Vous êtes responsable de l’offre dans votre entreprise et vous cherchez à augmenter la valeur de votre portefeuille de produits tout en répondant aux besoins évolutifs du marché ?

Vos clients réclament une vigilance accrue sur les équipements, tant en termes de qualité que de disponibilité, tout en exigeant des garanties de qualité et des taux de disponibilité élevés ?

Vous devez en plus de tout cela réduire les temps d’intervention de maintenance et offrir une meilleure visibilité sur l’état des équipements ?

Dans cet article, découvrez comment surveiller vos équipements à distance tout au long de leur cycle de vie, grâce à l’utilisation de solutions comme l’IoT magic Builder, et créer une nouvelle une valeur ajoutée à vos clients.

La maintenance au cœur des stratégies des OEMs et constructeurs de machines industrielles

Dans le secteur de la fabrication industrielle, la maintenance des équipements est une priorité des OEMs et des constructeurs de machines. Pourquoi cette attention particulière ? Tout simplement parce que la fiabilité des machines est essentielle pour la satisfaction des clients.

En effet, des pannes inattendues et des arrêts imprévus peuvent perturber la production, entraîner des retards coûteux et causer des mécontentements.

En mettant en place des stratégies de maintenance efficaces, les OEMs s’assurent que leurs équipements restent fiables et opérationnels. La maintenance préventive et prédictive permet d’anticiper les problèmes potentiels.

• Création de revenus de maintenance
• Réduction des couts d’intervention
• Renforcement de leur image de marque

Quelles sont les machines à maintenir et pourquoi ?

De nombreuses machines et équipements doivent être entretenus régulièrement pour assurer leur bon fonctionnement et éviter les pannes coûteuses dans un environnement industriel.

Voici quelques exemples de machines couramment entretenues et les raisons pour lesquelles elles nécessitent une maintenance régulière :

• Machines de production (presses, machines-outils, robots industriels, lignes d’assemblage…) : essentielles pour la fabrication de produits, elles sont souvent soumises à une utilisation intensive. Elles sont par conséquent exposées à l’usure et la dégradation. Une maintenance régulière est donc nécessaire pour garantir leur bon fonctionnement, optimiser leur efficacité et éviter les arrêts imprévus.

• Équipements de manutention (chariots élévateurs, transpalettes, convoyeurs…) : utilisés intensivement dans les usines et entrepôts pour déplacer produits et matériaux, ils nécessitent une maintenance régulière pour assurer leur sécurité et prolonger leur durée de vie.

• Équipements de conditionnement (machines d’emballage, étiqueteuses, ensacheuses…) : utilisés pour emballer et conditionner les produits finis avant leur expédition, ces équipements sont souvent au contact direct des produits. Ils doivent donc être maintenus en bon état pour garantir la qualité des produits emballés.

• Systèmes de contrôle et d’automatisation (automates programmables, capteurs, actionneurs…) : utilisés pour surveiller et contrôler les processus de production de manière automatisée, ils sont essentiels pour la précision, la cohérence et l’efficacité des opérations. Ils nécessitent par conséquent une maintenance régulière pour garantir leur fiabilité et leur précision.

Paramètres essentiels à surveiller

Surveiller la température des équipements

Des températures anormales peuvent indiquer des problèmes de lubrification ou de circulation d’air. La surveillance permet d’intervenir rapidement pour prévenir les pannes.

Garantir la stabilité des fluides

La pression des fluides doit être surveillée pour détecter des fuites ou des défaillances dans les systèmes hydrauliques ou pneumatiques.

Ecouter le niveau de bruit des machines

Une augmentation du bruit peut indiquer des problèmes de fonctionnement nécessitant une intervention.

Etre attentif à la consommation d’énergie pour détecter les pannes

Une augmentation de la consommation d’énergie peut signaler des inefficacités dans le processus de production.

La surveillance des vibrations des machines industrielles

Indiquent des déséquilibres ou des problèmes mécaniques potentiels, nécessitant une intervention préventive.

L’IoT magic Builder : la plateforme IoT No Code pour monitorer ses équipements à distance

L’IoT Magic Builder est bien plus qu’une simple plateforme IoT. En tant que plateforme No Code, elle offre une approche innovante et accessible à tous pour créer des solutions IoT sur mesure, sans nécessiter de compétences en développement logiciel. Cette caractéristique unique permet aux utilisateurs de concevoir, déployer et gérer facilement des applications IoT, réduisant ainsi les délais de mise en œuvre et les coûts associés.

L’approche No Code de l’IoT Magic Builder offre une flexibilité et une adaptabilité exceptionnelles. Elle permet aux utilisateurs d’obtenir l’outil qui répond exactement à leur besoin métier et de centraliser les usages au sein d’un outil.

Les équipes se concentrent alors sur la résolution des problèmes métier plutôt que sur le développement logiciel, accélérant ainsi la mise en œuvre de solutions de surveillance à distance.

Que ce soit via des connexions filaires ou sans fil, l’IoT Magic Builder assure une communication fiable et sécurisée avec les équipements, garantissant une surveillance efficace et continue. La plateforme offre des fonctionnalités de connectivité robustes, permettant de surveiller à distance des équipements dans des environnements divers et géographiquement dispersés.

Si l’IoT Magic Builder collecte et traite les données, elle permet aussi de les enrichir pour les transformer en données exploitables. Les données IoT en provenance de divers capteurs deviennent compréhensibles en un clin d’œil grâce aux tableaux de bord personnalisés, claires et intuitifs. Les utilisateurs peuvent ainsi surveiller l’état de leurs équipements en temps réel, détecter les anomalies et prendre des décisions informées pour optimiser les performances.

L’IoT Magic Builder propose des fonctionnalités avancées de gestion des alertes et des notifications. Les utilisateurs peuvent configurer des alertes personnalisées pour être informés instantanément en cas de problème ou de défaillance des équipements. Cette capacité à détecter rapidement les problèmes et à réagir de manière proactive contribue à réduire les temps d’arrêt non planifiés et à optimiser la disponibilité des équipements, augmentant ainsi la productivité et la rentabilité des opérations industrielles.

Modélisation et test de nouveaux services digitaux

L’un des principaux avantages de l’IoT Magic Builder est sa capacité à modéliser et tester de nouveaux services en quelques heures seulement. Grâce à son interface intuitive, les utilisateurs peuvent rapidement créer des prototypes, les tester et les affiner sans avoir besoin de coder. Cela permet d’itérer rapidement sur les idées et de mettre sur le marché des services innovants en un temps record.

Une plateforme puissante pour les fabricants

La plateforme de dDruid est une solution de surveillance puissante capable de gérer jusqu’à 15 milliards de datapoints par mois. L’IoT Magic Builder assure un temps de latence minimal et un chargement extrêmement rapide des applications, garantissant une expérience utilisateur fluide et réactive, même dans les environnements les plus exigeants. De plus, grâce à sa robustesse, la plateforme garantit la sécurité et l’intégrité des données, évitant toute perte de données et assurant une continuité opérationnelle optimale pour les utilisateurs.

Améliorer la disponibilité des machines grâce à la surveillance à distance

La mise en œuvre de solution de suivi l’état des équipements en temps réel et en fournissant des alertes instantanées en cas de problème, l’IoT permet une planification proactive de la maintenance et une réduction des temps d’arrêt et des coûts de maintenance.

Intervention rapide : En cas d’anomalie détectée, la surveillance à distance permet d’alerter immédiatement les équipes de maintenance, qui peuvent alors intervenir rapidement pour résoudre le problème. Cela réduit le temps nécessaire pour diagnostiquer le problème et planifier une intervention, minimisant ainsi les temps d’arrêt et permettant de reprendre la production plus rapidement.

💡 En ajoutant à leur données l‘apprentissage automatique et l’intelligence artificielle, les fabricants peuvent aller plus loin dans la surveillance de l’état des machines et prédire les pannes avant qu’elles ne surviennent. C’est la maintenance prédictive.

Stratégies de maintenance efficaces : Les maintenances préventive et prédictive ont pour objectif d’anticiper les problèmes avant qu’ils ne surviennent, réduisant ainsi les risques de temps d’arrêt et de pannes inattendues. Une maintenance efficace renforce également la réputation de marque des entreprises du secteur de l’industrie manufacturière, leur permettant de gagner la confiance des clients et de se démarquer de la concurrence. De plus, une maintenance efficace contribue également à réduire les coûts.

En effet, en utilisant des capteurs, les OEMs peuvent éviter les réparations d’urgence et améliorer de ce fait leur rentabilité globale, et ce sur l’intégralité du cycle de vie de leur produit.

La data au service de l’amélioration de la qualité produit

Grâce à l’utilisation de l’IoT, les fabricants peuvent enquêter sur les raisons des arrêts et des pannes, comprendre les sources des anomalies et adapter leurs offres en conséquence. La collecte et l’analyse des données permettent d’optimiser la fiabilité des équipements et de minimiser les interruptions de production, contribuant à une meilleure performance opérationnelle globale.

Augmentation de la durée de vie des produits

La surveillance de l’état des équipements permet également d’augmenter la durée de vie des produits. L’analyse de l’usage réel du produit par ses utilisateurs est une mine d’or pour les responsables produits de tous secteurs confondus, y compris le contexte industriel. Cela permet de :

• Découvrir les fonctionnalités les plus populaires
• Identifier les fonctionnalités mal-aimées ou sous-exploitées pour maximiser la valeur du produit chez le client
• Travailler sur de nouvelles offres basées sur le temps d’utilisation ou la ressource utilisée plutôt que sur la possession

Optimisation des tournées des techniciens de maintenance

Grâce à l’utilisation d’une solution de surveillance à distance, les équipes peuvent  concentrer les efforts de maintenance là où ils sont le plus nécessaires. Plutôt que de consacrer du temps et des ressources à des tâches de maintenance préventive sur tous les équipements de manière uniforme, on peut se concentrer sur ceux qui présentent des signes de dégradation ou de risque accru de défaillance.

Information en temps réel pour les clients

Avec les données récoltée, vous pouvez aussi fournir à vos clients des informations en temps réel de la santé de leurs équipements. La solution de surveillance devient alors une véritable source de revenu avec la mise en place d’un nouveau service, améliorant ainsi la transparence et la satisfaction client.

Adoptez l’IoT magic Builder pour une surveillance efficace et continue de vos équipements, améliorant ainsi la disponibilité, la performance et la rentabilité de vos opérations industrielles.

Dans le secteur de la fabrication, chaque détail a son importance. Chaque opération, chaque étape et chaque décision influe sur la qualité, la rentabilité et la compétitivité d’une entreprise. 

Les processus industriels constituent les fondations de toute opération industrielle efficace. Dans cet article, nous plongeons dans le monde de ces procédés industriels, sur lesquelles repose toute opération industrielle efficace : leur importance, leurs défis et quelques stratégies pour les améliorer et les optimiser.

Qu’est-ce qu’un procédé en entreprise ?

Les procédés industriels sont des séquences d’activités coordonnées qui transforment les matières premières en produits finis. Ils sont au cœur de toute opération de fabrication, déterminant l’efficacité, la qualité et la rentabilité de la production. Ces processus varient grandement selon le type d’industrie, couvrant des domaines aussi divers que la production chimique, l’agro-industrie, la fabrication et la maintenance.

Quels sont les principaux processus de fabrication ?

Les processus de fabrication peuvent varier considérablement selon le secteur industriel, mais certains éléments sont communs à de nombreuses entreprises. Voici un aperçu des typologies de procédés industriels que l’on s’attend à retrouver quand on parle de processus de fabrication :

Procédés chimiques

Dans l’industrie chimique, les procédés impliquent des réactions complexes pour produire une grande quantité de produits, des médicaments aux substances chimiques utilisées à grande échelle dans diverses industries.

Les étapes de production

Les processus de production englobent toutes les activités liées à la fabrication de biens matériels, depuis l’assemblage des pièces jusqu’à la création de produits finis prêts à être commercialisés.

Quelles sont les techniques pour améliorer les processus de fabrication

Tous ces processus peuvent peuvent être optimisés pour maximiser l’efficacité et la productivité de l’entreprise.

Mesure et évaluation des performances pour l’optimisation des process

La première étape vers l’amélioration des processus consiste à mesurer et évaluer leurs performances actuelles. Cela inclut la collecte de données sur chaque étape, de la durée des cycles aux taux de défectuosité, permettant d’identifier les inefficacités et de les rectifier.  L’IoT jour un rôle centrale dans la collecte de ces données essentielles dans le temps.

Grâce à cette analyse approfondie, les entreprises peuvent identifier les inefficacités et prendre des mesures correctives pour les éliminer. Cette approche méthodique est un outil crucial pour booster la rentabilité de cet investissement.

Analyse des processus existants

L’analyse approfondie des processus existants est une étape indispensable pour identifier les opportunités d’amélioration. Sont-ils tous nécessaires ? Comment fonctionnent-ils et s’impactent-ils entre eux ? Cette approche est d’autant plus pertinente que l’ensemble des opérations compte une grande quantité de processus.

💡 Cette évaluation doit être menée régulièrement pour garantir que chaque procédé industriel reste à la pointe de l’efficacité.

Culture d’amélioration continue

Établir une culture d’amélioration continue est essentiel pour maintenir des processus efficaces à long terme. Cela implique d’encourager tous les membres de l’équipe à proposer des idées d’amélioration, à participer activement à la résolution des problèmes et à s’engager dans un processus itératif d’optimisation. En stimulant l’innovation et la collaboration, les entreprises peuvent s’adapter plus rapidement aux changements du marché et rester compétitives.

L’automatisation au service des industries

L’automatisation joue un rôle clé dans l’amélioration des processus de fabrication en remplaçant les tâches répétitives par des systèmes automatisés. Cela réduit les erreurs humaines, augmente la productivité et accélère la production. Du déploiement capteurs IoT, de robots, jusqu’à l’utilisation de l’intelligence artificielle, les options d’automatisation sont nombreuses et peuvent être adaptées aux besoins spécifiques de chaque type d’industrie.

En résumé, l’optimisation des processus industriels est cruciale pour toute entreprise souhaitant améliorer sa compétitivité et sa rentabilité. Par la mise en place de stratégies ciblées et l’adoption de nouvelles technologies, les entreprises peuvent non seulement répondre aux exigences de production à grande échelle mais aussi anticiper les besoins futurs du marché.

Parmi les innovations qui transforment notre manière de travailler, le smart tracking émerge comme une solution clé pour une gestion proactive des assets de l’entreprises.

Bien au-delà d’une simple technologie de suivi, il intègre des technologies telles que l’IoT pour le suivi et l’optimisation intelligente des opérations.

Les technologies de smart tracking permettent de localiser ses actifs en temps réel et d’en connaitre les déplacements, avec des applications dans divers domaines tels que la logistique, la gestion de stocks, la sécurité, et bien d’autres. Elles offrent ainsi pour les entreprises une visibilité accrue, une prise de décision informée et une meilleure optimisation des opérations.

Qu’est-ce que le smart tracking ?

Au sein des entreprises, la localisation des actifs joue un rôle crucial répondant à une multitude de besoins opérationnels. Les exigences varient, allant de la simple géolocalisation à des applications plus avancées comme le géofencing, qui délimite des zones virtuelles pour des alertes spécifiques.

Selon chaque cas, les capteurs et les données remontées ne seront pas les mêmes.

Tips : Veillez à adapter votre remontée de donnée à votre besoin réel pour diminuer le volume d’envoi de données, et réduire à la fois vos coûts et votre empreinte carbone.

