Le guide ultime de l'IIoT : Stratégies, cas d'usage et clés de succès

Une ressource pour comprendre l'IoT industriel, explorer des cas d'usage à haute valeur et anticiper les défis courants

Marges sous pression, inflation galopante, concurrence exacerbée : nombreuses sont les entreprises qui engagent une transformation digitale pour rester compétitives.

L'IIoT (Industrial Internet of Things) est une technologie critique pour bâtir des usines intelligentes et conquérir des parts de marché. Déjà, beaucoup d'entreprises ont adopté des solutions de connectivité pour réduire les coûts et gagner en efficience opérationnelle.

Mais qu'est-ce que l'« IoT industriel » exactement ? Comment ce concept facilite-t-il la transformation digitale pour enrichir les modèles d'affaires et créer une efficience opérationnelle supérieure ? Est-ce une balle d'argent ? Comment les manufacturiers l'utilisent-ils concrètement pour créer de la valeur ?

Ci-dessous, nous plongeons dans la technologie derrière l'IIoT. Nous mettons en lumière cas d'usage courants, défis et bénéfices pour une vue d'ensemble complète.

Qu'est-ce que l'Industrial Internet of Things (IIoT) ?

L'IIoT désigne l'usage de l'Internet des Objets (IoT) dans les environnements industriels. Il englobe la collecte de données depuis équipements intelligents connectés, capteurs, actionneurs, systèmes.

Une fois collectée, cette donnée est nettoyée, configurée, analysée dans le cloud. Elle délivre alors des insights temps réel précieux aux managers, opérateurs, utilisateurs finaux. Dans les applications avancées et la robotique, ces insights développent des solutions prédictives et descriptives, et peuvent même déclencher des actions autonomes ou semi-autonomes des machines. Équipements plus rapides, plus efficients, moins sujets à l'erreur humaine. Sécurité des opérateurs améliorée, qualité renforcée, coûts réduits.

L'IIoT utilise l'intelligence artificielle (IA), le machine learning (ML) et d'autres outils logiciels/computationnels pour aligner dispositifs et plateformes. Cela crée un système cyber-physique bien plus efficient et capable que les systèmes de surveillance manufacturière traditionnels.

Les statistiques annoncent plus de 30,9 milliards d'objets IoT d'ici 2025, la manufacture jouant un rôle majeur dans le développement de modèles d'affaires rentables. Tout cela s'inscrit dans la transformation croissante qu'est la Quatrième Révolution Industrielle, l'Industrie 4.0.

L'importance de l'IIoT

Enfermée dans les processus manuels et la maintenance réactive, la manufacture est l'industrie idéale pour exploiter les masses de données que les machines produisent mais qui restaient inexploitées. La donnée est puissante ; y accéder et la manipuler via des algorithmes de business intelligence, c'est gagner en insights. Ce n'est pas qu'une question de chiffres, mais de ce qu'ils signifient.

Avec l'IIoT vient la capacité de savoir, en temps réel et à travers le temps et l'espace, ce qui se passe sur le terrain d'usine, jusqu'à la machine individuelle et le cycle de production. La maintenance prédictive et les processus automatisés ne sont que le début de ce que la donnée et l'interactivité permettent.

Parfois appelé « manufacture avancée », l'avenir de l'IIoT inclut non seulement des capteurs passifs qui transmettent et analysent la donnée, mais la création de connexions vers les machines pour activer des processus actifs : machines qui s'auto-corrigent hors paramètres définis, par exemple.

Loin d'éliminer l'humain, l'IoT doit être vu comme permettant des changements de processus manufacturiers qui placent le client au centre. Time-to-market réduit, production à la demande, personnalisation facilitée : trois façons dont la connectivité IoT fait la différence.

Au final, l'amélioration de la communication et des processus entre l'homme et la machine aboutit à l'élimination des tâches répétitives et manuelles, libérant l'attention humaine sur les exceptions et améliorations qui enrichissent la valeur business du manufacturier.

Qu'est-ce qui pousse les manufacturiers vers l'IIoT ?

L'intérêt initial pour l'IIoT était tout entier tourné vers l'efficience. Les manufacturiers pouvaient gagner temps et efforts via maintenance prédictive, évitement des arrêts non planifiés, exploitation de l'historique pour décider les futurs cycles de production. Tout cela renforce la compétitivité sur des marchés mondiaux saturés.

Mais au-delà de l'efficience, il y a l'innovation. Les manufacturiers voient les bénéfices d'accumuler des masses de données pour concevoir de nouveaux produits, plus vite, à moindres coûts. Le driver ultime : le client. Pouvoir prendre une idée et la concrétiser, satisfaire des besoins spécifiques, permet une personnalisation sans précédent.

