IoT industriel : révolutionner l'automatisation et les insights data

L'IoT rencontre l'industrie

Vous avez sans doute entendu parler de l'IoT – il semble difficile de passer à côté ces jours-ci. Maintenant, nous avons aussi l'IoT industriel – à la mode pour décrire son applicabilité au secteur industriel au sens large.

L'IoT rendra de nouvelles données disponibles de façons qu'on ne pouvait imaginer auparavant ; il stimulera de nouveaux marchés et connectera des marchés existants qui avaient peu de chevauchement, renforçant le besoin d'applications capables de donner du sens aux données disponibles pour en extraire des résultats significatifs. L'automatisation de ce type de découverte et d'exploitation d'information sera massive ; IDC prévoit un marché de 7,1 milliards de dollars d'ici 2020 ; McKinsey suggère un impact plus « réservé » de 6,2 milliards d'ici 2025. Quand on voit des chiffres comme ça, on réalise que quelque chose de plutôt dramatique se trame.

Pourquoi maintenant ?

Pour commencer, un certain nombre d'avancées techniques ont été réalisées qui permettront puis entraîneront le mouvement IoT. Elles sont :

1. La communication sans fil, du moins dans le monde développé, est abondante et bon marché. Les nouveaux développements en 5G et standards de communication radio basse consommation ne feront qu'accentuer cela. Les opérateurs mobiles, lassés de donner des milliers de minutes et SMS gratuits, cherchent de nouveaux modèles économiques pour booster leurs bilans et rentabiliser leurs investissements d'infrastructure – l'IoT est la réponse.
2. Le traitement distribué, scalable et bon marché signifie qu'un ado passionné peut commander une vaste puissance de traitement (plus que ce que beaucoup de gouvernements avaient il y a dix ans) pour peu plus que le prix d'une canette de soda. Pas seulement dans le Cloud, mais le traitement pratique trouve son chemin vers les équipements de périphérie, émergeant sous forme d'architecture Fog Computing.
3. Les capteurs et dispositifs « suffisants » à bas coût comme le Raspberry Pi commencent à inonder le marché, entraînant à la fois une communauté de passionnés enthousiaste – ravivant les souvenirs de l'ère PC de la fin des années 70 et début 80 – et des entreprises high-tech sérieuses. Les appareils électroniques sortent des chaînes de production avec des capteurs connectés à internet installés en standard. Qu'on le demande ou non, les choses se « capterisent ». Et si vous avez besoin de capteurs, ils sont facilement disponibles pour quelques dollars et une rapide recherche trouve d'excellents exemples de code open source rendant l'intégration indolore.

M2M n'est pas IoT

C'est vrai, certains secteurs exploitent ce genre de capacité depuis des années – l'aérospatial, le minier et l'Oil & Gas viennent à l'esprit. M2M (Machine to Machine) a été utilisé pour décrire ce travail précoce mais soyons clairs – ce n'est pas de l'IoT. Malgré de nombreux vétérans de l'industrie promouvant ce travail antérieur comme « IoT », ils comprennent fondamentalement mal les vrais moteurs de l'IoT. Ce n'est pas simplement la technologie et les interconnexions.

La différence avec l'IoT réside dans l'ampleur et l'ambition. L'IoT ne consiste pas juste à connecter les appareils, c'est l'autonomie des activités ménagères et l'ouverture et l'intégration de jeux de données de nouvelles façons qui apporteront des changements bien plus grands. Les silos seront brisés – ou regardez vos concurrents vous laisser dans la poussière. Les modèles économiques changeront et de nouveaux émergeront – pensez aux contrats basés sur la disponibilité (ou « power by the hour » pour les moteurs d'avions de ligne).

Des villes intelligentes à la fabrication intelligente, il s'agit de changement organisationnel et personnel autant que de technologie. Cela signifie aussi que son impact sera ressenti loin et large. Par exemple, les concepteurs de Smart Cities veulent utiliser l'IoT pour exploiter les données urbaines pour mieux informer les citoyens et fournir un modèle de gouvernance plus transparent. « Ouais, bien sûr », entends-je dire, « je vais juste avoir plus de pubs pour des trucs dont j'ai pas besoin » mais c'est du sérieux, conçu pour rendre votre vie quotidienne plus facile.

Le potentiel de l'IoT dans la fabrication est clair. Les arrêts imprévus et la maintenance réactive sont des moteurs de coûts indésirables. J'ai lu que dans la fabrication automobile, chaque heure d'arrêt peut équivaloir à 2 millions de dollars de pertes. Fortune a calculé que l'IoT pourrait générer 25% d'économies sur la maintenance, réduire les arrêts imprévus de 50% et prolonger la durée de vie des machines de plusieurs années. Ça sonne bien ?