Au sein de ce paysage complexe des besoins des entreprises en matière de localisation des actifs, le smart tracking se démarque comme une solution plus complète. Aussi appelé suivi intelligent, cette technologie intègre des dispositifs connectés, tels que des capteurs et des dispositifs IoT (Internet des objets), permettant non seulement de localiser des objets, des personnes ou des processus, mais également d’analyser des données contextuelles. En personnalisant la remontée de données selon les besoins spécifiques, le smart tracking offre une gestion avancée des actifs, contribue à l’efficacité opérationnelle, et s’aligne sur des préoccupations telles que la sécurité et la réduction des coûts, tout en minimisant l’empreinte carbone.

Le suivi s’opère généralement au travers de systèmes de visualisation et/ou d’alertes.

Les technologies du smart tracking : comment ça fonctionne ?

Le smart tracking intervient dans de nombreux cas d’usages Par exemple, dans le domaine de la logistique, les entreprises peuvent suivre leurs expéditions en temps réel, anticiper les retards et optimiser les itinéraires pour une efficacité maximale.  La multiplicité des cas d’usages explique aussi la variété des technologies qui peuvent être impliquées dans les cas d’usage de smart tracking, des technologies de connectivité jusqu’aux applicatifs de visualisation et de smart monitoring qui permettent d’exploiter la donnée.

 💡 Inspirez-vous avec tous nos cas d’usages.

L’internet des objets (IoT) joue un rôle central dans le smart tracking. En reliant des objets physiques à des capteurs, l’IoT permet la création d’un écosystème connecté, où les données peuvent être collectées, analysées et utilisées pour aider à la prise de décision.

Fonctionnant grâce à des capteurs et des dispositifs IoT intégrés, le processus commence par la collecte constante de données pertinentes, comme la localisation ou d’autres paramètres spécifiques à l’application.

Ces données sont ensuite transmises sans fil, via des réseaux privés (LoRawan) ou publiques (LTE, 5G …), vers une plateforme centrale, comme la plateforme IoT magic Builder où des algorithmes avancés les interprètent. La plateforme centrale est généralement sur le cloud, pour des raisons de puissance de calculs nécessaires. Les résultats de cette analyse sont présentés de manière claire et en temps réel via une interface utilisateur, fournissant une visibilité précise. 

Ces informations permettent aux utilisateurs de prendre des décisions éclairées et, dans certains cas, déclenchent des actions automatisées, contribuant ainsi à l’optimisation des opérations. Le smart tracking offre donc une solution de bout-en-bout, alliant connectivité, collecte de données en temps réel et analyse avancée, pour améliorer la gestion, la sécurité et l’efficacité dans divers secteurs d’activité.

De nombreux avantages dans les Smart tracking systems

Visibilité en temps réel : Le smart tracking offre une visibilité quasi instantanée sur la localisation et le statut des objets ou des personnes, permettant une prise de décision rapide et informée. C’est particulièrement crucial dans certains secteurs tels que la logistique, où la gestion en temps réel des expéditions peut optimiser les itinéraires et minimiser les retards.

Réactivité et agilité : En fournissant des informations instantanées sur les déplacements et les changements de statut, la géolocalisation permet aux organisations d’être plus réactives et agiles. Cela se traduit par une meilleure adaptation aux conditions du marché, une gestion proactive des problèmes potentiels, et une optimisation constante des activités.

Gestion précise des actifs : Grâce au smart tracking, la gestion des assets devient plus précise. On peut suivre en temps réel la localisation des équipements, des véhicules, ou d’autres actifs, permettant une utilisation plus efficace, une maintenance préventive basée sur des données réelles, et une réduction des pertes.

Sécurité améliorée : Le suivi intelligent renforce la sécurité en permettant la localisation rapide en cas d’urgence, en surveillant les mouvements d’actifs précieux, et en déclenchant des alertes en cas d’activité suspecte. Cela est particulièrement crucial dans des environnements sensibles tels que la gestion des actifs médicaux ou la sécurité des travailleurs.

Optimisation des processus : En collectant des données en temps réel sur le mouvement et l’utilisation des objets, le smart tracking permet une optimisation continue des processus. Cela se traduit par une gestion plus efficace des opérations, une réduction des coûts, et une amélioration globale de l’efficacité.

Applications pratiques du smart tracking

Optimisation de la consommation énergétique pour les gestionnaires de bâtiments

Le smart tracking peut être un allié puissant pour les gestionnaires de bâtiments cherchant à à améliorer leur efficacité énergétique. Grâce à des capteurs intelligents intégrés à l’intérieur des bâtiments, la localisation des équipements et surtout des personnes permet d’ajuster dynamiquement la consommation énergétique en fonction de l’utilisation effective des espaces. 

Développement de services digitaux sur les équipements pour les chefs de produits industriels

Le smart tracking peut être utilisé pour augmenter les fonctionnalités des produits industriels, comme le suivi en temps réel des déplacements de leur machines par exemple, ou encore comme un service supplémentaire dans leur process d’acheminement.

Ces système permettent aussi de gagner en agilité dans la chaîne d’approvisionnement du produit et de ses composants, avec un impact direct sur la qualité des produits et sur la rentabilité finale de l’entreprise.

Un outil d’optimisation des opérations pour les directeurs de production

Les directeurs de production tirent parti du smart tracking pour augmenter la performance opérationnelle de leurs usines. La gestion des stock, la tenue d’inventaire la localisation des équipements et des produits sont autant de point d’amélioration permis avec ces technologies.

Une fois la production terminée, le tracking permettra de suivre la livraison et d’optimiser les trajets de livraison vers les points de distribution client, présentant des économies à la clé.

Défis liés aux systèmes de smart tracking

Malgré l’avancée des technologies en la matière, le smart tracking présente aussi certaines limites à ne pas négliger :

• La préoccupation croissante en matière de confidentialité des données nécessite une approche robuste pour assurer la sécurité de ces données sensibles. 

• L’interopérabilité entre les différents dispositifs communicants peut représenter un défi lors de la mise en place du smart tracking. Les capteurs et les dispositifs utilisés dans diverses applications doivent pouvoir communiquer efficacement. 

• La gestion complexe de grandes quantités de données générées par le smart tracking peut devenir difficile sans une infrastructure adéquate. 

• L’adoption réussie du smart tracking dépend de la compréhension et de l’acceptation de ces systèmes par les utilisateurs finaux.

• L’évolution des besoins opérationnels et l’ajout de nouveaux dispositifs IoT peuvent poser des défis en termes d’évolutivité.

En conclusion, le smart tracking se présente comme une avancée significative dans le domaine de la localisation, permettant une gestion avancée des données contextuelles en intégrant l’IoT. L’adoption croissante de ces technologies par les entreprises industrielles témoigne de leur reconnaissance en tant qu’outils essentiels pour accroître l’efficacité opérationnelle.

Dans ce contexte, l’IoT magic Builder émerge comme la plateforme IoT No Code, répondant aux besoins croissants de suivi et de supervision des équipements industriels. En tant que plateforme IoT no code, elle offre une approche accessible et puissante pour mettre en œuvre des applications IoT métier, facilitant ainsi la mise en place d’une solution de suivi intelligente au sein de l’industrie. 

La maintenance des équipements constitue un défi majeur de l’industrie moderne, non seulement en termes de coûts, mais aussi en impact direct sur l’efficacité opérationnelle. Les temps d’arrêt imprévus, les pannes coûteuses et les retards dans la production sont autant de maillons faibles qui peuvent entraver la productivité d’une entreprise.

Face à ces défis, une solution émerge comme une lueur d’efficacité : la mise en œuvre d’une plateforme IoT dédiée à la maintenance industrielle. Cette technologie transforme radicalement la gestion de la maintenance, offrant une approche proactive et préventive pour maximiser la disponibilité des équipements et optimiser les performances opérationnelles.

C’est dans ce cadre que dDruid propose sa plateforme IoT magic Builder, pour créer vos applicatifs IoT métier personnalisés aux besoins spécifique de chaque entreprise.

Les enjeux de la maintenance industrielle

La maintenance industrielle est souvent confrontée à des défis complexes, allant de la gestion des actifs à la prévention des pannes. La variété des équipements, la diversité des technologies et la nécessité de maintenir une production continue ajoutent une couche de complexité significative à la gestion quotidienne de la maintenance.

Les temps d’arrêt non planifiés représentent l‘un des coûts les plus préoccupants pour les entreprises. Chaque interruption inattendue des outils de production entraîne des pertes financières considérables, impactant la rentabilité, la satisfaction client et la réputation de l’entreprise. La nécessité de réparations d’urgence et le remplacement de pièces défaillantes contribuent à alourdir la facture.

Adopter une méthode proactive de la maintenance devient impératif pour minimiser les impacts des défis susmentionnés. Plutôt que de réagir aux pannes lorsqu’elles se produisent, une maintenance préventive et prédictive permet d‘anticiper les défaillances potentielles, d’optimiser les calendriers de maintenance et de maximiser la disponibilité des équipements.

Maintenance améliorative : c’est quoi ?

La maintenance améliorative, également connue sous le nom de maintenance proactive, vise à améliorer continuellement la fiabilité et les performances des équipements.

Elle repose sur des méthodes d’analyse des données, la détection précoce des anomalies et la mise en œuvre de correctifs avant qu’un dysfonctionnement ne se produise. Cette approche préventive offre un outil efficace pour réduire les coûts associés aux temps d’arrêt et d’optimiser la durée de vie des équipements.

Comment optimiser la maintenance impacte l’ensemble des opérations

Optimiser la maintenance industrielle a des répercussions significatives sur l’ensemble des opérations. En réduisant les temps d’arrêt non planifiés, les entreprises peuvent maintenir une production constante, assurant la satisfaction client et la stabilité financière.

De plus, une maintenance améliorative contribue à prolonger la durée de vie des équipements, réduisant ainsi les coûts de remplacement et les investissements en capital. Elle libère également des ressources humaines et financières pour des activités plus stratégiques, renforçant la compétitivité de l’entreprise dans un marché en constante évolution.

Méthodes et stratégies d’optimisation de la maintenance

Utilisation des données générées par l’IoT pour une maintenance prédictive

L’une des avancées majeures dans l’optimisation de la maintenance industrielle réside dans l’utilisation des données générées par l’internet des objets (IoT). Les capteurs intégrés aux équipements collectent en temps réel des informations cruciales sur les performances, la température, la pression et d’autres paramètres clés. Ces données sont ensuite analysées grâce à des algorithmes avancés, permettant d’anticiper les défaillances potentielles avant même qu’elles ne surviennent. Cette approche proactive de la maintenance, connue sous le nom de maintenance prédictive, permet d’optimiser les calendriers de maintenance, réduisant ainsi les temps d’arrêt et les coûts associés.

Automatisation des tâches de maintenance grâce à des algorithmes intelligents

L’automatisation des tâches de maintenance est une stratégie clé pour accroître l’efficacité opérationnelle. Les algorithmes intelligents analysent les données en temps réel et déterminent les actions nécessaires en réponse à des conditions spécifiques. Cela peut inclure la planification automatique des interventions de maintenance, la commande de pièces de rechange, voire l’automatisation de certaines réparations. L’automatisation libère les équipes de maintenance des tâches répétitives, leur permettant de se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée.

Intégration de la plateforme IoT dans les systèmes existants

L’intégration harmonieuse de la plateforme IoT dans les systèmes existants est cruciale pour maximiser les avantages de l’optimisation de la maintenance. Cette intégration permet une connectivité transparente entre les équipements, les capteurs IoT et les systèmes de gestion de la maintenance. Les données générées par l’IoT sont ainsi consolidées et présentées de manière accessible via une interface homme-machine (IHM) intuitive. Cette interconnectivité assure une communication fluide entre tous les composants du système, favorisant une prise de décision rapide et éclairée.

En combinant ces méthodes, les entreprises peuvent transcender les approches traditionnelles de la maintenance et évoluer vers une gestion proactive et efficiente de leurs actifs. 

Plateforme IoT : des outils pour optimiser la maintenance industrielle

Les capteurs déployés au sein des équipements sont les sentinelles de notre plateforme IoT. Ils recueillent des données variées, des paramètres de performance aux signaux d’anomalie, fournissant une vue complète de l’état des actifs.

Ces données sont transmises via une connectivité robuste, assurant une communication fluide entre les capteurs et la plateforme centrale. La surveillance en temps réel permet une détection précoce des irrégularités, ouvrant la voie à une maintenance proactive.

Avantages de l’intégration de l’IoT dans les processus de maintenance

L’intégration de l’IoT dans les processus de maintenance génère des avantages significatifs. Tout d’abord, elle permet une transition vers une maintenance prédictive, réduisant les temps d’arrêt en anticipant les défaillances.

En outre, la collecte continue de données alimente des analyses approfondies, identifiant les tendances et les opportunités d’amélioration. Cette approche orientée données guide les décisions de maintenance, optimisant les calendriers et prolongeant la durée de vie des équipements. En fin de compte, l’IoT offre une visibilité accrue sur les opérations, favorisant une prise de décision éclairée et contribuant à une efficacité opérationnelle maximale.

Dans ce contexte, la plateforme IoT magic Builder se positionne comme un atout essentiel dans la quête de l’efficacité opérationnelle par l’optimisation de la maintenance industrielle. Conçue pour s’intégrer harmonieusement dans divers environnements industriels, elle offre une solution complète et évolutive pour répondre aux besoins métiers de chaque entreprise.

La plateforme se distingue par son interface dynamique qui s’adapte automatiquement aux utilisateurs; sa capacité d’ingestion de grands volumes de données et l’autonomie permise aux utilisateurs dans la création des outils de valorisation des données (tableaux de bords, rapports automatisés, applications web, alertes … ).

L’évolution rapide des technologies et des exigences opérationnelles a généré une nécessité pressante d’innovation et d’adaptation. En réponse à ces impératifs dynamiques, la supervision industrielle émerge comme une boussole stratégique, offrant des solutions concrètes aux défis complexes qui jalonnent le secteur.

L’adoption d’approches personnalisées et l’anticipation de l’impact imminent de la supervision prédictive sur les industries se révèlent être des clés essentielles dans la mise en œuvre d’une supervision optimale. Dans cette perspective, l’intégration des technologies IoT constitue un apport décisif, permettant à la supervision de répondre de manière tangible aux impératifs de prédiction des opérations.

Quels sont les logiciels de surveillance industrielle?

Au cours des dernières décennies, l’évolution rapide de la technologie a catalysé une transition majeure dans la manière dont les entreprises gèrent et contrôlent leurs processus industriels. Les entreprises sont passées des systèmes de surveillance traditionnels à des solutions plus avancées, tirant parti des progrès de l’Internet des objets. 

Les logiciels de surveillance industrielle qui se sont développés se regroupent en différentes familles en fonction de leurs fonctionnalités spécifiques et des domaines d’application auxquels ils sont destinés. Voici quelques-unes des principales familles de logiciels de surveillance industrielle :

• SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition):
  Les systèmes SCADA sont parmi les plus traditionnels dans le domaine de la surveillance industrielle. Ils offrent un contrôle centralisé des processus, la collecte de données en temps réel, et la visualisation des opérations industrielles. Cependant, ils peuvent présenter des limitations en termes de flexibilité et d’adaptabilité aux besoins spécifiques de chaque industrie.

• Logiciels de Gestion des Actifs (AMS):
  Les logiciels de gestion des actifs sont axés sur la surveillance et la maintenance préventive des équipements industriels. Ils aident à optimiser la disponibilité des actifs, à minimiser les temps d’arrêt imprévus, et à prolonger la durée de vie des équipements grâce à une gestion proactive basée sur les données.

• Logiciels de Gestion de la Performance Industrielle (MES):
  Les systèmes MES sont conçus pour améliorer la performance opérationnelle en collectant des données sur le processus de fabrication. Ils offrent une visibilité approfondie sur la production, la qualité, et d’autres paramètres clés, permettant aux entreprises de prendre des décisions éclairées pour optimiser leur efficacité.

