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Qu’est-ce que l’internet des objets industriel (IIoT) ?
L’internet des objets industriel (IIoT) et l’avenir de l’Industrie 4.0
Avec la 5G, l’apprentissage automatique, l’intelligence artificielle et d’autres nouvelles technologies disponibles sur le marché aujourd’hui, nous entrons maintenant dans la quatrième révolution industrielle (communément appelée Industrie 4.0).
L’Industrie 4.0 est une nouvelle ère de la révolution industrielle qui met l’accent sur la connexion des machines aux bases de données, l’automatisation des processus, l’apprentissage automatique et l’information en temps réel. Les révolutions industrielles précédentes visaient à éliminer le travail manuel pour le remplacer par des machines à vapeur ou hydrauliques (Industrie 1.0), la machinerie électrique et le modèle de production de masse (Industrie 2.0), puis les technologies pilotées par ordinateur (Industrie 3.0). Aujourd’hui, l’Industrie 4.0 se concentre sur l’interconnexion des machines physiques et des bases de données grâce aux technologies de l’internet des objets industriel (IIoT), permettant une approche plus détaillée et exhaustive de la fabrication. L’utilisation de l’IIoT dans un contexte de fabrication permettra aux utilisateurs de mieux gérer chaque secteur de la chaîne de production grâce à des données en temps réel.
À mesure que l’Industrie 4.0 se déploie, l’IIoT jouera un rôle important dans le contexte des entreprises et aura un impact significatif sur leur fonctionnement. Nous verrons de nombreuses organisations transformer leurs opérations de fabrication traditionnelles en s’appuyant sur l’IIoT pour améliorer les chaînes de production et augmenter leurs profits.
Qu’est-ce que l’internet des objets industriel ?
L’internet des objets industriel (IIoT) est un ensemble de capteurs, de machines et d’appareils reliés, connectés aux applications industrielles des ordinateurs. Les organisations tirent parti d’une collecte de données supérieure en connectant tous ces appareils, capteurs, ordinateurs et machines. Les données collectées sont ensuite envoyées à un système cloud centralisé, où elles sont échangées avec d’autres appareils et utilisateurs finaux afin d’améliorer les niveaux de productivité et d’efficacité (Source : Science Direct).
L’internet des objets industriel (IIoT) fait appel à l’apprentissage automatique, au big data, à l’analyse en temps réel et aux communications machine à machine (M2M) pour aider les entreprises et les organisations à créer de meilleurs processus de développement industriel. Les machines utilisant les technologies IIoT sont plus performantes pour capter et analyser des données en temps réel, et pour communiquer des informations importantes, que les processus humains traditionnels, souvent plus lents et sujets à des biais et des erreurs.
IIoT vs IoT
Différentes mais quelque peu similaires, les technologies IIoT découlent de celles de l’internet des objets (IoT). L’IIoT transpose les technologies IoT dans le secteur industriel – d’où le « I » supplémentaire au début.
L’IIoT tire parti des technologies IoT dans les secteurs commercial et industriel. Tout comme on optimise sa maison avec des lumières intelligentes, des thermostats connectés et d’autres appareils domestiques intelligents, le secteur industriel utilise également les technologies IoT pour rendre ses processus, ses analyses et ses résultats « intelligents ».
Bien que ces deux technologies utilisent les mêmes protocoles standards, les objectifs, les applications, l’évolutivité et les détails techniques de l’IIoT diffèrent de ceux de l’IoT.
Alors que l’IoT se concentre sur la commodité pour le consommateur et les tâches domestiques quotidiennes, la priorité principale de l’IIoT est la surveillance des résultats. Les industries qui utilisent les technologies de l’internet des objets industriel visent à atteindre une efficacité, une productivité et une optimisation maximales.