En outre, l'IIoT crée non seulement un environnement de manufacture « avancée » mais aussi « intelligente ». La connexion et la donnée IoT ne se cantonnent pas à l'atelier mais s'étendent à toute la supply chain : ressources brutes, gestion stocks, prévision de la demande, jusqu'à la production et l'expédition. La capacité d'aller au dato brut permet d'optimiser tous les processus business, source de croissance.

Depuis n'importe quel appareil connecté au logiciel cloud, l'IIoT apporte flexibilité et vitesse là où régnait un processus lent et propice à l'erreur pour comprendre ce que la donnée signifiait.

La technologie derrière les solutions IIoT

L'IIoT opère sur des insights nés de la collecte de données temps réel. Les entreprises manufacturières génèrent des quantités incroyables de données transactionnelles et opérationnelles chaque seconde. Une grande partie est perdue ou non structurée, offrant peu de valeur aux décideurs. Mais collectée et déployée sur une plateforme IIoT, elle se transforme en insights et solutions pour une multitude de besoins business.

Le processus commence par l'équipement industriel — les machines qui produisent les biens pour tous les marchés mondiaux. L'automatisation machine traditionnelle déployait souvent des logiciels propriétaires capturant et analysant leurs équipements. Avec l'arrivée d'internet, l'internet industriel est devenu possible, la connectivité plus facile à déployer.

Les dispositifs IIoT sont devenus plus compacts, plus faciles à installer, agnostiques OEM, permettant de lier équipements neufs à capteurs embarqués et anciens équipements analogiques rétrofités capteurs. Cette technologie innovante a rendu accessible une gamme infinie d'applications industrielles, toutes reposant sur la donnée générée par le fonctionnement normal des équipements.

Au-delà des câbles traditionnels et lignes T1, les dispositifs IIoT d'aujourd'hui incluent capteurs intelligents connectables via cellulaire ou Wi-Fi.

La combinaison plateforme logicielle + prolifération dispositifs connectés donne aux entreprises manufacturières une visibilité totale sur l'atelier et le processus de manufacture. L'analyse temps réel permet aux solutions intégrées de faire évoluer les standards opératoires et de piloter l'amélioration continue.

Avec une usine pleinement connectée capturant la donnée temps réel, les manufacturiers peuvent cibler les zones d'amélioration, accéder à des insights actionnables, et développer des stratégies proactives via analytique prescriptive et prédictive.

IoT vs IIoT : ne pas confondre

L'Industrial Internet of Things (IIoT) ne doit pas être confondu avec l'Internet of Things (IoT).

L'IoT utilise la communication filaire ou sans fil pour connecter, contrôler, délivrer des services à des dispositifs dans un foyer ou un bureau. Courant dans le grand public : voitures, thermostats, électroménagers connectés à internet pour collecter et transférer de la donnée.

L'IIoT est la collecte de capteurs, communication équipement, systèmes d'automatisation, plateformes analytiques utilisées pour contrôler et optimiser les opérations dans un environnement industriel.

Avec les dispositifs IIoT, la connectivité est le service, et l'acquisition de données permet au service de personnaliser l'expérience utilisateur. La connectivité est un outil digital combinant analytique avancée, dispositifs edge spécialisés, capteurs, communication pour créer et contrôler un écosystème conçu pour optimiser, fluidifier, améliorer l'efficience dans un environnement manufacturier.

Quels sont les avantages de l'IIoT ?

Les solutions IIoT permettent aux manufacturiers d'exploiter plus efficacement leur donnée opérationnelle en collectant et standardisant la donnée de production en temps réel. En théorie, cela crée un nombre illimité de cas d'usage, de la simple surveillance des arrêts machines à la prédiction de tendances sur données historiques. Voici quelques bénéfices d'un déploiement IIoT efficace :

Processus et productivité manufacturiers améliorés

L'intervention humaine sur équipement est lente et source d'erreurs. En analysant la donnée collectée en temps réel, les manufacturiers prennent des décisions data-driven.

L'analytique avancée identifie des tendances indétectables autrement et les suit de solutions prescrites améliorant les processus de production globalement. Elle identifie aussi les écarts de performance entre opérateurs, variances par poste, et autres leviers pour mieux utiliser la main-d'œuvre et la capacité. Ces améliorations augmentent la productivité globale et débloquent de la capacité cachée.

Gestion des stocks optimisée

Avec la hausse des prix et des coûts de détention de stock, l'inventaire est plus critique que jamais dans la supply chain. Les systèmes de contrôle industriels utilisant l'IIoT étendent l'acquisition de données au-delà de l'atelier. Ils tirent la donnée à travers l'entreprise via dispositifs centrés sur le convoyage ou APIs vers logiciels d'inventaire.

