Les usines deviendront vraiment intelligentes lorsqu’elles sauront ce qui se passe sur le lieu même de la fabrication et qu’elles pourront réagir en conséquence. Voici comment y parvenir.

Dans le domaine de l’automatisation, les machines, capteurs et autres équipements installés dans l’atelier se trouvent aux extrémités des réseaux informatiques. Si leurs données ne sont pas traitées de manière centralisée (dans le cloud par exemple) mais directement en périphérie du réseau, on parle alors de « edge computing ».

En milieu industriel, une solution IoT de périphérie pourrait par exemple consister en un PC réalisant des analyses pour une machine ou en un serveur sur site fournissant des indicateurs clés de performance (KPI) pour une chaîne de production.

Les avantages

Apporter de l’intelligence en périphérie de réseau permet d’améliorer la connaissance et le contrôle des informations disponibles à ces points terminaux. Grâce à notre passerelle IoT Gateway, les données y sont déjà facilement accessibles. Cette passerelle constitue donc un point de départ naturel pour des solutions « edge » intelligentes. Nous souhaitons proposer des solutions simples et axées sur les besoins des utilisateurs, allant de la visualisation de l’historique des KPI à la surveillance d’état des entraînements. Les utilisateurs finaux et les constructeurs peuvent choisir les applications qui leur conviennent et bénéficient ainsi non seulement d’une proposition de valeur transparente, mais également d’un prix par application raisonnable.

Le edge computing est une approche qui permet aux utilisateurs de connecter et de suivre des machines anciennes non communicantes, en économisant par la même occasion de la bande passante. Il s’agit également d’une approche évolutive. Pour évaluer le retour sur investissement d’un projet, les utilisateurs préfèrent souvent commencer avec des solutions locales, simples d’utilisation et peu onéreuses. Selon les résultats obtenus, ils choisiront ensuite de déployer ou non leur solution à grande échelle. Le edge computing leur permettra de le faire sans grosses modifications et en gardant la possibilité d’accéder à tout moment à des applications cloud avec plus de puissance de calcul et plus de capacité de stockage. Les connexions locales courtes autorisent des taux d’échantillonnage plus élevés, pour une information plus précise, et garantissent un niveau de sécurité supérieur puisque les communications externes sont limitées. Les données sont agrégées, ce qui limite l’encombrement des réseaux.

Comment démarrer ?

Toute application liée à une solution « edge » intelligente qui ne requiert ni la puissance de calcul ni l’espace de stockage massif du cloud peut être mise en place par le biais d’un logiciel ou d’un équipement pré-programmé. Cela permet aux plus petites entreprises, avec moins d’infrastructures et moins d’expertise informatique, de créer de la valeur à partir de leurs données de production,
même lorsqu’elles n’ont qu’une seule machine à surveiller. Une application cloud complémentaire sera nécessaire si les besoins de traitement et de stockage dépassent la capacité de la solution « edge ». Ce sera par exemple le cas si une usine complète ou si plusieurs usines font l’objet d’une surveillance d’état, si l’intelligence artificielle est utilisée pour prédire les pannes, si les données de qualité détaillées de l’ensemble de la production d’une usine doivent être stockées sur le long terme, ou s’il faut gérer toutes les activités de maintenance et de services d’une usine. Notre passerelle IoT Gateway peut être facilement connectée à divers environnements cloud, dont Microsoft Azure, Oracle IoT Cloud ou Amazon Web Services. Nous serons en mesure de proposer de plus en plus
d’applications orientées client. Elles reposeront sur une base commune que nous utiliserons pour développer des solutions adaptées aux différents besoins, de la surveillance à l’anticipation des pannes machines, par exemple.

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