L’évolutivité constitue une différence essentielle entre l’IoT et l’IIoT. L’internet des objets industriel est beaucoup plus évolutif que l’IoT, permettant à des milliers de nouveaux capteurs de se connecter à divers robots, machines, contrôleurs et autres appareils (Source : Kellton Tech). Cette intégration complète permet à l’IIoT de réussir la collecte de données et l’analyse des échanges entre appareils, machines et humains. L’IoT, en revanche, ne se connecte qu’à un nombre limité d’appareils et parfois seulement au sein d’une gamme de produits spécifique.
En raison du besoin de l’IIoT de s’adapter à l’échelle de l’industrie, il doit être plus technique et détaillé que les autres déploiements IoT. L’IIoT utilise des appareils et des systèmes complexes pour appuyer les modèles existants de fabrication, de chaîne d’approvisionnement et d’affaires, ce qui signifie que la configuration peut devoir être personnalisée en fonction des opérations actuelles d’une entreprise. Bien que personnalisable dans une certaine mesure, l’IoT n’est pas aussi détaillé et ne nécessite pas une configuration complexe pour démarrer. La plupart des appareils IoT sont faciles à installer et à faire fonctionner sur le Wi-Fi de votre domicile.
Si la 5G est déjà là, aurons-nous encore besoin du Wi-Fi ?
Comment fonctionne l’internet des objets industriel
Au sein du système, on distingue quatre composantes principales :
- Des appareils externes capables de communiquer et de stocker des informations sur eux-mêmes, leur productivité et leur charge de travail (il peut s’agir de capteurs, de robots, d’appareils à distance, d’ordinateurs, de véhicules sans conducteur, de contrôleurs, et bien plus encore)
- Une infrastructure de communication de données permettant le transfert de données entre les appareils et le cloud (pouvant être publique et/ou privée)
- Un système cloud central qui stocke toutes les données générées par les divers appareils IIoT
- Une interface de programmation d’application (API) ou d’autres applications permettant de créer des informations d’affaires à partir des données brutes collectées par les appareils IIoT
(Source : Wevolver)
En résumé, les appareils externes sont ceux qui effectuent le travail et enregistrent des données sur eux-mêmes. L’infrastructure de communication collecte ensuite les données de ces appareils, les acheminant vers d’autres appareils externes et vers le cloud — le cloud stockant l’ensemble des données brutes. Un travailleur utilise alors une application pour extraire les données pertinentes dont il a besoin.
Bien que présenté ici de façon simplifiée, la mise en place d’un tel réseau peut représenter un défi. Avec un tel volume de données transférées entre les appareils, le cloud et les personnes, un réseau peut se retrouver surchargé sans l’équipement et la configuration de communication appropriés. Il est également important de noter que chaque réseau IIoT est différent. Les entreprises et les organisations ont besoin de réseaux personnalisés, adaptés à leurs objectifs actuels, à leurs résultats et à leur stratégie de produit.
Avantages de l’IIoT
Avec ses nombreux cas d’usage, les avantages de l’internet des objets industriel varient selon les secteurs. Certains secteurs spécifiques, comme celui de la santé, mettent davantage l’accent sur l’utilisation des avantages de l’IIoT pour surveiller l’état de santé des patients. À l’inverse, le secteur de la construction utilise la même technologie pour améliorer la sûreté et la sécurité des bâtiments (Source : SSRN).
Les avantages de l’IIoT dépendent souvent des ressources déjà en place au sein d’une organisation et des objectifs principaux de celle-ci. Une fois ces deux éléments définis, il revient à l’organisation de déterminer les avantages qu’elle souhaite tirer de l’IIoT, et aux ingénieurs de construire le système en conséquence.
Les avantages de l’internet des objets industriel dépendent des personnes qui conçoivent le système et des ressources dont elles disposent.
Avantages courants de l’internet des objets industriel
Bien que les besoins varient d’une organisation à l’autre, certains avantages de l’IIoT sont généralement observés dans divers secteurs, notamment :
- Une productivité et une efficacité accrues
- Des économies de coûts
- De meilleures conditions de travail et une sécurité accrue pour les employés
- Une agilité améliorée
- Une surveillance en temps réel
Productivité et efficacité accrues
L’un des principaux avantages de l’IIoT est l’augmentation de la productivité. L’IIoT accroît la productivité en optimisant et en automatisant les processus déjà en place. Grâce à une variété de capteurs intelligents, d’appareils, de contrôleurs et bien plus encore, les organisations peuvent concevoir des systèmes permettant d’automatiser et d’accélérer les processus actuels. L’augmentation de la productivité est au cœur des préoccupations du secteur manufacturier : mettre davantage de produits sur le marché, plus rapidement.