Les produits finis sont tracés, leur impact et disponibilité inclus dans l'analyse avancée sur la plateforme. De là, poussée vers logiciels finance ou ERP pour un contrôle précis de l'inventaire.

Qualité de précision

Les programmes qualité traditionnels misent sur audit, inspection, prévention. Dans des secteurs comme l'usinage CNC (pièces médicales, auto, aéro à tolérances extrêmes), de légères variations = taux de rebut élevés en atelier ou défaillances sécurité si la pièce passe l'inspection et atteint l'utilisateur final.

Mesurer coupes de précision, poids, température et autres données via dispositifs IIoT permet aux opérateurs d'analyser et d'ajuster avant que les pièces ne dérivent des paramètres spécifiés. Gain de temps, matière, main-d'œuvre, coûts, usure équipements.

La donnée peut même capturer fréquence broche et moteur. Cela aide à développer des algorithmes ML pour repérer les défaillances menant à des pertes qualité. Par dispositifs edge, edge computing ou capacités natives de la plateforme IIoT, beaucoup d'ajustements qualité peuvent être programmés pour exécution autonome ou semi-autonome par la machine.

Économies de coûts

Les systèmes IIoT génèrent des économies dans la manufacture. D'abord, détecter et corriger les anomalies économise main-d'œuvre, matière perdue, temps d'arrêt. Ensuite, l'analytique avancée identifie tendances et patterns invisibles à l'humain → optimisation process, coûts opérationnels réduits.

De plus, dispositifs connectés donnent insights pour développer stratégies maintenance prédictive : moins d'arrêts, coûts pièces de rechange réduits, durée de vie équipements prolongée.

Traçabilité et protection des actifs

Les équipements capitaux sont parmi les coûts les plus élevés. Avec la technologie IIoT : monitoring temps réel, prescriptions maintenance prédictive, outils divers, les entreprises développent des stratégies de santé d'actif sur une usine ou tout un groupe.

Les plateformes avancées comme MachineMetrics analysent la donnée équipement pour détecter usure outillage, santé machine, autres variables. Elles prescrivent aussi actions maintenant les machines en bon état.

Conception produit améliorée

La conception produit traditionnelle était déconnectée de la manufacture, itérative et gaspilleuse. Coûts R&D et développement gonflés, donnée de production temps réel indisponible pour le design.

Les technologies IIoT lient conception/développement et donnée temps réel générée en conditions réelles d'exploitation. Cette donnée, analysée, crée des jumeaux numériques modélisant la durée de vie produit et identifiant zones problématiques. Les concepteurs corrigent les défauts des designs actuels et développent de nouveaux produits aux performances supérieures.

Ces insights permettent stratégies proactives business-forward : coûts développement réduits, revenus améliorés, nouveaux produits/services.

Quelles industries utilisent l'IIoT ?

De nombreuses industries déploient dispositifs et technologie IIoT. Les plus courantes :

Services électriques (utilities)

Ressources vastes bien au-delà du point de production. Capacité à déployer analytique profonde analysant consommation énergétique et prédisant tendances → meilleure production et gestion énergétique. Outils digitaux visualisant tout le réseau en performance et santé : game-changer.

Pétrole et gaz

Environnements industriels très variables. Industrie gazière = grands sites sur longues distances. Automatiser des tâches auparavant en présentiel est critique pour des industries où la détection précoce d'anomalies évite catastrophes environnementales et assure sécurité des travailleurs.

Automobile

Adoption rapide de la tech 4.0. Industrie high-ticket liant IIoT et robotique pour créer environnements usine intelligente.

Aujourd'hui profondément investie dans le logiciel. L'IIoT a permis de créer un écosystème production/surveillance manufacturière directement lié aux ventes, marketing, supply chain, financement. Vision complète des conditions de manufacture tout en intégrant la connectivité embarquée croissante pour plus de valeur.

Usinage CNC

Entreprises de manufacture discrète. Produisent des articles distincts → points de douleur : temps de setup, réglages, optimisation process, formation/main-d'œuvre, etc. C'est là que big data analytics et applications IIoT avancées font la différence sur la rentabilité.

En analysant données capteurs intégrés, dispositifs rétrofités, données fréquence et autres inputs, une entreprise d'usinage CNC trouve leviers pour maximiser capacité et réduire coûts : process optimisés, nouveaux layouts atelier, maintenance prédictive, durée de vie outillage optimisée, etc.