• IoT Industrial Platforms:
  Les solutions IoT dédiées à la fabrication industrielle exploitent les avantages de l’Internet des objets pour collecter et analyser des données provenant de capteurs et d’appareils connectés. Ces solutions offrent une connectivité étendue, une gestion efficace des données en temps réel et une intégration avec d’autres technologies émergentes, offrant ainsi une approche plus flexible et personnalisable pour la surveillance industrielle.

Que ce soit pour surveiller des chaînes de production, des installations énergétiques critiques, ou des processus de fabrication de pointe, les logiciels de surveillance industrielle jouent un rôle central. Ils créent un écosystème connecté, collectant des données en temps réel à partir d’une multitude de capteurs et d’équipements. Cette capacité à capturer des informations cruciales permet aux entreprises d’optimiser leurs opérations de manière proactive.

Les avantages des logiciels de surveillance industrielle

L’utilisation de ces logiciels de supervision présente de gros points forts pour les industriels:

• une meilleure gestion des ressources
• une prise de décision plus avertie
• une réduction des coûts opérationnels

Cela découle de la capacité de ces logiciels spécifiques à collecter des données en temps réel, à les analyser de manière approfondie, et à générer des rapports pertinents pour les opérateurs et les décideurs.

Les limites des solutions SCADA génériques pour la supervision des processus

Description d’un système SCADA

SCADA signifie “Supervisory Control And Data Acquisition” en anglais, ce qui veut dire en français “Supervision, Contrôle et Acquisition de Données”. C’est un système informatisé utilisé dans de nombreux secteurs, tels que l’industrie, l’énergie, l’eau, et bien d’autres.

Ce type de systèmes se compose de matériels et de logiciels interconnectés, permettant la collecte de données en temps réel, le contrôle des équipements, et la visualisation des processus industriels. 

Limitations des solutions SCADA traditionnelles

Les exigences de l’industrie ne cessent d’évoluer, mais les systèmes SCADA, conçus à une époque où les technologies n’étaient pas aussi dynamiques, peuvent avoir du mal à suivre le rythme. 

L’interopérabilité limitée avec les nouvelles technologies est un de plus grands défis que rencontrent les systèmes SCADA. Ayant souvent été conçus avec une architecture rigide, l’intégration peut se révéler difficile avec de nouvelles technologies et la prise en charge de protocoles de communication modernes

Le SCADA démontre aussi une adaptabilité limitée. Les besoins spécifiques de chaque industrie sont variés, et les solutions SCADA génériques peuvent avoir du mal à s’adapter efficacement à ces exigences diverses. La personnalisation peut être coûteuse et complexe.

Autre point limitant : avec la croissance exponentielle des données générées par les processus industriels, les solutions SCADA peuvent se retrouver dépassées. La gestion efficace des Big Data est devenue cruciale pour rester compétitif, et les entreprises cherchent des alternatives capables de traiter ces volumes massifs d’informations de manière plus agile.

Enfin, si la sécurité informatique est devenue une priorité absolue, les solutions SCADA plus anciennes peuvent présenter des vulnérabilités face aux menaces cybernétiques émergentes. Les entreprises cherchent désormais des systèmes offrant des protocoles de sécurité avancés pour protéger leurs données sensibles.

Flexibilité offerte par une plateforme IoT

Face à ces limitations, les plateformes IoT ont émergé comme une alternative moderne et flexible pour la supervision industrielle. Ces plateformes IoT, telles que l’IoT magic Builder, collectent des données plus étendues et permettent une analyse avancée et plus adaptée aux besoins spécifiques de chaque industrie.

• Connectivité étendue : Avec l’intégration transparente avec divers équipements, capteurs et systèmes, quel que soit leur fabricant, les plateformes IoT favorisent une collecte de données plus exhaustive, constituant ainsi une base solide pour une supervision industrielle efficace.

• Modularité et personnalisation : La nature modulaire de certaines plateformes IoT SaaS permet aux entreprises de sélectionner les fonctionnalités spécifiques dont elles ont besoin. Cette approche simplifie la personnalisation, offrant aux industries une agilité inégalée pour ajuster leurs systèmes de surveillance en fonction de l’évolution de leurs besoins. Attention tout de même aux plateformes IoT trop verticalisées, qui ne prendront en compte qu’un besoin spécifique de l’entreprise

• Accès mobile et à distance : La capacité à surveiller les opérations industrielles à partir de n’importe où est cruciale dans le monde moderne. Les plateformes IoT SaaS facilitent cet accès mobile, permettant aux professionnels de surveiller et de contrôler les processus industriels à distance, améliorant ainsi la réactivité opérationnelle.

Quel rôle d’une plateforme IoT dans la supervision industrielle par rapport à un scada ?

Comparée à un SCADA traditionnel, une plateforme IoT offre une approche plus moderne et flexible de la supervision industrielle.

1. Connectivité étendue : Les plateformes IoT offrent une connectivité étendue, permettant la communication avec une variété de dispositifs, capteurs, et équipements hétérogènes, créant ainsi un réseau plus vaste et plus adaptable.

2. Analyse avancée des données : Les plateformes IoT intègrent des capacités d’analyse avancée, y compris l’analyse prédictive et l’apprentissage machine, fournissant des informations plus approfondies pour une prise de décision plus éclairée.

3. Personnalisation facilitée : Contrairement aux solutions SCADA génériques, les plateformes IoT sont souvent modulaires et permettent une personnalisation plus facile en fonction des besoins spécifiques de l’industrie, offrant ainsi une flexibilité inégalée.

4. Sécurité renforcée : Les plateformes IoT intègrent généralement des protocoles de sécurité avancés pour protéger les données sensibles, répondant ainsi aux préoccupations croissantes en matière de cybersécurité.

Des fonctionnalités spécifiques pour une supervision prédictive efficace

Pour une supervision prédictive efficace, certaines fonctionnalités spécifiques dans une plateforme IoT peuvent réellement changer la donne.

Analyse prédictive : Les capacités d’analyse prédictive intégrées permettent de détecter les tendances émergentes et de prévoir les pannes potentielles avant qu’elles ne surviennent. Cela permet une planification proactive de la maintenance, réduisant ainsi les temps d’arrêt non planifiés.

Machine Learning et intelligence artificielle : L’intégration de ces technologies améliore la capacité de la plateforme à apprendre des modèles de comportement complexes, offrant ainsi une supervision prédictive plus révolutionnaire.

Interface intuitive de tableau de bord : Des dashboards intuitifs et personnalisés selon le besoin métier de l’entreprise permettent aux utilisateurs de visualiser rapidement les données critiques, facilitant la prise de décision rapide et informée. L’interface utilisateur joue un rôle crucial dans l’efficacité globale de la supervision industrielle.

Comparaison des approches : Quand privilégier une plateforme IoT à un SCADA ?

La décision entre une plateforme IoT et un SCADA traditionnel dépend largement des besoins de l’industrie et des défis opérationnels rencontrés. La comparaison de ces deux approches met en lumière les situations dans lesquelles privilégier une plateforme IoT peut s’avérer bénéfique.

1. Complexité des processus industriels :

Les industries opérant avec des processus complexes et spécifiques, tels que la production pharmaceutique ou chimique, peuvent tirer avantage d’une plateforme IoT. Sa flexibilité et sa capacité de personnalisation permettent une adaptation plus aisée aux exigences particulières de ces environnements, contrairement à la rigidité des solutions SCADA.

2. Évolution technologique rapide :

Dans des secteurs où l’évolution technologique est rapide, comme c’est souvent le cas aujourd’hui, une plateforme IoT peut être préférable. Sa capacité à intégrer facilement de nouvelles technologies et à suivre le rythme des avancées industrielles permet aux entreprises de rester à la pointe de l’innovation.

3. Supervision prédictive et analyse avancée :

Si une supervision prédictive devient impérative, une plateforme IoT devient un choix naturel. Les fonctionnalités d’analyse prédictive, de machine learning et d’intelligence artificielle qui peuvent s’intégrer offrent des avantages significatifs pour anticiper les problèmes et optimiser les opérations.

4. Flexibilité et évolutivité :

Les entreprises en quête de flexibilité et d’évolutivité dans leurs opérations trouvent dans les plateformes IoT une réponse à leurs besoins. La modularité de ces logiciels permet une personnalisation aisée, tandis que leur capacité à évoluer avec la croissance des données répond aux défis de l’évolution numérique.

5. Besoin de mobilité et d’accès à distance :

Dans un monde où la mobilité devient cruciale, les plateformes IoT, offrant un accès à distance, répondent aux attentes modernes des professionnels. La possibilité de surveiller et de contrôler les processus industriels à partir de n’importe où améliore considérablement la réactivité opérationnelle.

En revanche, les SCADA traditionnels peuvent toujours être adaptés aux environnements où la stabilité et la continuité des opérations sont prioritaires, et où des solutions moins flexibles suffisent à répondre aux besoins spécifiques de surveillance.

L’adoption croissante de plateformes IoT dans le domaine de la supervision industrielle marque une étape significative vers la concrétisation de l’Industrie 4.0. Ces plateformes offrent une réponse agile et intelligente aux défis actuels, favorisant une connectivité étendue, une personnalisation poussée, et une analyse prédictive avancée. La flexibilité, l’évolutivité, et la capacité à anticiper les besoins émergents positionnent les plateformes IoT comme des catalyseurs essentiels de la transition vers des opérations industrielles plus intelligentes, offrant ainsi aux entreprises les outils nécessaires pour prospérer dans un paysage industriel en constante évolution.

La supervision industrielle, c’est là où la convergence de la technologie et de la gestion opérationnelle redéfinit les normes de l’industrie.

De l’acquisition de données à la visualisation avancée, chaque étape du contrôle des opérations joue un rôle crucial dans l’optimisation des processus et l’amélioration de la productivité pour mettre en place un cercle vertueux dans le cycle de vie de l’industrie. Explorez avec nous les aspects concrets et les innovations qui propulsent la supervision industrielle vers de nouveaux horizons.

Comprendre le rôle de la supervision industrielle

La supervision industrielle, également connue sous le nom de contrôle-commande, englobe l’ensemble des dispositifs et des systèmes visant à surveiller, contrôler et optimiser les processus industriels. Son rôle fondamental est d’assurer une gestion efficace et en temps réel des opérations, permettant aux entreprises d’améliorer leur productivité, leur sécurité et leur rentabilité.

La supervision industrielle est une technique permettant de surveiller, contrôler et optimiser les processus industriels via des outils les interfaces homme-machine (IHM) ou les systèmes SCADA par exemple.

Quelles différences entre les techniques de contrôle et supervision ?

Bien que les termes “contrôle” et “supervision” soient souvent utilisés de manière interchangeable, ils renvoient à des fonctions distinctes au sein de la supervision industrielle.

Contrôle : Le contrôle, c’est la capacité de modifier l’état d’un système ou d’un processus en réponse à des entrées spécifiques. Il implique des actions directes sur les équipements pour maintenir ou ajuster les paramètres de fonctionnement. Les systèmes de contrôle garantissent la stabilité et l’efficacité des processus en ajustant les variables en temps réel.

Supervision : La supervision, en revanche, se concentre davantage sur l’observation et l’analyse des données provenant des équipements. Elle offre une vue d’ensemble des opérations, permettant aux opérateurs et aux gestionnaires de détecter les anomalies, d’anticiper les dysfonctionnements potentiels et de prendre des décisions éclairées. La supervision joue un rôle crucial dans l’amélioration continue des processus industriels.

Les avantages de la supervision industrielle pour l’entreprise 

La mise en place d’un système de supervision industrielle ne se limite pas à une simple évolution technologique, mais constitue une stratégie fondamentale pour les entreprises cherchant à rester compétitives dans un environnement industriel en constante évolution. 

On peut donc dire que la supervision industrielle n’est pas simplement une mise à niveau technologique, mais une stratégie offrant des avantages tangibles pour les entreprises engagées dans l’optimisation de leurs processus de production. 

L’importance de la visualisation des données

Au cœur de la supervision industrielle réside l’importance cruciale de la visualisation des données. En effet, les vastes quantités d’informations générées par les équipements industriels nécessitent une représentation claire et accessible pour permettre une prise de décision rapide et éclairée. C’est ici que l’Interface Homme-Machine (IHM) joue un rôle pivot.

L’IHM, souvent désignée comme l‘interface utilisateur de la supervision industrielle, offre un moyen intuitif et convivial de visualiser les données complexes. Elle transforme les données brutes en graphiques, tableaux de bord interactifs et indicateurs visuels, fournissant ainsi aux opérateurs une vue d’ensemble instantanée des performances et des états des équipements

L’avantage de l’IHM réside dans sa capacité à traduire des données complexes en informations compréhensibles d’un seul coup d’œil. Les opérateurs peuvent identifier les tendances, surveiller les paramètres critiques et réagir rapidement aux changements imprévus. Une IHM bien conçue améliore l’efficacité opérationnelle en réduisant le temps nécessaire à la prise de décision et en minimisant les risques d’erreurs.

SCADA : outil phare de la supervision industrielle

Au cœur de la supervision industrielle, le SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition) émerge comme le système phare qui centralise le contrôle des processus. Le SCADA assure la collecte, le traitement et la présentation des données provenant des équipements et des capteurs dispersés dans l’environnement industriel. Il offre une interface utilisateur graphique permettant aux opérateurs de surveiller les processus en temps réel, de déclencher des actions spécifiques et d’analyser les données historiques pour des prises de décisions éclairées.

Le SCADA va au-delà de la simple observation, offrant un contrôle interactif sur les dispositifs connectés. Il s’étend souvent à des fonctionnalités avancées telles que la gestion d’alarmes, la collecte d’événements, et la génération de rapports détaillés. Ainsi, le SCADA représente un maillon essentiel dans la chaîne de supervision industrielle, permettant une gestion proactive et efficace des opérations.

Visualisation des données : Un pilier de la stratégie IoT

Avec l’avènement de l’Internet des Objets (IoT), l’expérience de la visualisation des données atteint de nouveaux sommets. L’intégration de capteurs et de dispositifs IoT au sein des processus industriels offre des opportunités inédites pour recueillir des données en temps réel et les visualiser de manière immersive.

•  Surveillance en temps réel

• Pilotage à distance

• Analyses préventives et prédictives

C’est le cas notamment avec la plateforme IoT magic Builder de dDruid, qui vous permet de créer vos applications de visualisation des données IoT en toute autonomie, vous faisant ainsi gagner un maximum de temps dans l’implémentation de votre projet IoT.

En somme, la visualisation des données, facilitée par des interfaces intuitives et la puissance de l’IoT, devient un pilier essentiel de la stratégie industrielle moderne. Elle transcende la simple observation, permettant aux entreprises d’interagir avec leurs systèmes de manière proactive, d’optimiser les performances et d’assurer une prise de décision informée.

Choisir le logiciel adapté pour une supervision efficace

Dans l’univers complexe de la supervision industrielle, la sélection du bon logiciel est une étape cruciale pour garantir une gestion optimale des opérations. Un logiciel bien adapté doit non seulement répondre aux besoins spécifiques de votre entreprise, mais également intégrer des fonctionnalités avancées pour une supervision efficace. Voici quelques critères à considérer lors du choix d’un logiciel de supervision.

Optez pour un logiciel qui s’intègre harmonieusement avec les équipements et les systèmes déjà en place dans votre environnement industriel. La compatibilité facilite la mise en œuvre et réduit les coûts d’adaptation.

Chaque industrie a ses propres exigences spécifiques. Choisissez un logiciel qui offre une flexibilité suffisante pour être adapté à vos processus particuliers. La capacité de personnalisation garantit une adéquation parfaite avec les besoins évolutifs de votre entreprise.