Avec l'automatisation et l'informatisation croissantes des usines tout au long des années 90 et 2000, une grande partie de l'infrastructure de base est déjà en place. De nombreuses entreprises « mettent à niveau » maintenant cette infrastructure pour la rendre IoT-ready – regardez juste les clients de ThingWorx et Xively pour voir qui mène la charge. Les bénéfices viennent de l'analyse des données et plus fondamentalement du prognostique de la dégradation future des machines.

Les grandes industries à forte intensité d'actifs ont eu de bonnes raisons d'implémenter des régimes de maintenance prédictive depuis des années et elles se sont appuyées sur des systèmes complexes et sur mesure pour y parvenir, sans parler d'une petite fortune en technologie de capteurs et d'acquisition de données. Elles n'hésitent même pas à utiliser des équipes d'ingénieurs en systèmes diagnostiques pour interpréter les données, car ce sont des organisations hautement techniques par nature. Cependant, ces barrières élevées ont signifié que les petites entreprises ou celles des secteurs adjacents ont été simplement exclues. De plus, cette technologie legacy ne scalerra pas fondamentalement alors que l'IoT industriel balaye le secteur manufacturier et que des millions de PME viennent se connecter.

C'est aussi là que l'adoption de l'IoT est vraiment excitante et jouera un grand rôle dans l'abaissement des barrières car elle fait baisser les prix du matériel et démocratise l'accès aux données. La question est donc plus probablement « quand » et non « si » la capacité prognostique sera à portée. Reste la discipline de la data science… et je suis fatigué de lire sur « le job le plus sexy du 21^e siècle ». Ces gars sont à 250k$… ok, oui, je suis super jaloux – mais ce n'est pas le point.

Je ne dispute pas que cette discipline n'est pas fondamentale (du moins pour l'instant) mais alors que l'IoT évolue, comment peut-il éventuellement répondre à la demande basé sur cette dépendance à l'analyse humaine ? Je crois que trouver des moyens astucieux d'automatiser de nombreuses tâches de data science est absolument fondamental, voire critique, pour un IoT réussi et surtout pour des solutions lourdes en data science comme le prognostique requis pour rendre la maintenance prédictive réelle. Sans cela, une technologie vraiment cool restera seulement accessible aux « gros bras ».

Vous ne serez pas surpris d'apprendre que chez Senseye, nous développons un produit pour rendre la maintenance prédictive plus accessible et scalable avec l'IoT industriel. Nous voulons délivrer les bénéfices aux organisations qui ont précédemment considéré le prognostique machine comme inabordable ou trop difficile à implémenter et exploiter.

C'est certainement un défi – pas seulement l'application de technologies de pointe – mais les barrières à surmonter alors que l'industrie évolue et embrasse l'IoT. La sécurité est une clé, bien que la technologie existe largement pour la gérer, les obstacles commerciaux et politiques persistent. Que faire face à ça ? Les défis culturels sont aussi évidents alors que les équipes de maintenance, familières de leurs approches réactives face aux pannes, résistent aux améliorations qui mèneraient finalement à un allègement des effectifs de maintenance.

Cependant, il y a trois domaines supplémentaires que nous suivons de près et qui ont des conséquences plus vastes au-delà de notre propre produit. Premièrement, le besoin de dispositifs de périphérie (ou fog, comme Cisco préfère l'appeler) vers lesquels certaines tâches de pré-traitement des données peuvent être déchargées. Il n'est tout simplement pas faisable d'envoyer des quantités potentiellement vastes de données brutes vers le Cloud chaque seconde – surtout dans les environnements reculés qui dépendent de la connectivité mobile. Nous voyons une activité croissante dans cet espace – surtout de la part de start-ups innovantes.

Deuxièmement, les coûts des capteurs et nœuds doivent continuer à chuter dramatiquement. Dans l'espace industriel où des accéléromètres de haute qualité sont nécessaires, ceux-ci sont encore dans les milliers de dollars (par dispositif !) ce qui est une barrière significative pour toute entreprise, pas seulement les plus petites. Si l'IoT doit devenir aussi pervasif que le battage médiatique nous l'a fait croire, ils doivent descendre bien en dessous de 100$.

Et troisièmement, l'absence quasi totale de standards et protocoles d'interopérabilité crée à nouveau des silos propriétaires et des fiefs – la chose même que l'IoT est censé casser. Ce manque de compatibilité s'étend à travers la pile technologique, des communications aux métadonnées d'application. Certaines initiatives, comme Hypercat, bien que potentiellement prometteuses, ne sont pas encore adoptées à une échelle ou un taux pour atteindre la masse critique.

C'est certainement une période fascinante et dynamique pour être impliqué dans ce qui ne peut être décrit que comme la bulle IoT. Je n'ai aucun doute que nous en tant qu'entreprise devrons plier et nous adapter à mesure que tout cela évolue.

Nous lançons actuellement des essais gratuits de notre solution pour des installations sélectionnées, alors faites-moi signe si vous voulez être considéré.