la transformation numérique, les entreprises cherchant des insights plus pilotés par les données. Les données agissent comme une source de vérité qui aide les équipes à se concentrer sur les facteurs critiques qui déterminent la résilience des affaires. Il y a aussi eu un changement fondamental d'état d'esprit : les clients comprennent maintenant où ils doivent aller et à quelle vitesse ils doivent y arriver. Dans une ère où le temps est progressivement de l'essence, un accent accru sur la transformation numérique et les insights pilotés par les données sera un game changer.

2. L'automatisation prendra de l'ampleur

Selon Gartner, « D'ici la fin de 2024, 75 % des entreprises passeront du pilotage à l'opérationnalisation de l'IA, entraînant une augmentation de 5x des infrastructures de données et d'analytique en streaming. » Le renforcement des systèmes de gestion de données augmentés avec l'IA aidera aussi à optimiser et améliorer les opérations. L'examen de grands échantillons de données opérationnelles et historiques deviendra la norme.

Nous verrons aussi les applications IA être de plus en plus soutenues par des dispositifs et capteurs connectés via l'IIoT. La combinaison de l'IIoT et de l'IA a commencé la prochaine vague d'améliorations de performance, en particulier dans le secteur industriel. Poursuivant cette automatisation, l'IA utilise les données IoT historiques pour analyser les tendances qui peuvent aider à rationaliser et améliorer le processus de chaîne d'approvisionnement grâce à des solutions de pointe telles que la planification d'opérations pilotée par l'IA. Cela fournit des recommandations aux humains quant à la séquence d'ordonnancement optimale, réduisant substantiellement erreurs et inefficacités.

3. La durabilité sera intégrée dans les entreprises

La durabilité est un voyage qui commence par mesurer où en sont les organisations. La numérisation est la première étape naturelle pour une approche factuelle. Ces données permettent aux entreprises complexes de développer une stratégie significative et de l'exécuter sur le terrain.

L'Industrie 4.0 aidera à rassembler l'information pour construire un jumeau numérique qui permet aux organisations d'optimiser les processus durables. Si nous prenons le secteur de l'énergie, au cours des derniers mois, la consommation de kérosène a chuté dramatiquement, cependant la consommation d'énergie globale est restée relativement stable, et la demande d'électricité a augmenté. L'électricité reste le moyen le plus efficace de distribuer l'énergie dans le monde. Dans la fabrication en comparaison, les chaînes d'approvisionnement de nombreuses entreprises n'ont pas pu fléchir au même rythme que le monde changeait. En avançant, ces entreprises pivoteront pour utiliser des fournisseurs locaux pour répondre aux exigences spécialisées et avec des émissions plus faibles.

Le développement industriel est crucial pour la croissance économique, l'éradication de la pauvreté et la création d'emplois. Cependant, augmenter l'efficacité de l'utilisation des ressources et améliorer l'innovation technologique offre de réelles opportunités de réduire les coûts, d'augmenter la compétitivité et l'emploi. Le secteur industriel, bien que tardif dans le processus de transformation numérique, a une opportunité unique de montrer la voie pour avoir un impact significatif sur la planète.

4. Les référentiels de données acquerront de la mémoire

L'adoption de l'analytique de données est dite être l'un des plus grands moteurs de la transformation numérique, les entreprises cherchant des insights plus pilotés par les données. Les données agissent comme une source de vérité qui aide les équipes à se concentrer sur les facteurs critiques qui déterminent la résilience des affaires. Les entreprises sont fortement conscientes qu'elles doivent devenir plus résilientes en utilisant la technologie.

Les entreprises utilisent l'IIoT à leur avantage pour connecter de manière sécurisée, et collecter des données d'actifs distants divers, canalisant l'information vers des applications opérationnelles avancées, et bouclant la boucle en alimentant les applications métier clés. Cela permet d'activer l'optimisation, la gestion d'actifs, l'analytique améliorée, et la modélisation/simulation — et cela signifie ultimement des améliorations dans l'efficacité des affaires à travers l'ensemble des opérations.

Cela a été particulièrement vrai pour le secteur industriel, où les données ont eu un impact significatif dans cinq domaines clés :

• Information opérationnelle en temps réel est de plus en plus utilisée pour comprendre ce qui se passe en temps réel et permet la gestion de l'état des actifs et des cycles de vie opérationnels. Par exemple, un tableau de bord affichant la fréquence de vibration d'un actif rotatif comme une turbine pendant l'opération fournit une compréhension en temps réel du comportement opérationnel et de l'état de l'actif.
• Information opérationnelle historique aide les organisations à comprendre ce qui s'est passé dans le passé pour créer de l'intelligence autour du comportement opérationnel des actifs. À travers les tendances opérationnelles, l'affichage de KPI et les tableaux de bord, vous pouvez créer des vues abstraites des états opérationnels. Par exemple, un graphique peut être affiché sur un tableau de bord montrant la fréquence de vibration passée de la turbine pendant l'opération. Cela peut être comparé à la fréquence de vibration en temps réel, créant de l'intelligence sur les tendances opérationnelles à long terme de l'actif.
• Analytique prédictive est utilisée pour la modélisation de type what-if. L'intégration de données en temps réel et historiques permet à votre équipe d'évaluer les résultats potentiels des états et comportements opérationnels, même en tenant compte de variables tertiaires. Des modèles déterministes ou non-déterministes peuvent alors être appliqués pour la simulation en boucle ouverte et l'analytique prédictive. Par exemple, vous pouvez maintenant estimer combien de temps un équipement peut fonctionner avant qu'il ne nécessite une inspection ou qu'il ne soit prédit comme défaillant.
• Analytique prescriptive décrit ce qui est nécessaire pour optimiser les cycles de vie des actifs et des opérations. Des conseils basés sur des scénarios sont créés et livrés via des éléments d'apprentissage et des algorithmes en boucle fermée pour permettre à votre équipe de calibrer la planification et l'ordonnancement à travers toute la chaîne de valeur de l'entreprise. Par exemple, en utilisant un modèle de chaîne d'approvisionnement unifié, des calculs basés sur des scénarios peuvent être utilisés pour optimiser les calendriers de maintenance et la performance, minimisant l'impact sur vos opérations.
• Sécurité renforcée est atteinte grâce à une combinaison d'appareils IoT connectés, de technologies de réalité augmentée et virtuelle, qui fournissent des procédures opérationnelles en temps réel et des messages clés au personnel d'opérations, réduisant l'erreur humaine pour l'exécution de tâches spécifiques.

Soyez audacieux, réfléchissez et évoluez

L'incertitude est là pour rester, ainsi que la possibilité d'une résurgence du Covid-19, la longueur et la profondeur de la récession économique, les guerres commerciales, les fluctuations du prix du pétrole, etc., donc les entreprises doivent tirer les leçons apprises de l'incertitude et créer leur nouvelle normalité.

Quelles leçons avons-nous apprises de 2020 ? Les entreprises ont besoin de logiciels intelligents pour adresser les points de douleur industriels pour la création de valeur, l'amélioration de la productivité, la découverte d'insights, la gestion des risques et l'optimisation des coûts. Avec la bonne technologie, les entreprises peuvent être incroyablement agiles pour gérer les coûts, booster l'efficacité et éviter les erreurs coûteuses. La combinaison de numérisation, automatisation et insights pilotés par les données, avec un focus sur les affaires durables peut être un différenciateur clé et une force propulsive pour aider à garantir que les entreprises atteignent leurs objectifs d'aujourd'hui et de demain.