L’IIoT : véritable levier de croissance industrielle

Les atouts de l’IIoT pour l’industrie

Dans le secteur industriel, l’IIoT fonctionne sur la base de capteurs connectés placés sur les différents équipements de la chaîne de production. Ces capteurs génèrent une multitude de données qui permettent de moduler et d’optimiser les processus industriels en temps réel.

L’IIoT révolutionne le fonctionnement des usines à plusieurs niveaux. D’abord elle permet d’effectuer de la maintenance prédictive sur les outils et équipements industriels. Les usines connectées savent ainsi prévenir les potentiels dysfonctionnements pour diminuer le nombre d’arrêts de production non planifiés.

Les objets connectés permettent également de piloter et d’automatiser les processus industriels. Les acteurs qui ont recours à l’IIoT accélèrent sensiblement leur production, améliorent leur contrôle qualité et optimisent la gestion de leurs stocks.

Le potentiel de l’IIoT est donc gigantesque, et de nombreux cas d’usages ont déjà été adoptés par les entreprises industrielles.

La maintenance prédictive, pilier de l’usine 4.0

Les grandes firmes industrielles subissent une perte annuelle de 323 heures de production directement liée à des temps d’arrêt machines non planifiés, pour un coût horaire moyen de 450 000 euros. Bien-sûr, les entreprises industrielles plus modestes sont également concernées par cette problématique.

L’ampleur de ce phénomène est facilement explicable : jusqu’ici dans les usines, la maintenance était principalement opérée de manière réactive, pour répondre à un problème rencontré sur la chaîne de production. Aujourd’hui, l’IIoT permet à ces entreprises d’effectuer de la maintenance prédictive.

La maintenance prédictive s’appuie sur les capteurs connectés installés sur les différentes machines de l’usine pour anticiper les défaillances à venir. La température, la durée de fonctionnement et la vitesse de rotation sont les trois indicateurs les plus mesurés par les usines.

Il est ainsi possible d’identifier le début de surchauffe d’un équipement ou une anomalie dans le fonctionnement d’une machine afin de résoudre rapidement le problème et de poursuivre normalement la production.

Par exemple, en Allemagne, l’entreprise Schwering & Hasse produit 140 000 kilomètres de fil de cuivre par jour. Ses 400 lignes de production sont équipées de 20 différents types de capteurs connectés qui enregistrent 50 000 événements par seconde. Température, tension, conductivité thermique, ou encore épaisseur de chaque fil sont analysés en temps réel pour prévenir tous les types de dysfonctionnements possibles.

Les bénéfices de la maintenance prédictive sont multiples. D’abord, elle divise de moitié le nombre de pannes, selon une étude McKinsey. Cette étude montre également que la maintenance prédictive réduit de 10 à 40% les coûts de maintenance. Elle permet en effet d’augmenter la durée de vie des machines, de réduire les besoins en pièces de rechange et en interventions humaines… En anticipant les dysfonctionnements, elle diminue également les risques pour les personnes travaillant au sein de l’usine.

La maintenance prédictive permet donc aux entreprises de réduire considérablement leurs coûts tout en augmentant la performance du processus industriel.

Piloter et automatiser la production grâce à l’IIoT

Les usines dites “4.0” sont des usines intelligentes où tous les moyens de production sont interconnectés. L’IIoT permet de configurer automatiquement la production en connectant les machines, les outils et les systèmes de métrologie. 

Au-delà de la simple collecte et génération de données, les usines connectées s’appuient également sur l’Intelligence Artificielle et le machine learning. Ces technologies permettent à leur réseau IIoT de prendre des décisions en temps réel, en fonction des différentes données de fabrication, et en s’appuyant sur l’expérience de situations rencontrées dans le passé.

Beaucoup d’aspects de la chaîne de production peuvent ainsi être automatisés, à l’instar du contrôle qualité. Les équipements peuvent contrôler, en complète autonomie, la qualité des matériaux utilisés pour la fabrication, rechercher des défauts, ou encore tester le produit fini.