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Risques et défis

Plusieurs freins à l'IIoT : coût, expérience, sécurité. Analyse approfondie ci-dessous.

Coût d'investissement

Avec toute nouvelle tech, coût d'adoption et implémentation en tête de liste. Comme toutes les industries, la manufacture appréhende la nouvelle tech via le prisme de l'IT traditionnelle. Infrastructure, formation, maintenance de systèmes on-premise en réseau fermé : coûts considérables. L'idée de remplacer ou obsolétiser ces systèmes fait peur.

Manque aussi de visibilité sur le ROI futur. Si les promesses tiennent, les bénéfices IIoT l'emporteront sur le coût. Et avec la prolifération dispositifs et développement logiciel, les coûts d'investissement continuent de baisser. Déjà des dispositifs, logiciels, fournisseurs cloud abordables pour systèmes ad hoc.

Formation et expérience

Opérateurs et IT internes abordent l'IIoT avec hésitation, ayant vécu moult projets « next big thing » et formations.

Leurs connaissances reposent sur comment l'infrastructure IT a été construite. Ils doivent voir que les outils digitaux et l'analytique avancée aident tous à travailler plus intelligemment.

Les pros IT apprécieront que des plateformes comme MachineMetrics augmentent la versatilité de l'IT existante. Notre plateforme communique via câblage et hardware existants tout en offrant nouvelle connectivité (Wi-Fi, cellulaire) pour amplifier l'impact du réseau.

Sécurité

Rien n'inquiète plus les adoptants potentiels IIoT que la sécurité. Faible chiffrement, interfaces mobiles/web non sécurisées, services réseau : autant de vecteurs. Préoccupations compréhensibles quand ~50 % des opérations d'infrastructures critiques tournent sur logiciels obsolètes.

Double réalité : le bon côté, la sécurité cloud et les fournisseurs de plateformes SaaS ont massivement renforcé la sécurité ces dernières années, réduisant drastiquement les brèches. Le mauvais côté : la plupart des brèches viennent de mots de passe faibles ou actions internes, pas du fournisseur cloud. In fine, la responsabilité de contrôler données et accès repose sur les protocoles adoptés par les entreprises elles-mêmes, comme avec les systèmes in-house.

À quoi ressemble l'avenir de l'IIoT ?

L'IIoT est l'une des tendances tech les plus excitantes aujourd'hui, mais beaucoup d'entreprises sont encore aux premiers stades d'adoption.

L'avenir : plus de dispositifs connectés, sécurité plus étanche, coûts d'adoption en baisse. Croissance attendue à 16,7 % TCAC (2022-2027) pour atteindre 263,4 milliards $.

Avec plus de fabricants de dispositifs et solutions logicielles sur le marché, les coûts baisseront. Mais comme beaucoup d'entreprises réalisent des gains de productivité à deux chiffres, la perception coût/bénéfice peut basculer vite dans la quête d'avantage concurrentiel.

Comment commencer l'implémentation de solutions IIoT industrielles

Exemple parfait : la surveillance machine. Jadis hautement manuelle, l'IoT donne accès à la donnée machine temps réel, transcendant les silos fonctionnels → décisions plus rapides, plus ciblées, à tous les niveaux.

« En tirant parti de la puissance de l'IoT, la donnée est collectée automatiquement depuis les machines et utilisée pour fournir visualisations et notifications temps réel, ainsi qu'analytique historique pour aider les ouvriers d'usine à prendre des décisions plus rapides et mieux informées. » (Source)

La clé d'une implémentation IoT réussie dans la manufacture : comprendre et adresser les défis inhérents :

1. Faire parler l'équipement hérité avec la tech internet : L'achat de machines neuves n'étant pas toujours possible, l'adoption IIoT passe par le rétrofit. La surveillance machine fonctionne efficacement via capteurs adaptatifs et caméras, permettant monitoring et collecte à un niveau inédit.
2. Connectivité stable et sécurité : Pour obtenir la donnée, une infrastructure IT avec tech sans fil appropriée pour connectivité stable est vitale. Pas juste installer un routeur Wi-Fi ! Cette connectivité doit être sécurisée : authentification données, chiffrement. Ce besoin ramène à la stabilité des connexions, quand on considère l'ajout de bande passante. Investissement temps/argent, mais une fois en place, l'utilisabilité des connexions cloud sans fil temps réel sera phénoménale : on se demandera comment on a pu travailler sans !
3. L'IIoT est encore jeune : → manque de best practices, comme dans toute tech naissante. Critique surtout en sécurité. Comment un système peut être brisé et meilleures pratiques pour gérer l'incident doivent être bien planifiées pour minimiser la perturbation.

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