Une interface utilisateur conviviale simplifie la navigation et l’utilisation quotidienne du logiciel. L’IHM doit permettre aux opérateurs de visualiser rapidement les données essentielles, d’interagir efficacement avec les systèmes et de prendre des décisions éclairées.

Assurez-vous que le logiciel offre des fonctionnalités avancées de visualisation, notamment la capacité de générer des graphiques, des tableaux de bord dynamiques et des rapports détaillés. Ces éléments sont cruciaux pour une compréhension approfondie des performances opérationnelles.

La sécurité des données est une priorité absolue. Choisissez un logiciel qui intègre des fonctionnalités robustes de sécurité pour protéger les informations sensibles. Assurez-vous également qu’il est conforme aux normes et réglementations industrielles en vigueur.

Optez pour un logiciel capable de s’adapter à la croissance de votre entreprise. La possibilité d’ajouter de nouvelles fonctionnalités, de gérer un nombre croissant d’équipements, et de supporter des charges de travail plus importantes est essentielle pour une supervision à long terme.

En suivant ces conseils et en explorant les différentes options disponibles, vous serez bien positionné(e) pour choisir un logiciel de supervision qui répond parfaitement aux besoins spécifiques de votre entreprise. 

Comment fonctionne un système informatique de supervision industrielle ?

Un outil de supervision industrielle fonctionne en orchestrant un ecosystème complexe d’équipements, de capteurs et de processus au sein d’un environnement industriel. En résumé, un système de supervision industrielle agit comme le cerveau central d’une installation industrielle, coordonnant les actions, surveillant les performances et facilitant une prise de décision.

1. Acquisition de données
2. Transmission des données
3. Stockage et traitement des données
4. Interface Homme-Machine (IHM)
5. Contrôle et commande
6. Gestion des alarmes
7. Analyse des données et rapports

La technique industrielle de suivi commence par l’acquisition de données à partir de capteurs disséminés dans l’usine, suivie de la transmission de ces données vers le système central.

Une fois arrivées, les données sont stockées, traitées, et alimentent une Interface Homme-Machine (IHM) qui offre une représentation graphique intuitive des informations. Les opérateurs peuvent ainsi surveiller les processus en temps réel, ajuster les paramètres et automatiser des actions.

Les systèmes de supervision gèrent également les alarmes, générant des alertes en cas de déviations critiques. L’intégration de l’Internet des Objets (IoT) enrichit ce processus en fournissant des données en temps réel, permettant une surveillance plus précise et des analyses prédictives avancées. 

Il est clair que nous sommes à l’aube d’une ère où la convergence de la technologie et de l’efficacité redéfinit les normes de l’industrie. Les avantages de la visualisation et l’exploitation des données, l’intégration de l’IoT et la sélection judicieuse de logiciels adaptés ouvrent de nouvelles perspectives passionnantes. 

Ainsi, la supervision industrielle semble être la clé pour anticiper les dysfonctionnements et les situations anormales pour garantir une usine en parfait état de fonctionnement.

Au cœur de la révolution industrielle, les usines intelligentes, émergent comme les piliers de la fabrication du 21e siècle.

Depuis des années maintenant, ces usines repensent fondamentalement la manière dont les produits sont conçus, fabriqués et livrés. Elles intègrent des technologies de pointe de l’usine jusqu’au produit, des processus automatisés et une connectivité sans précédent pour transformer la production en l’industrie 4.0.

Introduction aux usines intelligentes (smart factories)

Evolution majeure de la fabrication moderne, les usines intelligentes intègrent des technologies de pointe pour optimiser la production, améliorer l’efficacité et offrir une plus grande flexibilité. 

Pour comprendre pleinement ce que sont les usines intelligentes, il est essentiel de plonger dans la révolution technologique qui les sous-tend.

Historiquement, les technologies de l’information (IT) et les technologies opérationnelles (OT) évoluaient de manière distincte. L’IT englobe les systèmes informatiques, le traitement des données et la cybersécurité, tandis que l’OT concerne les équipements industriels, les automates et les systèmes de contrôle utilisés sur les chaînes de production.

Avec l’émergence de l’Industrie 4.0, ces deux univers convergent grâce à l’Internet des objets industriel (IIoT). L’IoT permet aux machines de collecter, partager et analyser des données en temps réel, favorisant une production plus flexible, réactive et optimisée. Cette fusion IT/OT accélère la prise de décision, améliore la maintenance prédictive et renforce l’efficacité des usines intelligentes.

Qu’est-ce qu’une usine moderne, et d’ailleurs c’est quoi la technologie 4.0 ?

Une usine moderne est bien plus qu’un simple lieu de production. C’est un environnement interconnecté où les machines, les systèmes et les employés collaborent de manière intelligente pour atteindre des niveaux d’efficacité sans précédent. Les usines modernes s’appuient sur les “technologies 4.0“, qui englobe un ensemble de concepts, et repose sur quatre piliers fondamentaux :

1. Interconnexion : Les équipements et les dispositifs sont connectés en réseau, ce qui permet la collecte de données en temps réel.
2. Information en temps réel : Les données sont collectées et traitées en temps réel, fournissant des informations cruciales pour la prise de décision.
3. Assistance à la décision : L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique sont utilisés pour analyser les données et recommander des actions.
4. Automatisation : Les processus de production sont automatisés pour améliorer l’efficacité et réduire les erreurs.

La transformation numérique de l’industrie : incontournable pour conserver ses part de marché

La transformation numérique de l’industrie est devenue une nécessité pour rester compétitif sur le marché mondial. Les entreprises qui adoptent les principes de l’Industrie 4.0 peuvent réduire les coûts, améliorer la qualité, accélérer la mise sur le marché et répondre aux besoins changeants des consommateurs. Les usines intelligentes sont au cœur de cette transformation, offrant un aperçu de l’avenir de la fabrication.

Les technologies clés

Les usines intelligentes tirent leur puissance de diverses technologies. Voici un aperçu de certaines d’entre-elles qui transforment la fabrication moderne.

Les capteurs et les solutions IoT (internet des objets) associées

Les capteurs jouent un rôle essentiel dans les usines intelligentes. Ils sont utilisés pour collecter des données sur les machines, les équipements et les processus de production. Les données collectées sont ensuite transmises à des plateforme IoT (Internet des Objets) pour une surveillance en temps réel de la performance, la détection précoce des pannes et l’optimisation de la production.

Automatisation de la chaine de production

L’automatisation est l’un des piliers des usines intelligentes. Les processus de production sont automatisés pour réduire la dépendance à l’égard de la main-d’œuvre humaine, augmenter la précision et accélérer la production. Les robots et les machines autonomes sont utilisés pour effectuer des tâches répétitives, tandis que les travailleurs se concentrent sur des tâches plus complexes et créatives.

L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique

L’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (machine learning) sont des technologies clés qui permettent aux usines intelligentes d’analyser et d’apprendre à partir des données collectées. Ces technologies sont utilisées pour la prédiction de pannes, l’optimisation de la production, la qualité du contrôle et la gestion des stocks. Elles contribuent à rendre les processus de production plus intelligents et plus efficaces.

Est-ce que l’usine du futur requiert des changements au niveau des ressources humaines ?

La quatrième révolution industrielle transforme le paysage industriel et bouleverse par la même occasion l’environnement de travail des collaborateurs, depuis le développement des produits jusqu’aux services de production, en passant par la chaîne d’approvisionnement .

La mise en oeuvre de ces technologies impacte ainsi directement les ressources humaines. Les usines du futur requièrent un personnel hautement qualifié capable de comprendre, d’exploiter et de maintenir ces nouvelles technologies. De plus, elles favorisent un environnement de travail plus collaboratif où les travailleurs doivent être prêts à travailler en synergie avec les machines.

La transition exige un investissement dans la gestion du capital humain, comme des temps de formation, de développement de compétences et d’adaptation à un nouvel environnement de travail, pour garantir que les travailleurs soient prêts à relever les défis de cette nouvelle ère industrielle.

• Formation et développement des compétences : Discutez des programmes de formation et de développement des compétences nécessaires pour préparer les travailleurs à l’usine du futur. Quelles compétences sont essentielles, et comment les entreprises peuvent-elles les fournir à leur personnel ?

• Nouveaux rôles et responsabilités : Explorez les nouveaux rôles et responsabilités des travailleurs dans l’usine du futur. Comment les tâches évoluent-elles avec l’automatisation et la technologie ? Comment les travailleurs s’adaptent-ils à ces changements ?

• Collaboration homme-machine : Parlez de l’importance de la collaboration entre les travailleurs et les machines dans l’usine du futur. Comment les travailleurs interagissent-ils avec les technologies avancées, et comment cela améliore-t-il les opérations ?

• Gestion du changement : Évoquez les défis de la gestion du changement lorsque les entreprises passent à l’usine du futur. Comment les entreprises peuvent-elles faciliter cette transition pour les travailleurs ?

• Impact sur la culture d’entreprise : Analysez comment l’introduction de l’usine du futur peut influencer la culture d’entreprise. Comment les valeurs, la communication et la collaboration évoluent-elles au sein de l’organisation ?

Usine intelligente vs usine traditionnelle : comparaison des avantages et des défis

Pour comprendre pleinement les usines intelligentes, il est important de les comparer aux usines plus traditionnelles qui représentent encore la grande majorité du paysage industriel. Chaque modèle présente ses propres avantages et défis. 

L’usine traditionnelle

Les usines traditionnelles ont longtemps été le pilier de la production industrielle. Elles présentent certains avantages qui les ont maintenues en opération même à l’ère de la transformation numérique.

• Stabilité des processus : Les usines traditionnelles ont des processus établis et éprouvés. Ils fonctionnent bien et offrent une stabilité opérationnelle. Les erreurs sont minimisées en raison de la connaissance approfondie des processus.
• Coûts initiaux généralement moins élevés : La mise en place d’une usine traditionnelle peut souvent être moins coûteuse en termes d’investissements initiaux. Cela peut être particulièrement avantageux pour les petites entreprises ou les startups.
• Faible dépendance aux technologies avancées : Les usines traditionnelles ne sont pas aussi vulnérables aux pannes de systèmes informatiques complexes. Elles peuvent souvent continuer à fonctionner même en cas de problèmes technologiques.

Cependant, les usines traditionnelles ne sont pas exemptes de défis, qui deviennent de plus en plus évidents à mesure que la technologie évolue.

• Moins de flexibilité dans la production : Les usines traditionnelles sont souvent moins flexibles pour s’adapter aux changements rapides du marché. Les ajustements dans la production peuvent prendre du temps et être coûteux.
• Difficulté à s’adapter aux changements rapides du marché : Dans un environnement commercial en constante évolution, les usines traditionnelles peuvent avoir du mal à suivre les nouvelles tendances et les besoins changeants des consommateurs.
• Potentiel impact environnemental plus élevé : Les usines traditionnelles, en raison de leurs processus souvent plus anciens, peuvent avoir un impact environnemental plus élevé en termes de consommation d’énergie et de déchets.

Les usines traditionnelles ont leurs mérites, mais elles font face à des défis croissants à mesure que les entreprises cherchent à rester compétitives sur un marché mondial en évolution constante. C’est là qu’interviennent les usines intelligentes.

L’usine intelligente

L’usine intelligente, ou smart factory, est à l’avant-garde de la transformation numérique de la fabrication. Elles offrent de nombreux avantages qui attirent de plus en plus d’entreprises.

• Automatisation avancée : Les usines intelligentes sont dotées d’une automatisation avancée qui réduit la dépendance à l’égard de la main-d’œuvre humaine. Les robots, les systèmes autonomes et l’IA sont utilisés pour exécuter des tâches répétitives, augmentant ainsi l’efficacité de la production.
• Collecte et analyse de données en temps réel : Les usines intelligentes utilisent une multitude de capteurs IoT et d’appareils connectés pour collecter des données en temps réel. Ces données sont ensuite analysées pour optimiser les processus de production, réduire les temps d’arrêt et prévoir les besoins de maintenance.
• Personnalisation de masse : La smart factory permettent la personnalisation de masse des produits. Grâce à l’automatisation et à la collecte de données, il est possible de répondre aux besoins individuels des clients tout en maintenant l’efficacité de la production.

Malgré leurs avantages indéniables, les usines intelligentes présentent elles aussi leur lot de challenges.

• Coûts initiaux élevés : La mise en place d’une usine intelligente peut nécessiter des investissements initiaux considérables. Les coûts de l’automatisation, des capteurs et de l’infrastructure informatique peuvent être prohibitifs pour certaines entreprises.
• Besoin de compétences et de formation spécifiques : Les usines intelligentes nécessitent des travailleurs qualifiés capables de gérer les technologies avancées. La formation du personnel est essentielle, ce qui peut être un défi pour certaines entreprises.
• Préoccupations en matière de cybersécurité : Les usines intelligentes sont connectées en réseau, ce qui les rend potentiellement vulnérables aux cyberattaques. La cybersécurité est une préoccupation majeure pour garantir que les données et les opérations restent sécurisées.

La transition vers une usine intelligente peut offrir des avantages considérables, mais elle comporte également des défis qui nécessitent une planification soignée et des investissements. La transition d’une usine vers une smart factory peut prendre plusieurs années. Les entreprises doivent peser les avantages et les défis des deux modèles de fabrication pour déterminer la meilleure approche en fonction de leurs besoins et de leur position sur le marché.

Récapitulatif avantages et défis : Usine Traditionnelle vs Usine Intelligente

L’exploration des usines intelligentes nous a permis de contempler l’avenir de la fabrication, un avenir bâti sur la base de technologies de pointe et de processus révolutionnaires. Dans cet univers en constante évolution, une chose est claire : l’innovation ne connaît pas de limites. Quelle limite à la connectivité des appareils ? Et quelle place finale prendra l’intelligence artificielle dans nos industrie ? Des sujets à suivre dans les prochaines années.

Si la prévention des risques majeurs est souvent associée à la seule production et à l’environnement de travail, il s’agit d’une erreur qui peut coûter cher.

Les infrastructures, réseaux, systèmes informatiques et stockages des données sont autant de points sensibles à protéger efficacement, y compris dans les entreprises industrielles, au risque si ce n’est pas le cas de mettre celle-ci en péril en cas de faille avérée.

Responsabilités de l’entreprise en matière de sécurité

Dans le cadre de la sécurité industrielle, l’entreprise est responsable de la mise en place de mesures de prévention pour assurer la santé et la sécurité de ses employés. Cela inclut :

• L’évaluation des risques et l’information des salariés concernés
• La mise en place de procédures de sécurité strictes
• L’organisation de formations en matière de sécurité

L’entreprise a également une obligation de sécurité de résultat. Cela signifie qu’elle est tenue de garantir la sécurité et la protection de la santé de ses employés. En cas de manquement à cette obligation, la responsabilité de l’entreprise peut être engagée.

De plus, l’entreprise doit mettre en place une veille juridique en matière de sécurité au travail pour se conformer aux obligations légales en vigueur. Celle-ci permet d’identifier les nouvelles réglementations et, selon le cas, de mettre à jour les mesures de sécurité en conséquence.

Enfin, l’entreprise a une responsabilité sociétale. Ce point l’oblige à intégrer des préoccupations sociales et environnementales à ses activités.

Ceci se traduit notamment par la prévention des risques technologiques liés aux activités industrielles.

Mais au-delà des réflexions sur la sécurité interne des personnes et des biens, il est important de prendre en considération la sécurité des données internes ou relatives aux clients et contacts !

En ce sens, c’est la sécurité des informations, données, réseaux et supports de stockage qui doit être prise en compte de manière toute aussi drastique.

