5 tendances technologiques émergentes révolutionnant l'Industrie 4.0

Il est clair que l'application des dernières technologies est essentielle dans la Quatrième Révolution Industrielle ou Industrie 4.0. Ce chemin vers l'industrie intelligente ou Smart Factory, implique de générer un nouveau modèle d'organisation et de contrôle, qui s'appuie sur les dernières tendances technologiques pour améliorer les processus, réduire les coûts et minimiser les temps.

Dans ce contexte, l'industrie doit connaître et implémenter les différentes technologies intelligentes disponibles, mais surtout il est nécessaire d'interconnecter ces innovations, pour en obtenir tout le potentiel et anticiper l'avenir de la Smart Factory.

Mais quelles sont les tendances technologiques qui transforment l'industrie ? Nous vous les détaillons :

1. Hypersensibilisation des actifs

Le secteur industriel utilise les systèmes IoT pour maximiser l'efficacité dans la gestion d'actifs et améliorer la production. Pour surveiller, on utilise des capteurs intégrés et des systèmes RFID dans les produits, dispositifs, machines ou robots. Ce dernier système permet de digitaliser les processus industriels par communication sans fil via signaux radio. Le système RFID a permis à l'industrie de garantir la traçabilité des actifs et d'améliorer la gestion de la supply chain.

L'application de l'IoT dans la surveillance de la performance des actifs permet d'éviter l'inactivité des équipements grâce à l'hypersensorisation. Cette combinaison de technologies pionnières permet des percées dans le contrôle industriel :

• Gestion automatisée des équipements
• Contrôle de production à distance en temps réel
• Détection de pannes et surveillance de la qualité du produit à tous les stades de production
• Suivi d'inventaire automatique

Toutes les données obtenues de l'hypersensibilisation intelligente, ensemble avec d'autres technologies comme les SCADAs, permettent à l'industrie de prendre des décisions plus intelligentes, d'optimiser les processus industriels, et de maintenir des flux de travail constants et efficaces.

2. Big Data

L'Industrie 4.0 tire déjà parti du Big Data pour aller bien au-delà de ce que l'IoT peut offrir, en termes d'interconnexion d'éléments et de projection future. La Smart Factory a le grand défi d'automatiser les processus de façon intelligente, ce qui peut être boosté grâce au Big Data.
Le Big Data est capable d'extraire la vraie valeur de l'information obtenue par l'IoT, et d'apprendre de façon autonome et précise. Sans Big Data, il serait impossible de parler de la Quatrième Révolution Industrielle, donc cette tendance est essentielle.

Via la compilation de données de diverses sources comme capteurs IoT, systèmes ERP ou CRM. Le Big Data traite, analyse et apprend l'information, atteignant :

– Améliorer les processus d'entrepôt
– Éliminer les goulots d'étranglement
– Prédire la demande
– Détecter les pannes avant qu'elles n'arrivent

La valeur de l'implémentation du Big Data dans l'industrie réside dans la quantité et la qualité de l'information qu'il est capable d'analyser, ce qui fournit une vision globale qui impacte la projection future.

Comment le Big Data et l'Intelligence Artificielle travaillent ensemble

3. Intelligence Artificielle

L'application de l'Intelligence Artificielle est la conséquence de la tendance précédente. En d'autres termes, le Big Data extrait les données et utilise l'IA pour les analyser et en apprendre, générant une série d'algorithmes pour raisonner comme un humain.

On pourrait dire que ce sont deux tendances qui se rétro-alimentent, pour obtenir le maximum potentiel des données obtenues de l'hypersensorisation des actifs.

Le facteur différentiel de l'Intelligence Artificielle se trouve dans l'apprentissage automatique, connu sous le nom de Machine Learning, dans lequel un opérateur alimente le système en données pour qu'il apprenne à prendre des décisions seul.

Son application à l'Industrie 4.0 a de grands bénéfices comme :

• Détecter les déviations de données
• Prédire la probabilité de résultats
• Reconnaître des patterns qu'un humain ne pourrait pas

Cependant, dans cette approche du futur de l'industrie, des technologies émergent qui vont au-delà du ML, comme le Deep Learning. Contrairement au Machine Learning, le Deep Learning ne requiert pas de supervision par un opérateur, étant capable de détecter la qualité des données sans configuration préalable. Cette percée technologique représente une révolution pour obtenir des différences concurrentielles dans le secteur industriel.

4. Analytique prédictive

L'analytique prédictive est une autre tendance qui différencie les Smart Factories. Il s'agit d'extraire des données historiques qui permettent d'interpréter le comportement futur, et d'estimer des résultats basés sur une série de variables, ce qui améliore la qualité des décisions.

Grâce à l'interconnexion de technologies comme le Big Data, et l'utilisation de l'IA avec techniques de ML ou Deep Learning, nous trouvons dans le domaine de l'analyse prédictive (Predictive Analytics), un puissant outil pour la digitalisation totale de l'industrie.

L'analytique prédictive tire parti de la fusion de ces technologies intelligentes, pour afficher des données en temps réel, extrayant une prévision qui devient une information stratégique, pour renforcer l'automatisation de tous les processus industriels : de la planification d'approvisionnement, fabrication, EAM ou achats, entre autres.

5. Hyperconnectivité

Finalement, un grand levier pour pouvoir travailler de la façon la plus efficace avec les tendances qui marquent l'avenir de l'Industrie 4.0, est l'utilisation des technologies Cloud. Le Cloud Computing tire parti des ressources IoT pour stocker les processus et traiter les données, sans avoir à investir dans sa propre infrastructure. Ce système fournit à l'industrie flexibilité, vitesse, scalabilité, sécurité et efficacité.

Cependant, les usages du cloud computing pour l'Industrie 4.0 vont bien au-delà. Grâce aux technologies cloud, les systèmes SaaS sont appliqués, représentant une énorme révolution pour l'industrie, car ils permettent de travailler à distance.

Le logiciel ou système SaaS est intégré dans le Cloud Computing, pour offrir des utilités comme :

• Accès à l'information de façon simple, depuis n'importe quel appareil avec Internet, et simultanément.
• Structurer l'information, faire des graphiques et standardiser les données de différents capteurs, indépendamment de leur localisation géographique.
• Augmenter la sécurité des données stockées.
• Unifier toutes les données pour offrir une vision globale de l'opération industrielle.

Comment appliquer ces tendances dans l'industrie ?

L'implication technologique dans l'industrie est cruciale pour atteindre la digitalisation. Dans ce processus de transformation digitale, Nexus Integra est la plateforme d'opérations intégrée qui permet de connecter machines, capteurs et autres sources de données, pour les traiter et les exploiter, obtenant un cadre unique d'opérations.

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