By Constant Ondo
Je suis régulièrement sollicité par des entreprises industrielles qui souhaitent collecter et exploiter de la donnée pour améliorer leurs processus de production ou développer des modèles de maintenance prédictive par exemple.
Et l’une des premières questions qu’elles me posent est la suivante : PICC Software peut-il nous aider à définir de quels capteurs nous avons besoin, en quelle quantité, et où les installer ?
C’est effectivement le point de départ de toute stratégie d’amélioration de la performance en usine grâce à l’IoT et oui, PICC Software permet de répondre de manière fiable à ces questions.
Le CEA Tech utilise d’ailleurs PICC Software à cette fin dans le cadre de sa plateforme MAPP (Mécatronique pour l’Amélioration des Produits et des Procédés).
Mais l’apport de PICC Software ne se limite pas à cette première étape. Notre plateforme permet aussi d’utiliser l’IoT au quotidien pour améliorer l’intelligence collective dans l’entreprise, ce qui est in fine, la raison d’être de la collecte de données.
Alors pourquoi et comment utiliser PICC Software dans un projet d’IoT industriel ? Premiers éléments de réponse ici.
Je suis régulièrement sollicité par des entreprises industrielles qui souhaitent collecter et exploiter de la donnée pour améliorer leurs processus de production ou développer des modèles de maintenance prédictive par exemple.
Et l’une des premières questions qu’elles me posent, quelle que soit leur application, est la suivante : PICC Software peut-il nous aider à définir de quels capteurs nous avons besoin, en quelle quantité, et où les installer ?
C’est effectivement le point de départ de toute stratégie d’amélioration de la performance en usine grâce à l’IoT et oui, PICC Software permet de répondre de manière fiable à ces questions.
Le CEA Tech utilise d’ailleurs PICC Software à cette fin dans le cadre de sa plateforme MAPP (Mécatronique pour l’Amélioration des Produits et des Procédés).
Mais l’apport de PICC Software ne se limite pas à cette première étape. Notre plateforme permet aussi d’utiliser l’IoT au quotidien pour améliorer l’intelligence collective dans l’entreprise, ce qui est in fine, la raison d’être de la collecte de données.
Alors pourquoi et comment utiliser PICC Software dans un projet d’IoT industriel ? Premiers éléments de réponse ici.
Des capteurs IoT pour quoi faire ?
L’acronyme IoT (pour Internet des objets) est utilisé pour désigner un système dans lequel les objets sont connectés via internet pour échanger des informations entre eux ou vers un serveur. Dans ces systèmes, la communication s’effectue par onde radio, sans fil.
Le milieu industriel a longtemps préféré les systèmes filaires, plus fiables et plus sécurisés. Mais face à l’énorme potentiel d’amélioration que recèle l’exploitation des données d’état des machines il a de plus en plus recours à des systèmes sans fil. Car le parc machines existant est peu connecté. Il faut pouvoir l’instrumenter sans le remplacer.
Les capteurs industriels connectés sont donc principalement utilisés pour « faire parler » des équipements qui jusqu’ici étaient muets. Et on parle ici d’IIoT pour l’internet industriel des objets.
Encore faut-il savoir ce que l’on souhaite leur faire dire. Car la mise en place de ces capteurs peut répondre à des objectifs très différents : suivi du comportement et mesure de l’usure d’un composant, calcul de l’efficience d’une machine, gestion de la consommation énergétique d’une usine, suivi de paramètres critiques pour la sécurité…
La première bonne question à se poser est donc : quel problème devons-nous résoudre ?
Une question que PICC Software va adorer car notre plateforme repose justement sur l’approche problème/solution.
L’infrastructure IoT : un casse-tête technique
Nous sommes désormais tellement habitués à vivre avec des objets connectés (smartphones, montres, équipements domotiques…) que l’installation de capteurs paraît simple. Mais ce n’est pas le cas, et encore moins dans un contexte industriel. Car il faut gérer simultanément de nombreuses contraintes.