L’importance d’une culture de sécurité au sein de l’entreprise

La culture de sécurité au sein d’une entreprise est le résultat de l’ensemble des attitudes, actions, perceptions et valeurs partagées concernant la sécurité au travail. Elle influe directement le comportement des employés et leur engagement envers la sécurité, souvent au travers de leur compréhension des enjeux et de l’importance de leurs gestes.

Nourrir la connaissance des employés et collaborateurs au travail permet non seulement de renforcer la sécurité, mais d’assurer le niveau de connaissance, l’attitude et l’implication de chacun.

Au travers de l’évolution d’une équipe, c’est toute l’entreprise qui évolue et renforce sa sécurité, tant en termes de prévention des accidents, en termes de performances mais aussi concernant la bonne utilisation des outils informatiques et les règles de sécurité qui en découlent.

Impact de la sécurité sur la productivité et l’efficacité

L’impact de la sécurité sur la productivité et l’efficacité est significatif, mais est souvent révélé… lorsqu’il est trop tard !

Une prévention efficace des risques professionnels peut favoriser des modes de production plus efficaces. Prendre en compte l’environnement de travail dans sa globalité permet d’optimiser l’organisation du travail et donc, la productivité.

La sécurité au travail, y compris dans le cadre digital, ne doit pas être perçue comme une contrainte mais comme un investissement par toutes les parties prenantes.

Les accidents de travail, les blessures et les pertes humaines peuvent avoir un impact réel et fort sur la réputation, mais également sur la productivité d’une entreprise. De même, la sécurité digitale est susceptible d’impacter fortement une société, sur une multitude d’aspects.

La mise en place de formations en sécurité au travail est essentielle pour minimiser ces risques et cela est tout aussi valable sur les aspects liés aux solutions digitales.

Comprendre la notion de sécurité industrielle

La sécurité industrielle englobe un ensemble de dispositions techniques, humaines et organisationnelles mises en place pour prévenir les accidents ou en atténuer les conséquences au sein des installations et activités industrielles. Elle est essentielle pour la pérennité des entreprises, et s’intègre directement à leur organisation générale.

• Elle concerne des domaines variés, allant de la maintenance des équipements à la cybersécurité, en passant par la gestion des risques et la formation des employés.

• Une grande part de la sécurité industrielle est aussi liée à l’instauration d’une culture de sécurité, qui place l’importance des facteurs humains et organisationnels au cœur de la performance de sécurité, au travers de formations ou encore d’un apport de connaissances et bonnes pratiques.

• Celle-ci prend éventuellement en compte la protection de l’environnement, et vise à minimiser les risques technologiques liés aux activités industrielles. 

• Enfin, elle implique une gestion efficace des postes de travail et une mise en œuvre rigoureuse des règles de sécurité.

Il est crucial de comprendre ces notions pour pouvoir les appliquer de manière optimale en apportant au sein des équipes un éclairage et des compétences désormais incontournables.

Chacun doit finalement devenir acteur de la sécurité de l’entreprise, y compris concernant les moyens informatiques, au travers d’actions simples et de bonnes pratiques. En cela les entreprises peuvent s’appuyer sur des structures telles que l’Icsi et mettre en place des actions de formation et audits de sécurité.

Qu’est-ce que l’Icsi ?

L’Institut pour une culture de sécurité industrielle (Icsi) joue un rôle clé dans le domaine de la sécurité industrielle.

L’augmentation de la productivité, de l’efficacité et l’intégrité physique des travailleurs sont au cœur de ses préoccupations.

Ce domaine, en constante évolution, requiert des connaissances et compétences spécifiques, notamment en matière d’audit, de maintenance et d’informatique.

Importance de la cybersécurité dans l’industrie

Réseaux, équipements connectés ou tout simplement postes informatiques ou solutions IoT : les seuls dispositifs, logiciels de sécurité ou pare-feu ne suffisent pas toujours.

Le facteur à risque, régulièrement pointé du doigt lors de problèmes d’ampleur est un manque de connaissance des risques et des bonne pratiques de la part des utilisateurs.

Dans ce cas l’encadrement, les restrictions mais également une formation aux bonnes pratique peut s’avérer salutaire.

Ne pas cliquer sur n’importe quel lien, ne pas communiquer d’identifiants ou encore respecter les protocoles mis en place : autant de gestes anodins mais qui peuvent épargner une entreprise d’avoir à faire face, par exemple, aux conséquences d’un ransomware.

Pourquoi la cybersécurité est-elle essentielle ?

Confidentialité des données ou persistance de celles-ci, exposition d’informations sensibles ou de fichiers clients… les raisons sont nombreuses finalement pour prendre la sécurité des données et équipement informatiques à coeur.

Les sauvegardes ne suffisent pas toujours à garantir la récupération en cas de problème et les appareils et solutions connectés, omniprésentes, sont autant de failles potentielles si elles ne sont pas intégrées dans un projet global de sécurité.

Environnement et sécurité : une formation indispensable

Ignorance ou manque de formation des collaborateurs, la limite est souvent mince et se prémunir de failles passe bien souvent par une formation et une veille active sur les dernières avancées et risques.

Comment assurer la cybersécurité des systèmes industriels ?

Parce que la formation ne fait pas tout et qu’être pragmatique permet de s’organiser, plusieurs axes permettent de se prémunir d’incidents regrettables et de leurs répercussions.

Audit et maintenance : des outils pour la sécurité industrielle

Si votre entreprise internalise ses services informatiques, il est bien entendu important de veiller à la maintenance préventive des équipements d’un point de vue matériel et logiciel pour assurer leurs cycles de vie de manière optimale.

Si une panne peut être critique, une faille due au manque de mise à jour des systèmes en place peut s’avérer tout aussi grave.

Maintenance programmée, suivi du parc et des réseaux de communication en place sont des points récurrents à ne pas négliger là encore. Mais un biais sous-jacent se trouve, là encore, au niveau du regard et des habitudes des utilisateurs.

En effet, un regard extérieur peut s’avérer particulièrement utile et révélateur. Si les compétences des équipes IT ne sont pas forcément à remettre en question, il est quelquefois plus délicat de prendre un certain recul sur des installations et infrastructures devenues “habituelles”.

Dans ce cas, faire appel à un audit externe permettra de mettre en lumière des éléments insoupçonnés ou qui n’avaient pas été envisagés, pour mieux pouvoir y apporter une réponse et une solution de sécurisation.

Sécurité industrielle et IoT

Comme indiqué, si la sécurité industrielle passe par l’environnement de travail et les moyens informatiques et réseaux, les objets connectés sont forcément impactés, ou sont en tout cas de nouveaux moyens à prendre en compte dans la stratégie de sécurité des entreprises industrielles.

Un hypothétique manque de maîtrise ou de vision de l’infrastructure informatique n’est plus possible aujourd’hui : il est important de disposer d’une vision claire et exhaustive des moyens et flux de données en place, autant en production (machines connectées, capteurs et solution de monitoring intelligent…) que pour les reste des flux de données.

Gestion des risques dans les installations industrielles : gardez une vision à 360 degrés

Comme pour les notions de sécurité physique des employés à leurs postes de travail, ce sont souvent les bons réflexes et la connaissance des risques qui réduisent le nombre d’accidents.

Ceci s’applique aux solutions digitales et à l’ensemble des services qui s’y rapportent.

Qu’il s’agisse de solutions IoT en production, de monitoring intelligent, de systèmes de sécurité ou encore de simples postes de travail ou centres d’usinage : tous ces équipements nécessitent la même vigilance et la même veille proactive que les notions de sécurité physique des collaborateurs.

Formations internes, maintenance mais également audits, schématisation des flux d’informations et remise en question des process peuvent permettre de détecter les failles avant qu’elles ne soient exploitées à vos dépends.

Enfin, si un système de smart monitoring est susceptible de vous alerter sur une défaillance concrète, il sera plus compliqué de détecter une menace dormante dans votre infrastructure informatique.

Vous êtes dans l’industrie ? Vous gérez de la production, des machines, des services associés ? L’industrie 4.0 vous concerne directement.

Aujourd’hui, il ne suffit plus de produire. Il faut produire vite, bien, et de façon intelligente. C’est là que l’industrie 4.0 entre en jeu : capteurs IoT, maintenance prédictive, IA, servicisation pour ne plus simplement vendre un produit, mais un usage ou un service complet.

Mais cette évolution suppose des choix clairs : quelles technologies adopter ? Quelles compétences développer ? Quels modèles économiques viser ?

On fait le point dans cet article.

Définition de l’industrie 4.0 : c’est quoi ?

Tout d’abord, penchons-nous sur sa définition : qu’est-ce que l’industrie 4.0 ?

Nouvelles méthodes de production et de transport, production à grande échelle, électricité, machine-outil, automatisation et NTIC : les trois premières révolutions industrielles ont posé les bases de l’Industrie 4.0. 

En effet, dès la fin du XVIII et jusqu’à nos jours, les machines sont devenues de plus en plus intelligentes. De l’arrivée des technologies opérationnelles à leur connexion aux réseaux internet, Elles sont devenues capables de réaliser des tâches complexes, sans intervention humaine constante.

L’impact sur le futur est immense, avec des implications allant de la médecine personnalisée (dans un contexte global) à la production automatisée.

Dans cette quatrième révolution industrielle, aussi appelée Industrie 4.0, les usines deviennent “intelligentes“, avec des machines connectées entre elles et capables d’apprendre de leurs erreurs, menant à une production encore plus efficace et personnalisée. 

Cette nouvelle ère façonne le paysage industriel actuel : elle combine désormais des technologies numériques comme l’Internet des Objets (IoT), l’Intelligence Artificielle (IA), le Computing Cloud ou encore le Machine Learning.

Quelles sont les principales caractéristiques de la quatrième révolution industrielle  ?

L’Industrie 4.0 change la façon dont les usines fonctionnent grâce à la technologie.

Cette révolution concerne d’ailleurs tout autant les machines et les processus industriels, que la manière dont les entreprises interagissent avec leurs fournisseurs, prestataires, clients et employés.

La numérisation de l’usine du futur

Grâce à l’installation de capteurs IoT dans l’industrie à chaque étape du processus de fabrication, l’industrie 4.0 implémente un suivi et un contrôle en temps réel de la production. Les équipements industriels sont interconnectés et les données collectées sont transmises vers des systèmes réseaux ou des plateformes IoT pour ensuite permettre l’automatisation avancée de tâches.

Dans le domaine de la manufacture, c’est ce qu’on appelle aussi le smart manufacturing. Par exemple, dans une usine de fabrication de pièces mécaniques, des capteurs IoT sont installés sur les machines pour surveiller en continu la température, les vibrations et d’autres indicateurs mesurant l’état et la performance. Ces capteurs envoient des données en temps réel à un système centralisé.

La flexibilité et la personnalisation de la production

L’industrie 4.0 se caractérise par sa capacité à s’adapter rapidement aux besoins du marché et des fournisseurs. Sur des sites de production avec des équipements intelligents, la personnalisation de masse est utilisée pour les produits fabriqués, selon les souhaits des clients.

La convergence des technologies numériques et des techniques de production industrielle

Les systèmes de production et les processus industriels sont désormais pilotés avec des technologies numériques avancées comme l’IA, l’Internet des Objets (IoT), le Big Data, la robotique ou l’automatisation. L’industrie 4.0 marque une évolution des équipements existants qui sont améliorés et placés au cœur d’un réseau où toutes les informations sont partagées avec d’autres entreprises.

Efficacité énergétique dans le secteur industriel

L’Industrie 4.0 aide les entreprises à utiliser moins d’énergie et de matières premières. Cela est possible grâce à une meilleure communication entre les différentes parties de l’usine et une meilleure gestion du système de production.

Quels enjeux pour le secteur industriel ?

Les entreprises du secteur industriel sont ainsi confrontées à de nouveaux défis pour rester compétitives. Elles doivent notamment entamer une transformation numérique vers l’industrie 4.0.

Elles doivent déployer de nouvelles technologies pour rendre leurs processus industriels plus efficaces et autonomes pour produire des biens tout au long de la chaîne de valeur.

Entre réseaux et équipements et objets connectés, il est également essentiel d’assurer la (cyber)sécurité des organisations pour prévenir des problèmes de sécurité et des cyber-risques.

Quelques technologies clés de l’industrie 4.0

Pour mieux cerner les technologies impliquées pour atteindre l’usine du futur, penchons-nous sur trois d’entre elles. 

Ces dernières jouent un rôle clé dans le secteur industriel et recoupent dans leurs objectifs : révolutionner les processus industriels, prévoir les comportements des utilisateurs, minimiser les coûts énergétiques, optimiser la maintenance prédictive, améliorer la prise de décision, augmenter l’efficacité opérationnelle ou encore améliorer l’expérience client.

Le Cloud Computing pour stocker en sécurité les données

Tandis que le Cloud Computing, ou l’informatique en nuage, est une technologie qui repose sur l’utilisation de serveurs distants pour traiter et stocker des données ; le Cloud Manufacturing permet plus précisément d’avoir tous les logiciels d’un processus de fabrication dans le nuage. 

Ainsi, le Cloud Manufacturing est un nouveau paradigme de fabrication qui tire parti de la connectivité et du Cloud. Ce système vise à fournir des services de fabrication sûrs, fiables, de haute qualité, économiques et à la demande pour chaque étape du cycle de fabrication.

Les programmes, logiciels et applications d’une entreprise peuvent ainsi être stockés au même endroit.

Dans le contexte de l’industrie 4.0, le Cloud Computing offre des avantages majeurs dans la fabrication :

• Une approche plus agile dans le processus de fabrication

• Une réduction des coûts matériels et informatiques

• Une meilleure gestion des données, traitées et stockées dans le Cloud

• Une analyse en temps réel des données

• Des données cryptées, sauvegardées et sécurisées en Saas, Paas ou IaaS

• Une centralisation des données

• L’accès à des ressources informatiques sur une base de paiement à l’usage pour les clients

L’IIoT au cœur de l’amélioration des processus industriels et de l’automatisation

L’IoT, ou Internet des Objets, fait référence à la connectivité entre divers objets ou équipements physiques à Internet. Dans le secteur industriel, on parle alors d’IIoT. 

Automatisation et contrôle en temps réel, maintenance prédictive, personnalisation de la production, optimisation de la chaîne d’approvisionnement ou encore amélioration de la sécurité (des employés et industrielle) : la mise en place de technologies IIoT joue un rôle clé dans l’innovation des processus industriels, ainsi que dans le suivi du cycle de vie des produits.

Les dispositifs IIoT peuvent collecter, grâce à des capteurs, transmettre et analyser des données de production. La transmission de toutes ces données s’effectue ensuite par des systèmes centraux ou une plateforme IoT. Une fois ces données stockées et traitées, l’automatisation entre en jeu : des mesures préventives peuvent être prises, sans intervention humaine.

La place de l’IA dans la transformation vers l’industrie 4.0 

L’intelligence artificielle (IA) est une branche de l’informatique qui vise à créer des systèmes capables de réaliser des tâches qui nécessiteraient normalement l’intelligence humaine. Cela inclut des fonctions telles que la reconnaissance de formes, la prise de décision, la traduction de langues ou encore la reconnaissance vocale. 

Dans le contexte de l’industrie 4.0, l’IA joue un rôle crucial pour atteindre les objectifs de l’usine du futur. Elle permet aux usines de devenir plus autonomes : optimisation de la supply chain, gestion et prévision des stocks, maintenance prédictive, contrôle qualité, …

En somme, l’IA permet d’exploiter pleinement les données générées par l’IoT.

Grâce à l’IA, les usines peuvent analyser d’énormes quantités de données en temps réel, prévoir les défaillances avant qu’elles ne se produisent, et prendre des décisions éclairées pour améliorer l’efficacité opérationnelle.