Économies de coûts
Bien que l’investissement dans un système IIoT puisse représenter un coût initial élevé, il est rentable à long terme. Les organisations qui investissent dans des systèmes IIoT peuvent améliorer leur productivité et leur efficacité, renforcer le contrôle de la qualité, gérer plus facilement leurs inventaires, réduire leurs coûts de main-d’œuvre et réaliser des économies sur leurs factures d’énergie, faisant de l’IIoT un investissement solide. Enlighted (une entreprise basée dans la Silicon Valley) affirme avoir réduit ses factures d’éclairage de 60 à 70 % et ses factures de climatisation de 20 à 30 % grâce à l’investissement dans un système de capteurs basé sur l’IIoT (Source : Technative).
De meilleures conditions de travail et une sécurité accrue pour les employés
La sécurité des travailleurs s’est améliorée au cours des dernières décennies, mais il reste toujours matière à progresser.
Chaque secteur possède ses propres besoins en matière de sécurité, et le rôle de l’IIoT est d’aider à les améliorer. Certains secteurs, comme celui de l’exploitation minière, bénéficieraient de l’accès et du contrôle à distance. Plutôt que d’envoyer des humains dans des zones sombres et dangereuses, ce sont des machines qui descendent pour effectuer le travail requis. D’autres secteurs utilisent l’IIoT pour détecter les changements liés à la santé. Les commandants militaires pourraient utiliser des appareils IIoT pour surveiller l’état de santé de leurs soldats sur le terrain, en observant leur température corporelle, leur fréquence cardiaque et d’autres indicateurs.
L’IIoT contribue également à la sécurité des travailleurs en fournissant des informations provenant de capteurs, comme la qualité de l’air. Les appareils IIoT peuvent offrir un aperçu des données relatives à la sécurité des travailleurs, permettant de repérer des tendances et de déterminer les prochaines étapes à suivre (Source : ISHN).
Agilité améliorée
La productivité et l’efficacité sont essentielles au sein d’une organisation, mais l’agilité est tout aussi cruciale, en particulier lorsque des changements surviennent. L’intégration de l’internet des objets industriel au sein d’une organisation, combinée au big data, à l’IA et aux systèmes de fabrication cybernétique, permet de créer une approche flexible et évolutive pour améliorer l’agilité.
La capacité de l’IIoT à collecter, organiser et même prédire les données rapidement en fait un atout pour l’agilité. Les données provenant des appareils IIoT sont collectées en temps réel et organisées de manière à ce que les décideurs puissent statuer immédiatement sur un résultat. L’utilisation de l’IIoT au sein d’un système offre également aux décideurs une analyse prédictive, leur permettant d’anticiper ce qui pourrait se produire dans le futur en se basant sur les tendances passées.
Real-Time Monitoring
La surveillance en temps réel dans un contexte industriel permet à la direction de voir ce qui se passe à l’instant présent. Comparée à la surveillance traditionnelle (où les données d’une seule journée ne sont parfois consultées que quelques jours, voire quelques semaines plus tard), la surveillance en temps réel permet à la direction d’apporter des changements rapides. Il ne sert à rien de prendre des décisions basées sur des données obsolètes.
La surveillance de l’efficacité en temps réel grâce à l’IIoT permet également aux gestionnaires d’obtenir une vue à 360 degrés du fonctionnement des opérations. Supposons qu’un gestionnaire remarque qu’un robot ou un contrôleur ne fonctionne pas correctement. Dans ce cas, il peut non seulement envoyer quelqu’un pour résoudre le problème, mais aussi comprendre l’impact de cette défaillance sur l’ensemble de la chaîne d’exploitation.