Des contraintes physiques sur les capteurs tout d’abord : leur taille, leur résistance dans des environnements difficiles, leur autonomie… Des contraintes liées à la communication sans fil ensuite : les ondes radio pourront-elles se progager correctement ou faudra-t-il des antennes relais, la bande passante sera-t-elle suffisante pour remontées les données nécessaires ou faudra-t-il les traiter en local… Et enfin des contraintes liées à la coordination des différents capteurs dans l’architecture IoT : à quel intervalle les données seront-elles remontées, dans quel ordre, avec quel niveau de confiance…
S’ajoute bien sûr à cela une notion de coût, celui des capteurs et éventuellement de la communication, qui implique que le nombre de capteurs dans l’usine doit être optimisé.
Nous sommes donc ici face à un problème complexe qu’il est important de pouvoir modéliser afin de prendre les bonnes décisions. Car un choix fait en réponse à une contrainte donnée aura des conséquences (positives ou négatives) sur les autres paramètres du projet. Cette modélisation peut être réalisée simplement avec PICC Software et présentée sous forme de Knowledge Map (KMAP) qui sert d’outil d’aide à la décision. Le choix de l’infrastructure est plus simple et mieux argumenté.
Placer les capteurs IoT au bon endroit et du premier coup
Puisque l’installation de capteurs industriels connectés sert à faire parler des équipements qui jusque là ne nous disaient rien, ou pas grand chose, pour résoudre un problème défini, et puisque nous sommes limités (économiquement et techniquement) dans le nombre de capteurs que nous pouvons installer, comment pouvons-nous définir avec un maximum de confiance l’endroit où nous allons les placer ?
L’enjeu est de limiter les « trial and error » pour arriver le plus rapidement possible, voire dès la première tentative, à un système opérationnel qui génère des améliorations visibles.
Et le meilleur moyen d’y arriver est d’oublier un instant le Big Data, l’Intelligence Artificielle et les Data Scientists pour se concentrer sur ceux qui font l’excellence opérationnelle au quotidien : les collaborateurs.
C’est aux problèmes auxquels ils sont régulièrement confrontés et qu’ils n’arrivent pas à résoudre seuls que la plateforme internet des objets doit apporter des solutions. C’est sur ces « noeuds » décisionnels que l’implantation d’un capteur et la collecte de données apportera le plus de bénéfices à l’entreprise.
Mais comment révéler ces noeuds décisionnels ?
Là encore, en se concentrant sur l’humain plutôt que sur la donnée. Les machines non-instrumentées ne peuvent pas parler mais vos collaborateurs si. Et ils ont énormément de choses à dire car si le problème est récurrent, ils ont été nombreux à en faire l’expérience, et plus d’une fois. En collectant et en agrégeant leurs retours d’expérience, puis en effectuant une recherche des causes racines à partir de cette somme de connaissances, vous ferez apparaître l’emplacement idéal pour vos capteurs IoT.
C’est à cette étape que se révèle peut être le mieux la puissance de PICC Software. Car notre plateforme permet de collecter très facilement et très rapidement un maximum d’expériences. Celles-ci n’ont pas besoin d’être formalisées selon un canevas pré-établi, elle sont entrées dans le système « comme elles viennent ». C’est ensuite l’intelligence artificielle contenue dans PICC Software qui va les structurer sous forme de réseau de problèmes et solutions interdépendants, dans lequel il sera possible de creuser pour identifier les causes racines. Dans le cadre d’un démonstrateur industriel que nous avons réalisé avec le CEA Tech, une demie-journée nous a suffit pour modéliser les retours d’expérience des experts. Et en une heure de travail sur notre KMAP, nous avons identifié 2 endroits clés sur lesquels positionner les capteurs. Les data scientists qui sont ensuite intervenus pour affiner notre modèle ont confirmé que notre analyse était la bonne.
Vous aimeriez vous-aussi identifier où placer vos capteurs IoT ? N’hésitez-pas à prendre contact avec nous.
Et pour savoir comment PICC Software vous accompagne dans l’amélioration de votre performance une fois les capteurs installés, lisez notre autre article sur la Maintenance prédictive.