Avantages de l’industrie 4.0 pour les entreprises

Le passage à l’industrie 4.0 apporte de nombreux avantages pour les entreprises industrielles qui choisissent de mettre en place ces technologies :

• Rester compétitives sur un marché concurrentiel et des besoins changeants

• Faire des gains de productivité et d’énergie

• Prototyper et concevoir de nouveaux produits avec l’impression 3D

• Éviter les problèmes de sécurité

• Augmenter l’efficacité opérationnelle

• Réduire les coûts de production

• Améliorer la qualité de la fabrication et éliminer les erreurs humaines

• Automatiser les processus

Améliorez votre efficacité opérationnelle avec la plateforme IoT de dDruid

L’industrie 4.0 marque une nouvelle ère de production, centrée sur l’automatisation, la connectivité et l‘analyse en temps réel. 

Dans ce contexte, la solution IoT de dDruid, l’IoT magic Builder, s’impose comme un levier essentiel pour entamer votre transformation vers une usine plus intelligente. 

Solution SaaS 100 % française, l’IoT magic Builder incarne l’esprit de l’industrie 4.0, en vous permettant une supervision complète de tous vos équipements industriels et de vos process.

Non seulement vous pouvez améliorer votre efficacité opérationnelle, mais aussi garantir une qualité produit supérieure. Notre plateforme vous offre une analyse avancée et une visualisation simplifiée de vos données, essentielles pour réduire les coûts et maximiser la production. 

Trop d’équipes subissent encore leurs opérations de maintenance : pannes surprises, stress opérationnel, marges rognées. Pourtant, il est possible de faire autrement. La maintenance prédictive permet d’agir avant que ça casse — et d’y voir plus clair sur l’état réel de vos équipements.

Ce qui change ? Plus de contrôle, moins d’imprévus, et une approche plus intelligente de vos machines.

L’émergence de la maintenance digitale dans l’industrie 4.0 

La maintenance digitale, c’est quand l’innovation technologique redéfinit la manière dont vous gérez vos actifs industriels. Dans cette ère de transformation numérique, la maintenance prédictive est devenue l’une des pierres angulaires de l’efficacité opérationnelle. 

Comprendre le concept de maintenance prédictive

La maintenance prédictive, c’est un peu comme avoir le pouvoir pour anticiper les problèmes. Imaginez que vous puissiez prédire quand votre voiture aura besoin d’une vidange, ou quand votre machine à laver risque une panne.

La maintenance prédictive vous permet de faire exactement ça, mais pour vos actifs industriels.

Elle repose sur la collecte de données en temps réel et l’analyse intelligente de ces données pour prévoir les besoins de maintenance. Plus besoin d’attendre que les choses tombent en panne. Grâce à la maintenance prédictive, vous pouvez intervenir au bon moment, éviter les coûts imprévus et optimiser l’utilisation de vos équipements.

Quelle différence entre la maintenance prédictive et préventive ? Définitions 

Une question qui revient souvent : “Quelle est la différence entre la maintenance prédictive et préventive ?” Les deux approches visent à éviter les pannes, la différence réside dans le timing.

Maintenance préventive (conditionnelle, systématique ou corrective) :  stratégie de maintenance planifiée qui vise à prévenir les pannes et à prolonger la durée de vie des équipements et des actifs. Elle repose sur des inspections régulières, des opérations de maintenance planifiées et des réparations anticipées pour réduire les risques de défaillance. 

Maintenance prédictive : stratégie de maintenance dont l’objectif est de prédire les dysfonctionnent pour plannifier la maintenance de manière proactive et de réduire les coûts liés aux réparations imprévues.

Elle se base sur la collecte de données en temps réel qui sont analysées à l’aide de technologies avancées telles que l’IA (intelligence artificielle) et le Machine Learning pour anticiper les pannes et les besoins de maintenance.

Cette approche permet d‘identifier des signes avant-coureurs de problèmes, de planifier la maintenance de manière proactive et de réduire les coûts liés aux réparations imprévues.

Les avantages de la maintenance prédictive pour les entreprises

Maintenant que vous comprenez mieux la maintenance prédictive, vous commencez à comprendre pourquoi cela compte.

En bref, la maintenance prédictive, c’est une solution gagnant-gagnant.

Aperçu des technologies clés utilisées dans la maintenance prédictive

Pour savoir comment comment fonctionne la maintenance prédictive et comment la mettre en place, il faut se tourner vers les technologies de pointe, notamment l’Internet des objets (IoT) et l’intelligence artificielle (IA). Ces technologies sont les fondations de la maintenance prédictive.

Elles collectent des données en temps réel sur vos équipements, les analysent pour déceler des anomalies, identifient les patterns liés aux dysfonctionnements et vous disent quand il est temps d’agir.

C’est comme avoir un expert en maintenance à vos côtés 24/7, sauf que cet expert est une combinaison de capteurs et d’algorithmes intelligents.

L’IoT : la base de la maintenance prédictive

L’IoT, ou Internet des objets, est le moteur de la maintenance prédictive. Grâce à des capteurs  installés sur vos équipements, vous pouvez collecter des données en temps réel sur leur état et leur performance. Ces données sont ensuite transmises à une plateforme IoT pour les analyser pour détecter des signes avant-coureurs de problèmes. L’IoT vous permet de suivre de près l’état de vos actifs industriels, de prendre des décisions éclairées et de maximiser leur disponibilité opérationnelle.

Le big data : autre incontournable de la maintenance

Le Big Data est un terme qui désigne des ensembles de données extrêmement vastes, complexes et diversifiés. Ces données sont généralement caractérisées par trois principaux attributs :

• Volume : Le Big Data se réfère à des quantités massives de données, bien au-delà de ce que les systèmes traditionnels de gestion de données peuvent gérer. Il peut s’agir de pétaoctets, exaoctets ou même plus de données.
• Variété : Les données du Big Data proviennent de sources variées, y compris des textes, des images, des vidéos, des fichiers audio, des données structurées et non structurées. Elles englobent un large éventail de formats et de types d’informations.
• Vélocité : Les données du Big Data sont générées à un rythme incroyablement rapide, souvent en temps réel. Cela signifie que de nouvelles données sont constamment créées et doivent être traitées en temps opportun.

La maintenance prédictive repose sur une collecte minutieuse de données, mais ce n’est pas seulement la quantité de données qui compte, c’est aussi leur qualité et leur utilisation efficace.

Le Big Data englobe le traitement et l’analyse de vastes ensembles de données, il est donc un incontournable de la maintenance prédictive, car il permet de transformer les données brutes en informations exploitables.

La place de l’intelligence artificielle dans la maintenance prévisionnelle

L’intelligence artificielle (IA) est l’autre pièce du puzzle. Elle joue un rôle essentiel dans l’analyse des données collectées par l’IoT. Grâce à des algorithmes avancés, l’IA est capable de repérer des schémas et des tendances dans les données, identifiant ainsi les signes avant-coureurs de problèmes potentiels.

Elle vous fournit des recommandations précises sur les actions à entreprendre, vous permettant ainsi de prendre des mesures proactives pour éviter les pannes coûteuses. 

Comment faire pour mettre en place une maintenance prédictive ?

Maintenant que nous avons exploré en détail la maintenance prédictive, vous êtes peut-être impatient de la mettre en œuvre au sein de votre entreprise. Mais par où commencer ? Ne vous inquiétez pas, nous sommes là pour vous guider à travers le processus.

Étape 1 : Évaluation complète des actifs

Identifiez les équipements critiques qui sont essentiels à votre processus de production ou à vos opérations. Cela vous permettra de définir quels actifs doivent être couverts par votre système de maintenance prédictive.

Étape 2 : Collecte de données et capteurs IoT

La clé de la maintenance prédictive réside dans la collecte de données en temps réel. Cela nécessite l’installation de capteurs IoT sur vos équipements pour recueillir des informations pertinentes. Les capteurs surveilleront les performances, l’état et d’autres indicateurs essentiels de vos actifs.

Étape 3 : Choix de l’outil d’analyse pour la maintenance prédictive

Vous avez ensuite besoin d’une plateforme pour les analyser toutes ces données collectées. Il existe de nombreuses solutions sur le marché (plateforme de maintenance, logiciel GMAO, plateforme IoT, développement spécifique…) chacune avec ses avantages spécifiques.

Assurez-vous de choisir une plateforme qui correspond à vos besoins, qu’elle soit axée sur l’industrie manufacturière, l’énergie ou d’autres secteurs.

Étape 4 : Analyse des données et machine learning

L’analyse des données est le cœur de la maintenance prédictive. Les algorithmes de machine learning et d’intelligence artificielle sont utilisés pour détecter des schémas, des anomalies et des signaux faibles dans les données. Cela permet d’anticiper les pannes et de planifier la maintenance au bon moment.

Étape 5 : Planification de la maintenance

Une fois que vous avez identifié un problème potentiel, vous pouvez planifier la maintenance de manière proactive. Cela signifie que vous pouvez réserver les ressources nécessaires, organiser les interventions et minimiser les temps d’arrêt imprévus.

Étape 6 : Réajustement et amélioration continue

La maintenance prédictive ne s’arrête pas à la détection de problèmes. Elle inclut également une phase de réajustement et d’amélioration continue.

Vous analysez les résultats de vos actions, ajustez votre stratégie si nécessaire, et cherchez toujours des moyens d’optimiser davantage vos processus.

La maintenance prédictive est un investissement dans l’efficacité et la durabilité de vos opérations. Elle vous permet d’économiser du temps, de l’argent et de réduire les perturbations de la production. 

Notre plateforme IoT magic Builder vous permet de collecter toutes les données liées à l’état de vos équipements et leur environnement, pour anticiper les pannes et mettre en place les actions de maintenance nécessaires.

On en discute ?

Face à une industrie en perpétuelle évolution, le smart manufacturing s’impose comme une révolution incontournable. Grâce à l’intégration de technologies avancées comme l’IoT industriel, l’intelligence artificielle ou encore l’automatisation des processus, les entreprises industrielles repensent totalement leur façon de produire.

Mais que cache réellement ce concept ? Est-ce une simple tendance ou une nécessité stratégique pour rester compétitif ? En réalité, adopter l’industrie 4.0 ne se résume pas à une mise à jour technologique : c’est un changement de paradigme qui touche l’ensemble de la chaîne de valeur.

Dans cet article, découvrez comment le smart manufacturing transforme les usines en écosystèmes intelligents, plus agiles, plus performants et plus durables.

Définition et composantes clés du smart manufacturing

Le Smart Manufacturing se définit par l’utilisation de technologies avancées pour automatiser, optimiser et améliorer les processus de production.

Elle découle d’une série d’innovations technologiques, depuis l’OT (Operationnal technologies) agissant uniquement sur le terrain, jusqu’à l’arrivée de la mise en réseaux des équipements de l’usine.

Le smart manufactoring va au-delà de la simple automatisation des tâches et englobe la collecte et l’analyse de données en temps réel, la mise en oeuvre de l’Internet des objets (IoT), l’intelligence artificielle (IA), la robotique avancée, la réalité augmentée, et bien d’autres pour créer une chaîne de production connectée et intelligente.

Cette révolution de la production repose sur plusieurs piliers du Smart Manufacturing :

• L’automatisation et la robotique : Dans l’industrie 4.0, les robots et les systèmes automatisés sont utilisés pour effectuer des tâches répétitives et dangereuses. Ils travaillent en collaboration avec les travailleurs humains pour augmenter la productivité de toute l’entreprise.

• La connectivité en temps réel : Les équipements et tous les actifs sont connectés en temps réel, permettant une communication instantanée entre les machines et les systèmes de contrôle.

• Internet des objets (IoT) : Les capteurs et les dispositifs IoT sont déployés à travers l’usine pour collecter des données en temps réel sur les machines, les processus et les produits. Cela permet une surveillance constante et une réactivité aux événements en direct.

• Analyse des données : Les données collectées sont analysées pour optimiser la production, réduire les coûts, minimiser les temps d’arrêt et améliorer la qualité des produits.

• Intelligence artificielle (IA) : Les systèmes d’IA analysent les données collectées pour identifier des tendances, des anomalies et des opportunités d’optimisation. Ils peuvent prendre des décisions en temps réel pour améliorer l’efficacité et la qualité.

Avantages de la fabrication intelligente

Le smart manufacturing est en train de révolutionner l’industrie, offrant des avantages considérables en termes d’efficacité, de qualité et d’adaptabilité. Cette approche est de plus mis en oeuvre par les entreprises souhaitant rester compétitives sur le marché mondial.

Plateforme IoT : une solution clé dans une smart factory

Au cœur du Smart Manufacturing se trouve une composante essentielle : les plateformes IoT (Internet des objets). Ces plateformes jouent un rôle central dans la transformation des usines traditionnelles en usines intelligentes, connectées et réactives. En intégrant ces plateformes de manière judicieuse, une entreprise peut accélérer sa transition vers le Smart Manufacturing et rester compétitive dans un environnement de production en constante évolution.

Les plateformes IoT permettent de connecter une multitude de capteurs, d’appareils et d’équipements présents dans l’usine. Ces technologies génèrent des données en continu, fournissant une vue d’ensemble en temps réel de l’état des opérations. La collecte de données en temps réel offre aux gestionnaires une visibilité complète sur les processus de fabrication, leur permettant de prendre des décisions éclairées et de réagir instantanément en cas de problèmes.

• Optimisation des processus : Grâce à l’analyse avancée des données, les plateformes IoT identifient des modèles, des tendances et des anomalies. Cette intelligence permet d’optimiser les processus de fabrication en anticipant les défaillances potentielles, en réduisant les temps d’arrêt imprévus et en améliorant l’efficacité générale. Les décisions basées sur les données permettent d’ajuster en temps réel les paramètres de production.

• Maintenance prédictive : Les plateformes IoT sont particulièrement précieuses pour la maintenance prédictive. Elles surveillent la santé des équipements en continu, en utilisant des capteurs pour détecter les signes de défaillance imminente. Cette approche évite les coûteuses interruptions de la production en planifiant la maintenance au moment opportun, augmentant ainsi la disponibilité des machines.

• Agilité : Les plateformes IoT facilitent la personnalisation de la production. En dehors de l’usine, les données permettent aux industriels de connaître l’usage réel de leur produit et d’adapter la production en fonction des besoins des clients.

Le Smart Manufacturing révolutionne la production, offrant une efficacité accrue, une qualité constante, une personnalisation adaptée aux besoins, une réduction des coûts et une durabilité.

L’utilisation judicieuse des plateformes IoT industrielles est au cœur de cette transformation, permettant de collecter et d’analyser des données en temps réel pour optimiser les processus de production. 

L’optimisation des processus de production est aujourd’hui un enjeu stratégique majeur pour toutes les entreprises industrielles. Améliorer l’efficacité, réduire les coûts, limiter les arrêts non planifiés, garantir la qualité : chaque levier compte pour rester compétitif dans un marché où la performance opérationnelle est devenue un avantage décisif.

Pourtant, beaucoup d’usines peinent encore à identifier les goulots d’étranglement, à automatiser leurs opérations ou à exploiter pleinement leurs données de production. Résultat : des équipes submergées, des ressources mal utilisées et une perte progressive d’agilité.

La clé de la transformation ? La donnée industrielle.
Grâce à une plateforme IIoT moderne, vous pouvez centraliser, analyser et piloter vos processus en temps réel, afin de détecter les inefficiences invisibles à l’œil nu et d’agir avant qu’elles ne coûtent cher.

Dans cet article, découvrez les meilleures pratiques pour optimiser vos processus de production : cartographier vos flux, industrialiser vos déploiements connectés, instaurer une culture d’amélioration continue et tirer parti des dernières innovations IoT.

À la clé : une production plus agile, plus rentable et résolument tournée vers l’industrie 4.0.

