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Industrie 4.0: L'Internet industriel des objets (IIoT)

L'Internet industriel des objets, ou en anglais « Industrial Internet of Things (IIoT) », est l'application des technologies de l'internet et de l'internet des objets (IoT) au domaine industriel.

Selon le rapport publié en juillet 2020 par IDC (International Data Corporation) intitulé «  Business Models for the Long-Term Storage of Internet of Things Use Case Data », le nombre total d'appareils connectés IoT atteindra 55,9 milliards dans le monde d'ici 2025. Les données générées par les appareils IoT connectés seront de 79,4 Zb (Zettabit) d’ici 2025 dont près de 30% seront installés dans des environnements industriels.


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Industie 40 IIoT


L'Internet des Objets industriels fonde son fonctionnement sur des concepts fondamentaux similaires à ceux de l'IoT destinés au marché des consommateurs. L'Internet Industriel des Objets (IIoT) utilise également des systèmes axés sur des objets connectés au réseau et capables d'interagir les uns avec les autres. Ces appareils sont équipés de capteurs qui ont pour rôle de collecter des données en surveillant le contexte de production dans lequel ils opèrent. Les informations ainsi stockées sont ensuite analysées et traitées, contribuant à l'optimisation des processus métiers.

De la maintenance prédictive à la chaine d’assemblage, L'Internet Industriel des Objets (IIoT) offre un avantage concurrentiel significatif et ce quel que soit le secteur d’activité.

Dans le domaine industriel, les objets connectés opèrent fréquemment à partir de périphériques en périphérie des réseaux (Edge Computing (1)), où les informations collectées fournissent en permanence des données (Data) permettant de perfectionner les modes opératoires et d'améliorer la qualité des produits finis. Ces données exploitées par des algorithmes d’apprentissage automatique (Machine Learning) permettent une analyse en temps réel et, de ce fait, d'accélérer la dynamique de prise de décision.

Ces techniques représentent une évolution des architectures centralisées du Cloud Computing : Elles permettent de réduire considérablement le volume de trafic de données, tout en garantissant leur intégrité même en cas d'interruptions lors de l'échange.

Domaines d’application : 

Le champ d'application de l'IIoT est particulièrement vaste et implique de nombreux secteurs liés à la production. En voici quelques exemples : 

- La maintenance prédictive, une méthode qui, grâce à l'observation de la dynamique de production (surveillance de l'état), vous permet de définir des métriques (par exemple, des valeurs de seuil) à travers lesquelles une entreprise peut prédire l'occurrence de défauts ou de dysfonctionnements sur un composant et, de ce fait, intervenir avant qu'ils ne surviennent.

Alasdair Gilchrist (2), l'un des principaux experts mondiaux dans le secteur des applications industrielles IoT, cite dans son livre intitulée "Industrie 4.0: l'Internet industriel des objets" l'étude de cas d’une entreprise leader dans le secteur de l'approvisionnement en eau au Royaume-Uni. Cette société britannique a décidé de profiter de l'IIoT dans les opérations de maintenance prédictive et de gestion à distance des actifs. Elle a ainsi défini une stratégie basée sur la surveillance via des capteurs, des communications à distance et la Data Analytics pour anticiper les dysfonctionnements et répondre rapidement à toute situation critique en raison de conditions météorologiques défavorables.

- Autre usage de l'Internet des objets industriels (IIoT), chez le leader mondial de la distribution électrique et des équipements connectés de contrôle industriel, permet l’amélioration de la performance énergétique dans les bâtiments, l’optimisation des réseaux publics d’énergie et la gestion en temps réel des systèmes de distribution électrique.

- La surveillance par ROV (Remote Operational Vehicles) des infrastructures de l'industrie pétrolière ou de l'utilisation des ELD (Electronic Logging Devices) dans les véhicules à conduite assistée qui permettent de collecter des données relatives aux habitudes de conduite, aux systèmes de freinage et de tous les composants pouvant être soumis à l'usure ou bien encore à la prévention des accidents.

- Les applications IIoT dédiées à l'Intelligent Edge (3), qui permettent l'analyse des données et la mise en œuvre de solutions efficaces directement sur le lieu de production de ces informations, sont également en pleine phase de développement, d'identification par radiofréquence (RFID).

Exemple d'usage de cette solution : le balisage de produits et la lecture d'étiquettes à distance pour remplacer les systèmes traditionnels basés sur des codes à barres, et le développement des jumeaux numériques (Digital Twins). Ces jumeaux numériques, répliques virtuelles d'actifs physiques, permettent de modéliser des infrastructures, des systèmes et des appareils grâce à la reproduction numérique de contextes réels.

Les applications basées sur l'IIoT apportent également une contribution fondamentale à la robotisation des processus. Les informations collectées par les capteurs alimentent des modèles permettant d’automatiser les procédures métier les plus répétitives. 

Secteurs industriels :

L'IIoT trouve une application à la fois dans les secteurs de production traditionnels et dans les secteurs avancés où des technologies particulièrement innovantes sont utilisées.

Alasdair Gilchrist, mentionne le secteur de la santé pour représenter l'un des secteurs dans lesquels l'IIoT change radicalement la dynamique opérationnelle et la gestion d'actifs. L'approche Data Driven rendue encore plus efficace par les objets connectés permet de repenser les dispositifs médicaux en les rendant multifonctionnels. De la même manière, il a été possible de mettre en œuvre des systèmes intelligents d'administration de médicaments capables d'optimiser les procédures d'administration des médicaments aux patients, ainsi que de développer des systèmes de surveillance et d'alerte permettant de réagir plus facilement aux urgences.

Dans les contextes les plus productifs, l'IIoT est devenu une solution capable de rendre la chaîne d'approvisionnement plus efficace, permettant d'optimiser les processus logistiques, de surveiller les stocks, de rendre la gestion de l'entrepôt plus performante, de mettre à jour automatiquement les catalogues et de limiter autant que possible les invendus. Les avantages des objets connectés appliqués à l'industrie s'étendent également à l'ensemble du processus de production : estimations budgétaires, identification et suppression des inefficacités et latences qui génèrent des goulots d'étranglement pour la chaîne de distribution et affectent négativement celle de la valeur.

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(1)  Edge Computing: L’Edge Computing, que l’on peut traduire par l’informatique en périphérie de réseau est une méthode d'optimisation employée dans le cloud computing qui consiste à traiter les données à la périphérie du réseau, près de la source des données permettant le déploiement des technologies de l’informatique mobile et de l’internet des objets (IoT).

(2)  Industry 4.0: The Industrial Internet of Things Authors: Gilchrist, Alasdair

(3)  Intelligent Edge : L'Intelligent Edge, que l’on peut traduire par périphérie intelligente, consiste à traiter ou stocker les données à proximité de la source qui les a générées, plutôt que de les envoyer directement dans le cloud ou sur un serveur central localisé ailleurs.




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