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      Quatre étapes pour rendre vos premiers projets d’IIoT opérationnels

      Les données ont toujours existé dans l’environnement de fabrication, dans les températures, les pressions, les sons et l’apparence de la machinerie, mais elles n’ont pas toujours été faciles d’accès. Les professionnels de la fabrication consacraient des années, voire des décennies, à acquérir l’expertise pour les aider à comprendre la signification de certaines mesures et observations.

      L’Internet des objets industriels (IIoT) promet de révolutionner ce processus d’apprentissage en transformant ces observations en tendances quantitatives qui peuvent être utilisées pour la prise de décision. Par conséquent, de nombreux fabricants sont désireux de trouver la meilleure façon de faire leurs premiers pas dans l’IIoT.

      Dans cet article, nous examinerons certaines stratégies globales pour tirer le meilleur parti de cette nouvelle façon d’utiliser les données.

    Étape 1 : trouver un moyen de recueillir des données en temps réel qui préserve leur intégrité.

    La collecte et le stockage des données sont de plus en plus faciles. Cela dit, il est important de trouver un moyen simple de maintenir l’intégrité de ces données lorsque vous en recueillez des quantités de plus en plus de grandes. Assurez-vous d’avoir un réseau assez fiable pour gérer une grande quantité de données et suffisamment sécurisé pour protéger vos opérations contre les pirates informatiques.

    Les défis liés à la collecte de données en toute sécurité nécessitent souvent une plus grande coopération entre les secteurs des technologies de l’information (TI) et des technologies opérationnelles (TO) d’une entreprise qu’à l’habitude. Réunir les TI et les TO est essentiel pour s’assurer que les données en temps réel sont facilement accessibles, peuvent être stockées pour l’analyse des tendances à long terme et ne sont pas vulnérables aux cyberattaques.

    Étape 2 : analyser les données pour comprendre vos processus et identifier les tendances.

    À cette étape, vous devez utiliser des analyses pour traiter les données de l’étape précédente et voir si vous pouvez identifier des tendances. Cela peut se faire sur une base ponctuelle (y a-t-il des pièces de mes machines qui surchauffent actuellement?) ou à long terme (y a-t-il des tendances saisonnières dans la production ou l’état des machines qui pourraient être liées à l’humidité ou à d’autres facteurs?).

    Du point de vue plus large de l’analyse de données, les algorithmes que vous utilisez peuvent même identifier les tendances que vous ne pourriez pas voir autrement. En fait, cette stratégie s’est transformée en un marché en croissance dans lequel les entreprises d’analyse tierces aident les petits fabricants. Dans certains cas, les équipes internes d’analyse marketing assument également la responsabilité de l’analyse de l’usine.

    Le contrôleur avec IA d’Omron est un excellent moyen de découvrir ces tendances difficiles à voir. En appliquant l’apprentissage automatique et l’optimisation au niveau de la périphérie, ce contrôleur vous aide à transformer vos connaissances tacites (comme l’intuition des opérateurs expérimentés) en connaissances explicites et à maximiser la valeur de votre équipement, même sans placer de données dans le nuage.

    Étape 3 : déterminer les domaines qui pourraient être améliorés par l’automatisation.

    Il s’agit du vif du sujet. Vous ne vous contentez pas de recueillir des données pour avoir une « application d’IIoT », vous les recueillez pour prendre des décisions éclairées sur la façon de rendre vos opérations plus productives. Bien que vous ayez l’impression qu’il est important d’utiliser au moins les plus récentes technologies de fabrication intelligente, vous devriez également avoir un objectif bien défini.

    C’est pourquoi il est important de ne pas se précipiter à l’étape précédente de l’analyse de vos processus. Vous devriez avoir une compréhension approfondie de ce qui se passe dans votre installation au niveau des machines avant de commencer à mettre en œuvre des projets visant à améliorer les choses. Autrement, vos efforts d’automatisation pourraient avoir des conséquences imprévues.

    Étape 4 : concevoir et mettre en œuvre les solutions automatisées et analyser les résultats.

    Pour vraiment justifier la poursuite de l’utilisation de l’IIoT dans votre installation, il est important d’obtenir un ensemble clair de comparaisons avant et après. De cette façon, vous serez en mesure de démontrer que votre solution a entraîné des économies de coûts réels, et vous trouverez plus facile de justifier de futurs projets impliquant l’IIoT.

    Omron peut vous aider à soutenir votre prochaine initiative d’IIoT avec la plateforme Sysmac complète qui vous donne un point d’accès unique pour toutes les données et qui s’exécute sur le réseau EtherCAT ultrarapide. Vous aurez également accès à la technologie de client SQL intégrée, au client OPC UA et aux blocs de fonctions pour des protocoles comme MQTT.

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    Mise en œuvre de l’Internet industriel des objets

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