Pourquoi l’optimisation des processus de production est cruciale

L’optimisation des processus de production est une préoccupation pour toute entreprise, quelle que soit sa taille ou son secteur d’activité. Elle revêt une importance cruciale en raison de ses multiples avantages qui ont un impact direct sur la rentabilité, la compétitivité et la satisfaction des clients.

• Amélioration de l’efficacité opérationnelle :  L’une des raisons principales pour lesquelles les entreprises cherchent à optimiser leurs processus de fabrication est l’amélioration de l’efficacité opérationnelle. En réduisant les étapes inutiles, en éliminant les goulots d’étranglement et en rationalisant les opérations, il est possible de produire plus en utilisant moins de ressources. 

• Réduction des coûts : L’optimisation des processus de production permet de réduire les coûts liés à la main-d’œuvre, aux matières premières et à l’énergie. En éliminant les gaspillages et en optimisant l’utilisation des ressources, les entreprises peuvent économiser considérablement sur leurs dépenses de production. Cette réduction des coûts peut être un avantage concurrentiel significatif sur le marché.

• Amélioration de la qualité des produits : Les erreurs et les défauts sont réduits au minimum, ce qui se traduit par des produits plus fiables et conformes aux normes de qualité. Les clients bénéficient ainsi de produits de meilleure qualité, renforçant ainsi la réputation de l’entreprise.

• Réduction des temps de cycle : L’optimisation des processus permet de réduire le temps nécessaire pour passer d’une étape à l’autre dans la production. Cela signifie une production plus rapide, une livraison plus rapide des produits aux clients et une plus grande flexibilité pour répondre à la demande du marché.

• Adaptation aux changements du marché : Le marché évolue constamment, et les entreprises doivent s’adapter rapidement pour rester compétitives. L’optimisation des processus de fabrication rend l’entreprise plus agile et capable de s’ajuster aux nouvelles tendances, aux nouvelles demandes des clients et aux évolutions de la concurrence.

Comment optimiser la fabrication d’une entreprise : les étapes à suivre

1. Analyse initiale des processus

L’analyse initiale des processus est la première étape cruciale pour comprendre en détail comment fonctionnent actuellement les opérations de votre entreprise. Il s’agit de collecter des données, de cartographier les processus existants et d’identifier les inefficacités. Cette analyse fournira une base solide pour le reste du processus d’optimisation.

2. Établissement des objectifs d’optimisation

Une fois que vous avez une compréhension claire de vos processus actuels, il est temps de définir des objectifs d’optimisation. Ces objectifs doivent être spécifiques, mesurables, atteignables, réalistes et temporels, conformément à l’acronyme SMART. Ils serviront de guide pour orienter vos efforts d’optimisation.

3. Recherche de solutions d’optimisation

Après avoir établi des objectifs, vous pouvez explorer les différentes solutions d’optimisation disponibles. Cela peut inclure des stratégies telles que l’automatisation, la réorganisation des processus, l’adoption de nouvelles technologies ou l’amélioration de la gestion de la chaîne d’approvisionnement. Il est essentiel de choisir les solutions qui correspondent le mieux à vos objectifs.

4. Planification de la mise en œuvre

La planification de la mise en œuvre est une étape clé pour garantir que les changements sont réalisés de manière systématique et ordonnée. Il s’agit de créer un plan détaillé qui précise les étapes à suivre, les ressources nécessaires et les échéances. La planification permet d’éviter les perturbations inutiles dans les opérations.

5. Mise en œuvre des changements

Une fois le plan établi, il est temps de mettre en œuvre les changements. Cette étape peut impliquer la formation du personnel, la mise en place de nouvelles technologies ou la réorganisation des postes de travail. Il est essentiel de communiquer clairement avec les employés et de les impliquer activement dans le processus.

6. Mesure des résultats et suivi du planning de mise en oeuvre

Après la mise en place des modifications, il est crucial de mesurer les résultats. Utilisez des indicateurs clés de performance (KPI) pour évaluer l’efficacité des nouvelles procédures. Essayez d’utiliser les même indicateurs que dans votre analyse préliminaire pour obtenir l’évolution la plus réaliste. Assurez-vous également de suivre le planning de mise en œuvre pour vous assurer que tout se déroule comme prévu.

L’IoT peut être la bonne solution pour automatiser la mesure et le reporting et l’analyse de vos données de production.

Réajustement et amélioration continue

L’optimisation des processus est un processus continu. Les entreprises doivent être prêtes à s’adapter aux changements et à apporter des améliorations constantes. Les retours d’expérience, les commentaires des employés et les évolutions du marché doivent être pris en compte pour ajuster les processus au fil du temps.

Notre liste des 8 meilleures pratiques de l’optimisation des processus de production

1. Évaluation complète des processus

Avant d’apporter des changements, il est essentiel de comprendre en profondeur comment fonctionnent vos processus actuels. Une évaluation complète des processus consiste à examiner chaque étape de la chaîne de production, à identifier les goulots d’étranglement et à déterminer les sources de gaspillage. Cela vous aidera à cibler les domaines prioritaires où l’optimisation est nécessaire.

2. Définition d’objectifs réalistes et mesurables (SMART)

La définition d’objectifs précis est cruciale pour guider le processus d’optimisation. Les objectifs SMART sont spécifiques, mesurables, atteignables, réalistes et temporels.

Par exemple, un objectif SMART pourrait être de réduire les temps de cycle de production de 15 % au cours des six prochains mois. Des objectifs clairs fournissent une direction et permettent de mesurer les progrès.

3. Implication de toute l’équipe

L’optimisation des processus ne peut réussir que si toute l’équipe est impliquée. Il est essentiel de créer un environnement où les employés sont encouragés à contribuer avec leurs idées et à s’engager activement dans le processus. Leur expertise et leur expérience sont précieuses pour identifier des opportunités d’amélioration.

4. Automatisation intelligente

L’automatisation intelligente consiste à utiliser des technologies avancées pour automatiser les tâches répétitives et chronophages. Cela peut inclure l’utilisation de robots, de logiciels de gestion de production avancés et de systèmes d’automatisation des entrepôts.

L’automatisation permet de réduire les erreurs, d’accélérer la production et de libérer les employés pour des tâches plus stratégiques.

5. Le choix d’outils de collecte de données et de suivi pour optimiser ses processus

La collecte de données et le suivi sont essentiels pour prendre des décisions éclairées en matière d’optimisation. Utilisez des outils de collecte de données pour surveiller la performance de vos processus. Les données recueillies permettent d’identifier les tendances, les anomalies et les domaines nécessitant une amélioration.

L’IoT peut être la bonne solution pour automatiser la mesure et le reporting et l’analyse de vos données de production.

6. Gestion de la qualité

La gestion de la qualité est une composante essentielle de l’optimisation des processus de production. Assurez-vous que des procédures de contrôle de la qualité sont en place à chaque étape de la production. Cela garantit que les produits répondent aux normes de qualité élevées, réduisant ainsi les retours et les réclamations.

7. Une maintenance préventive

La maintenance préventive consiste à planifier des interventions pour éviter les pannes inattendues. Un équipement bien entretenu fonctionne de manière plus fiable et évite les temps d’arrêt non planifiés. Les plans de maintenance préventive sont essentiels pour maintenir des opérations fluides et optimiser la planification de la production.

8. Formation continue et développement des employés

Investir dans la formation continue et le développement des employés est un moyen de renforcer les compétences de la main-d’œuvre. Des employés bien formés sont plus capables de faire face aux nouvelles technologies, de résoudre des problèmes complexes et de contribuer de manière proactive à l’optimisation des processus.

En appliquant ces meilleures pratiques, vous posez les bases d’une production plus fluide, performante et résiliente. 

Grâce aux technologies IIoT et aux approches No Code, chaque industriel peut désormais reprendre le contrôle sur ses opérations, sans dépendre de développements complexes.
Les entreprises qui parviennent à transformer leurs données en leviers d’action sont celles qui construisent l’usine intelligente de demain — plus réactive, plus durable, et plus souveraine.

Pour aller plus loin dans la digitalisation industrielle :

Dans le secteur industriel, la maintenance est un pilier incontournable et un levier de croissance extrêmement puissant. Pour les directeurs de production, la gestion efficace de la maintenance est essentielle pour assurer la continuité des opérations et la qualité des produits finis. Pour les fabricants d’équipements industriels, elle est la garantie de qualité et d’image. Et cela même si l’optimisation des coûts des interventions de maintenances est une nécessité pour rester compétitif.

Une gestion efficace de la maintenance dans le secteur industriel dépend du degré d’anticipation choisi par chaque entreprise, se déclinant en trois approches distinctes : la maintenance corrective, qui réagit lorsque les équipements tombent en panne, la maintenance préventive, proactive par nature, qui prévient les incidents grâce à des inspections planifiées, et enfin, la maintenance prédictive, qui repose sur des technologies avancées pour anticiper les pannes et minimiser les temps d’arrêt coûteux. Chacune de ces méthodes jouera un rôle essentiel dans le maintien du bon fonctionnement des équipements industriels.

Maintenance préventive : définition et principes

Qu’est-ce que la maintenance préventive ?

La maintenance préventive désigne l’ensemble des actions réalisées de façon planifiée pour éviter qu’un équipement tombe en panne. L’objectif : assurer leur bon fonctionnement, limiter les arrêts de production et prolonger leur durée de vie.

C’est une stratégie basée sur le temps, l’usage ou l’état d’une machine. Elle s’oppose à la maintenance corrective (réparer quand c’est déjà cassé) et diffère de la maintenance prédictive (analyse basée sur des algorithmes).

La maintenance préventive, ce n’est pas :

• De la maintenance corrective (réparer après coup)

• De la maintenance prédictive (analyse avancée basée sur des données historiques)

Pourquoi mettre en place une stratégie de maintenance préventive ?

Différences entre maintenance préventive et maintenance prédictive

La maintenance préventive et la maintenance prédictive sont deux approches essentielles pour garantir la fiabilité de vos équipements, mais elles diffèrent dans leurs méthodes et leurs objectifs.

La différence principale entre les deux types de maintenance réside dans le fait que la maintenance préventive cherche à éviter les pannes, là où la maintenance prédictive cherche à les anticiper.

La maintenance préventive, par le biais d’inspections et de tâches de routine, a pour objectif de s’assurer que l’équipement fonctionne correctement et de repérer d’éventuelles anomalies dans son fonctionnement avant qu’une panne ne se produise. On se base sur la connaissance que nous avons déjà de l’équipement et des causes de l’usure. C’est encore l’intelligence humaine qui reste aux commandes

En revanche, la maintenance prédictive se base sur d’énorme volumes de données (ce qu’on appelle aussi le Big Data) et sur le machine learning pour apprendre de la vie de l’équipement et déceler des schémas d’évènements liés aux dysfonctionnement, On cherche ici véritablement à trouver de nouvelles causes de pannes grâce aux puissances de calcul des outils digitaux et de l’Intelligence Artificielle.

Les différents types de maintenance préventive

La maintenance préventive est une stratégie clé pour garantir le bon fonctionnement des équipements, prolonger leur durée de vie et éviter les pannes coûteuses.

Au sein même de cette approche, plusieurs types de maintenance préventive existent, chacune ayant son propre objectif et son domaine d’application spécifique.

Maintenance systématique

La maintenance systématique est le type le plus courant de maintenance préventive. Elle repose sur un calendrier préétabli, où les équipements sont entretenus à des intervalles réguliers. Ces intervalles sont déterminés en fonction de la fréquence de sollicitation de l’équipement, de son âge et des recommandations du fabricant.

La maintenance systématique permet de s’assurer que chaque équipement reçoit une attention régulière, même s’il ne présente pas de signes de dysfonctionnement. Cette approche vise à prévenir les pannes avant qu’elles ne surviennent.

Maintenance prévisionnelle

La maintenance prévisionnelle, quant à elle, repose sur l‘analyse des données et des indicateurs de performance. Elle se base sur des données historiques, des capteurs, des inspections régulières, et d’autres méthodes de surveillance pour prédire le moment où un équipement risque de tomber en panne.

Plutôt que de suivre un calendrier préétabli, la maintenance prévisionnelle intervient lorsque les données suggèrent un risque imminent de défaillance. Cela permet d’optimiser la durée de vie des équipements en évitant des maintenances inutiles.

Maintenance conditionnelle

La maintenance conditionnelle se concentre sur l’état actuel des équipements. Elle repose sur des signes et des indicateurs spécifiques qui montrent que la dégradation est en cours.

La maintenance conditionnelle répond à des signaux tels que des vibrations anormales, des températures élevées, des niveaux de pression inhabituels, etc. Lorsque ces signaux sont détectés, des actions de maintenance sont entreprises pour empêcher la défaillance imminente.

Les avantages de la maintenance préventive

L’objectif premier de la maintenance préventive : éviter les pannes

Le principal avantage de la maintenance préventive est de prévenir les pannes. Plutôt que de réagir après qu’un équipement ait déjà échoué, vous intervenez avant que la défaillance ne survienne. Cela signifie moins de temps d’arrêt inattendu, de perturbations dans vos opérations et de coûts élevés de réparation d’urgence. En maintenant régulièrement vos équipements, vous réduisez considérablement le risque de pannes imprévues.

Réduction des coûts

La maintenance préventive peut sembler coûteuse à première vue, car elle nécessite un investissement régulier dans l’entretien de vos équipements. Cependant, à long terme, elle se révèle économique. Les coûts de réparation d’urgence sont souvent beaucoup plus élevés que les coûts de maintenance préventive planifiée.

De plus, en évitant les pannes majeures, vous économisez sur les pertes de production, les frais de main-d’œuvre supplémentaires et les coûts de réparation onéreux. La maintenance préventive vous permet de maîtriser vos dépenses et de prévoir avec précision votre budget.

Amélioration de la durabilité

En prolongeant la durée de vie de vos équipements, la maintenance préventive contribue à une utilisation plus durable des ressources. Moins de déchets, moins de remplacements, et une empreinte environnementale réduite sont autant d’effets bénéfiques. Cela s’aligne également avec les initiatives de développement durable et la responsabilité environnementale, ce qui peut être un avantage concurrentiel et un argument de vente pour votre entreprise.

Préservation de la productivité

Lorsque vos équipements fonctionnent de manière fiable et prévisible, votre entreprise peut maintenir une production constante. 

Créer son plan de maintenance préventive

Un plan bien pensé vous permettra de mettre en œuvre cette stratégie de manière organisée et efficace. En créant un plan de maintenance préventive solide et en le mettant en œuvre de manière cohérente, vous pouvez profiter pleinement des avantages de cette approche.

Etape 1 : Evaluer les équipements critiques

La première étape consiste à évaluer les besoins spécifiques de votre entreprise. Identifiez les équipements essentiels à votre activité et ceux dont les pannes auraient les conséquences les plus graves. Décelez aussi si des actions peuvent être effectuées à distance ou si elle nécessitent des interventions de maintenance physiques.

Il est aussi important de déterminer la fréquence optimale de maintenance pour chaque équipement en fonction de son utilisation, de son âge et des recommandations du fabricant. Cette évaluation initiale vous permettra de hiérarchiser vos efforts et de définir des priorités dans votre plan de maintenance.

Comment identifier les équipements à prioriser ?

Vous ne pourrez pas tout maintenir de manière préventive dès le départ. Commencez par classer vos équipements selon :

Leur criticité pour la production : Une machine qui bloque toute la ligne mérite une attention prioritaire.

La fréquence des pannes : Une pièce qui casse tous les 3 mois doit faire l’objet d’une surveillance renforcée.

Le coût de réparation ou de remplacement : Certaines interventions sont longues, chères, et nécessitent des compétences rares.

Etape 2 : Planification des tâches de maintenance

Une fois que vous avez identifié les équipements et déterminé la fréquence de maintenance, il est temps de planifier les tâches de maintenance préventive.