Par exemple, l’entreprise Joseph Martin, spécialisée dans le décolletage industriel, a eu recours à l’IIoT pour automatiser les réglages de certaines opérations, sans intervention humaine. Grâce à cette seule automatisation, son taux de rendement global est passé de 75% à 85% et son taux de défectueux (defect rate) a chuté de 80%.

Les capteurs connectés améliorent également la gestion des stocks et de la chaîne d'approvisionnement. Chaque matériau ou article peut être suivi en temps réel grâce à des wearables, des capteurs et des étiquettes d’identification par radiofréquence (RFID). L’entreprise gagne ainsi en visibilité sur ses stocks. Elle peut même choisir de connecter son réseau IIoT à celui de ses fournisseurs, pour automatiser l’acheminement des matériaux.

Un autre cas d’usage réside dans l’installation de compteurs intelligents. Ceux-ci mesurent en temps réel la consommation énergétique de l’usine et de chacun de ses équipements. Ils permettent d’identifier et de localiser les fuites (eau, gaz…) mais aussi de rationaliser la consommation énergétique nécessaire au bon fonctionnement de l’usine. Ainsi, les entreprises peuvent réduire leurs dépenses énergétiques et leurs coûts d’exploitation.

Comment mettre en œuvre un projet IIoT ?

Le déploiement d’un projet IIoT doit être le fruit d’une réflexion s’inscrivant dans la stratégie globale de l’entreprise.

Avant toute chose, il convient de définir les objectifs du projet. Ceux-ci permettront d’établir la liste des données à collecter via le futur réseau IIoT. La phase d’élaboration du projet doit définir un protocole de communication : 4G, 5G, M2M… Sur ce sujet, SFR Business accompagne de nombreuses entreprises dans le déploiement de leur réseau IoT.

Il convient ensuite de définir le périmètre technique du déploiement : nombre et type de capteurs à installer, degré d’automatisation désiré... Cette phase doit aussi s’intéresser au stockage et au traitement des données. Ainsi, l’entreprise devra choisir une plateforme IoT pour stocker et analyser les données de son usine, en accordant une attention particulière à leur sécurité. L’IIoT accroît en effet la surface d’attaque, ouvrant la porte à de nouvelles vulnérabilités directement liées aux équipements ou aux compteurs de l’usine. Par exemple, toutes les données générées par les capteurs et transitant par la plateforme IoT de l’usine doivent être chiffrées de bout-en-bout pour prévenir de potentielles tentatives de sabotage ou d’attaque par rançongiciel.

En parallèle, une analyse des risques doit être menée afin que le déploiement du projet IIoT ne porte pas préjudice au processus de production. Dans un premier temps, il est préférable de mener des expériences à échelle réduite. Un prototype donne une meilleure appréciation des risques, des données collectées et des bénéfices avant un déploiement à plus grande échelle. Il permet aussi d’optimiser le monitoring et les tableaux de bord pour l’analyse des données.

Des essais de qualifications sont également à mener dans un laboratoire indépendant pour vérifier la compatibilité des objets connectés aux normes de sécurité en vigueur.

Par ailleurs, vos ambitions en matière d’IIoT doivent être communiquées au personnel de l’usine. Il est crucial de l’intégrer dans la réflexion et de le former aux nouveaux outils et process auxquels il sera confronté. Il ne reste alors plus qu’à déployer votre projet à l'échelle de l’usine pour commencer à exploiter les données remontées !

L’Internet des Objets est une avancée technologique majeure pour les acteurs de l’industrie. Au-delà de la maintenance prédictive et du pilotage connecté de la production, l’IIoT permet également d’améliorer les conditions de travail au sein de l’usine, de réduire sa consommation énergétique… et de réduire les coûts globaux d’exploitation. Il s’agit d’ailleurs du principal objectif pour 35% des entreprises élaborant un projet IIoT.