• Fréquence : basée sur le temps (mensuel, annuel…), l’usage (heures, cycles) ou les recommandations du fabricant.

• Tâches : inspections, réglages, remplacements, nettoyages. Soyez précis.

• Responsables : qui fait quoi, quand, avec quels outils ?

• Fenêtres d’intervention : évitez les pics de charge ou les périodes sensibles.

Créez un calendrier détaillé indiquant quand chaque équipement doit être inspecté, nettoyé, réparé ou remplacé. Vous pourrez ainsi programmer les interventions  de maintenance des techniciens au bon moment et optimiser leur tournée.

Assurez-vous que votre personnel est bien informé des procédures à suivre et des délais à respecter. L’utilisation de logiciels de gestion de maintenance peut simplifier cette étape en automatisant la planification et la gestion des tâches.

Etape 3 : Suivi des KPI et optimisations

La maintenance préventive n’est pas une stratégie statique. Pour maximiser son efficacité, vous devez suivre et évaluer en permanence son impact. Utilisez des tableaux de bord, des indicateurs de performance clés et des retours d’expérience pour surveiller l’état de vos équipements et l’efficacité de votre plan.

Si vous constatez des problèmes récurrents, adaptez votre plan en conséquence. L’objectif est d’optimiser continuellement vos procédures de maintenance pour garantir une performance maximale de vos équipements.

Digitaliser avec une plateforme IoT de maintenance

Travailler avec des tableurs et des post-its ne suffit plus. Une plateforme IoT dédiée à la maintenance vous aide à :

• Centraliser les historiques, les plannings, les relevés capteurs.

• Automatiser les alertes et rappels d’intervention.

• Visualiser les dérives avant qu’elles ne deviennent des pannes.

• Tracer les actions et simplifier les audits.

Connecter vos équipements via capteurs permet de passer d’une maintenance fixe à une maintenance conditionnelle. Vous intervenez au bon moment, ni trop tôt, ni trop tard.

Les outils pour mettre en place la maintenance préventive

Mettre en place un plan de maintenance préventive efficace nécessite les bons outils et les technologies appropriées pour simplifier le processus. Ces ressources vous permettent de surveiller, gérer, et optimiser votre maintenance de manière plus fluide et efficiente. 

Logiciels de Gestion de Maintenance (CMMS)

Les logiciels de gestion de maintenance, également connus sous le nom de CMMS (Computerized Maintenance Management System) aident à planifier et à gérer les tâches de maintenance, à suivre les actifs, à gérer les stocks de pièces de rechange, et à générer des rapports détaillés sur la performance de votre maintenance.

Un CMMS vous permet de gagner du temps et d’assurer une gestion plus efficace de vos opérations.

Surveillance à distance des équipements communicants

L’intégration de capteurs sur vos équipements vous permet de collecter des données en temps réel sur leur état et leur performance. Ces données sont essentielles pour détecter les signes de défaillance et pour planifier la maintenance au moment opportun. De plus, la surveillance à distance vous permet de superviser vos équipements depuis n’importe où, ce qui est particulièrement précieux pour les entreprises disposant de multiples sites.

C’est ce que propose dDruid grâce à l’IoT magic Builder, la plateforme IoT qui vous permet de suivre l’état de vos équipements en temps réel. 

Technologie de maintenance prédictive

La maintenance prédictive va au-delà de la maintenance préventive en utilisant des algorithmes et des analyses avancées pour prédire les pannes futures.

Cela vous permet d’intervenir avant même qu’une panne majeure ne se produise.

Vous voulez suivre vos machines, réduire les arrêts, détecter plus tôt les dérives.
Vous savez que la donnée est là, quelque part. Mais entre capteurs, protocoles, outils métiers et contraintes IT, le passage à l’IIoT reste flou, voire bloquant.

Grâce à la technologie IIoT, les entreprises peuvent désormais bénéficier d’une plus grande précision dans l’analyse du comportement de leur machines, et dans le pilotage des lignes de production.

Les plateformes IIoT (Industrial Internet of Things) offrent une solution intégrée pour connecter, surveiller et contrôler les systèmes industriels.

Comprendre l’IoT industriel (IIoT) et ses avantages 

Quand les machines commencent à communiquer entre elles, l’usine devient plus réactive, plus fluide.

Les équipements partagent des informations, s’ajustent, signalent une dérive avant qu’elle ne devienne un problème.

Bienvenue dans l’Industrie 4.0, où l’Internet des Objets prend une nouvelle dimension : celle de l’industrie.

Au-delà des buzzwords : Qu’est-ce qu’une plateforme IIoT ?

L’IIoT, abréviation de “l’Internet des Objets Industriels “, désigne l’extension de l’Internet des Objets (IoT) au contexte de l’usine. Son objectif principal est d’améliorer et d’optimiser les processus industriels.

Tout cela se base sur une armée de capteurs intelligents, de dispositifs de communication et de plateformes logicielles qui collectent et analysent des données en temps réel (ou quasi-temps réel si on prend en compte le temps des calculs) à partir de machines industrielles.

Quelle différence entre IoT et IIoT ? (et pourquoi ça change tout)

L’IoT (Internet des Objets) et l’IIoT (Internet Industriel des Objets) se distinguent principalement par leur domaine d’application.

Si l’IoT englobe tous les objets connectés, en passant par des dispositifs dans la vie quotidienne, comme les thermostats intelligents et les montres connectées; l’IIoT est spécifiquement conçu pour l’industrie.

Les plateformes IIoT sont de fait spécifiquement robustes et adaptées aux secteurs tels que la fabrication, la logistique et l’énergie. Elles doivent être capables de gérer des volumes massifs de données industrielles, garantir la sécurité des données sensibles et répondre aux exigences strictes de l’industrie en matière de disponibilité et de fiabilité.

EN BREF :

Si l’IoT vise à simplifier la vie quotidienne en reliant des objets, l’IIoT est le moteur de la transformation industrielle.

Les avantages d’une plateforme IIoT souveraine

Dans l’industrie, la souveraineté devient une condition de confiance, de pérennité et de maîtrise.

Choisir une plateforme IIoT souveraine, c’est garder le contrôle sur ses données stratégiques, garantir leur hébergement sur des infrastructures sécurisées, maîtriser qui y accède et sous quelles conditions.

C’est aussi se prémunir contre les dépendances technologiques, les changements arbitraires de modèle économique, ou les politiques extraterritoriales.

Et quand la donnée industrielle devient un actif aussi critique que vos machines, la souveraineté n’est plus une option : c’est un choix responsable, durable… et compétitif.

Démarrer et préparer son projet IIoT

La collecte et la gestion des données des objets et équipements

Un projet IIoT démarre toujours par une question simple : quelles données vous intéressent vraiment, et où sont-elles aujourd’hui ?

Certaines machines sont déjà équipées de capteurs, d’autres non. Certaines données sont disponibles, mais pas exploitables. D’autres n’existent pas encore.

Les étapes pour collecter et gérer efficacement les données industrielles

1. Identification des sources de données et des données utiles: Identifiez les équipements, les capteurs et les points de données clés dans votre environnement industriel. Comprenez ce que vous souhaitez surveiller et collecter.

2. Transmission des données : Établissez une infrastructure de communication fiable pour transférer les données collectées vers votre plateforme IIoT. Cela peut inclure des réseaux câblés ou sans fil, en fonction de votre configuration.

3. Stockage des données : Stockez les données de manière sécurisée et organisée. Utilisez des bases de données et des systèmes de stockage adaptés pour conserver les informations de manière accessible.

4. Traitement des données : Il ne suffit pas de stocker les données. Une fois collectées, il est important de procéder à des traitements garantissant la qualité de ces dernières.

Dans le cas d’une plateforme IIoT en SaaS, votre fournisseur s’occupe directement de cette partie stockage de données, en même temps que du traitement.

Build ou Buy ? Le choix qui change tout à moyen terme

Le réflexe “on va le faire nous-mêmes” peut sembler logique au départ. Vous connaissez vos machines, vos contraintes, vos cas d’usage. Alors pourquoi pas tout construire en interne ?

Mais rapidement, vous vous heurtez à :

• une complexité croissante (connecteurs, sécurité, droits, dashboards, scalabilité),

• une mobilisation longue et coûteuse des ressources IT/OT,

• et surtout une dette technique qui freine chaque évolution ou déploiement multi-site.

Résultat : beaucoup de projets IIoT “maison” restent coincés au stade de PoC ou peinent à dépasser un seul site pilote.

Mais attention : toutes les plateformes ne se valent pas. Certaines imposent un cadre rigide ou des dépendances fortes à l’éditeur. C’est pourquoi la capacité à personnaliser, sans coder, en toute autonomie devient un critère essentiel.

Envie d’aller plus loin ?
L’article complet Build vs Buy : faut-il développer sa solution ou  adopter une plateforme existante explore en profondeur les enjeux des deux approches et les risques long terme à anticiper.

📋 Checklist : êtes-vous vraiment prêt à lancer votre projet IIoT ?

Un projet IIoT n’échoue presque jamais à cause de la technologie seule. Il échoue par manque de préparation. Voici 5 questions essentielles à se poser avant de se lancer.

Mais attention : toutes les plateformes ne se valent pas. Certaines imposent un cadre rigide ou des dépendances fortes à l’éditeur. C’est pourquoi la capacité à personnaliser, sans coder, en toute autonomie devient un critère essentiel.

Envie d’aller plus loin ?
L’article complet Build vs Buy : faut-il développer sa solution ou  adopter une plateforme existante explore en profondeur les enjeux des deux approches et les risques long terme à anticiper.

Les avantages d’une plateforme IoT industrielle

Adopter une plateforme IIoT, ce n’est pas simplement connecter des capteurs : c’est ouvrir la voie à une industrie plus réactive, plus maîtrisée et plus intelligente.

De la donnée à l’impact : des cas d’usage concrets pour l’industrie

Voici comment l’IIoT transforme concrètement le quotidien des équipes sur le terrain et en production.

Réduire les coûts sans compromis sur la fiabilité

Grâce à une surveillance fine et continue des équipements, vous anticipez les pannes avant qu’elles ne surviennent.

Chaque capteur devient un allié silencieux pour préserver vos budgets et vos délais.

Booster la productivité au quotidien

Les données en temps réel vous donnent une vision claire de vos lignes, de vos machines, de vos flux. Vous identifiez les ralentissements, optimisez l’usage des ressources, ajustez vos décisions plus rapidement

L’IIoT devient un outil d’aide à la décision, fluide, accessible, au service de votre performance.

Améliorer la qualité de vos produits

En suivant chaque étape de production à la loupe, l’IIoT permet de détecter les anomalies ou dérives dès leur apparition.

Cela signifie moins de rebuts, moins de retours, et une qualité plus constante, sans dépendre uniquement des contrôles en fin de chaîne.

En résumé, une plateforme IIoT bien pensée, bien intégrée et bien utilisée, fait gagner du temps, de l’argent, et surtout de la sérénité à tous les niveaux de l’entreprise.

Les 5 critères pour bien choisir sa plateforme IIoT

Lorsque vous envisagez de mettre en place une plateforme IIoT, la première étape cruciale consiste à choisir la plateforme qui correspond le mieux aux besoins précis de votre entreprise. Plusieurs critères sont essentiels et doivent être pris en compte pour garantir le succès de votre initiative IIoT.

Sécurité : Garder le contrôle sur vos données

La sécurité des données industrielles est une préoccupation majeure dans l’industrie, car elle conditionne la continuité de vos opérations, votre conformité réglementaire, et votre capacité à rester maître de ce qui compte : vos données.

La question à se poser n’est pas “est-ce que c’est sécurisé ?”, mais “où vont mes données ? qui y accède ? et à quelles fins ?”.

Votre plateforme IIoT doit offrir des fonctionnalités de sécurité robustes pour protéger vos informations sensibles contre les menaces potentielles. 

Une faille, même minime, peut provoquer l’arrêt d’une ligne, un incident qualité, ou des sanctions réglementaires. Et une plateforme déployée sans maîtrise de la donnée devient vite un angle mort stratégique.

Évolutivité : une plateforme qui grandit avec vos besoins

Une plateforme IIoT efficace doit pouvoir évoluer avec votre entreprise. Il est essentiel de choisir une solution capable de s’adapter à la croissance de vos besoins en matière de données et d’applications.

Vos cas d’usage vont s’étendre : suivi en temps réel aujourd’hui, maintenance prédictive demain, automatisation multi-sites après-demain. Si votre solution ne suit pas, vous risquez de tout reconstruire à chaque étape.

Ce qu’il faut regarder de près :

• L’architecture est-elle modulaire, ou tout est imbriqué ?

• Peut-on ajouter des équipements, des utilisateurs, des sites sans friction ?

• La plateforme gère-t-elle plusieurs projets ou clients en parallèle (multi-tenant) ?

Une plateforme rigide vous ralentira, même si elle semble “simple” au départ. Assurez-vous que la plateforme peut gérer des volumes de données en constante augmentation, tout en restant performante.

Intégration : parler la langue de vos machines et de vos SI

L’intégration de la plateforme IIoT avec vos systèmes existants est essentielle pour assurer une collaboration fluide entre les différents éléments de votre infrastructure.

Une plateforme IIoT qui ne s’intègre pas devient un silo de plus. Pour qu’elle soit utile, elle doit dialoguer avec vos équipements industriels (OPC UA, Modbus, MQTT…) et échanger avec vos systèmes métier (MES, ERP, applications métier).

Ce qu’il faut vérifier avant de choisir :

• Les protocoles industriels supportés sont-ils compatibles avec votre parc ?

• Les API sont-elles ouvertes, stables, bien documentées ?

• Existe-t-il une interopérabilité native avec vos outils de supervision ou de gestion ?

Hiérarchie et la typologie des utilisateurs doit être adaptée

Avec le développement de votre projet IIoT, vous devez organiser ce que chacun voit, contrôle, ou pilote. Une plateforme bien conçue doit vous permettre de reproduire votre structure industrielle dans l’outil.

Elle doit donc permettre de définir des rôles et des niveaux d’accès personnalisés pour garantir que chaque utilisateur n’a accès qu’aux données et aux fonctionnalités qui sont pertinentes pour son rôle.

Ce point est souvent sous-estimé en début de projet. Mais quand vous devez déployer sur plusieurs usines, gérer des profils différents (maintenance, production, direction…), ou remonter des indicateurs spécifiques, vous n’avez pas le droit à une plateforme rigide.

Visualisation : comprendre pour décider, simplement

Vos données sont peut-être déjà là. Encore faut-il les lire, les comprendre, les exploiter. Une plateforme IIoT rend la donnée des machines lisible directement pour ceux qui en ont besoin.

Vous devez pouvoir créer des dashboards par site, par rôle ou par usage. Visualiser les indicateurs en temps réel. Naviguer dans des vues adaptées à vos équipes terrain, sans dépendre d’un profil technique.

C’est ce qui permet de repérer une dérive, de corriger une anomalie ou de justifier une décision — sans sortir un tableur ou demander à l’IT de générer un rapport.

Et si l’interface n’est pas assez intuitive, personne ne s’en sert. C’est aussi simple que ça.

Industrialiser, valoriser, pérenniser : ce qui compte après le déploiement

L’analyse des données en temps réel

L’analyse des données en temps réel est un pilier fondamental de l’IIoT. Elle permet de transformer vos données brutes en informations exploitables et utiles. En surveillant les données en temps réel, vous pouvez détecter rapidement les anomalies, prévoir les pannes potentielles et prendre des décisions éclairées. L’analyse en temps réel offre également la possibilité d’optimiser les processus en ajustant les paramètres en fonction des données en cours. C’est un élément clé pour améliorer l’efficacité opérationnelle et la qualité dans le contexte de l’IIoT.