D’autres avantages incluent également :
- Maintenance prédictive : Le big data et l’IA permettent de prédire quand les appareils doivent être entretenus.
- Gestion de la qualité : La mise en place d’un système IIoT améliore la gestion de la qualité des produits.
- Gestion de la chaîne d’approvisionnement : Grâce aux données en temps réel et au big data, la gestion des chaînes d’approvisionnement devient plus simple.
- Fabrication zéro défaut : L’utilisation de robots et d’autres appareils sur la chaîne de production réduit les défauts dans la fabrication des produits.
Défis de l’IIoT
Malgré ses nombreux avantages, l’intégration de l’IIoT comporte également des défis.
Défis courants de l’internet des objets industriel
- Défis liés à l’intégration des données
- Cybersécurité
- Manque de compétences sur le marché du travail
- Peu de normalisation
- Connexion avec les technologies plus anciennes
Défis liés à l’intégration des données de l’IIoT
Avec d’immenses volumes de données brutes collectées à partir de milliers de capteurs, combiner toutes ces données pour en tirer des analyses pertinentes représente un défi de taille pour les organisations. Comment les organisations peuvent-elles collecter, organiser et prendre des décisions à partir de toute cette information ?
Les projets d’analyse de big data utilisent généralement l’extraction, la transformation et le chargement (ETL) : une méthodologie informatique traditionnelle. Lorsqu’on leur demande de fournir une intelligence de données provenant de multiples systèmes, les architectes de systèmes de données extraient les données et les placent dans un emplacement familier, puis les transforment en les normalisant et en les nettoyant. Enfin, ils les chargent dans un site commun destiné aux décideurs, d’où le terme ETL.
Malheureusement, l’ETL se heurte souvent aux importantes complexités de l’IIoT. Étant donné que les données collectées par l’IIoT sont massives, les systèmes traditionnels comme l’ETL ne parviennent pas à bien les gérer, et les processus manuels ainsi que l’architecture rigide de l’ETL ne peuvent suivre le rythme rapide et les besoins personnalisables de l’IIoT (Source : Industry IoT Consortium).
En réalité, l’IIoT nécessite l’automatisation et, dans la plupart des cas, le recours à l’IA pour être pleinement optimisé. L’IA permettra de générer des alertes en temps réel à partir des données collectées et de signaler les irrégularités et les problèmes potentiels dès qu’ils surviennent.
Défis de cybersécurité de l’IIoT
Le volume considérable de données critiques et sensibles produites par l’internet des objets industriel en fait une cible de choix pour les cyberattaques. Si une cyberattaque réussissait à s’infiltrer dans un système IIoT, les dommages pourraient être catastrophiques.
Prenons l’exemple de TSMC (Taiwan Semiconductor Manufacturing Co.) en 2018. Après qu’une variante du logiciel malveillant WannaCry se soit introduite dans le système et se soit propagée aux machines de la chaîne de production, TSMC a dû fermer trois de ses usines pendant trois jours. Cet incident aurait coûté à TSMC environ 5,2 milliards de dollars taïwanais.
La cause ?
Un opérateur sur place avait oublié d’analyser un nouvel équipement avant de le connecter à l’intranet de l’entreprise. Dès la mise en marche de l’ordinateur, le virus a commencé à causer des dommages (CommonWealth Magazine).
Étant donné qu’un système IIoT peut compter des milliers de capteurs, de machines et d’autres équipements différents, les occasions d’attaque sont nombreuses. Comme on peut le constater, il est facile pour un attaquant de tirer parti d’une simple erreur, et les attaquants ne sont pas uniquement externes. Des actes malveillants internes peuvent tout aussi bien se produire, rendant la sécurisation d’un système IIoT encore plus complexe.
Le meilleur plan de cybersécurité est un plan prédictif. Lors de la mise en place de l’IIoT, il est essentiel de faire de la sécurité une priorité dès le départ.
Manque de compétences en IIoT sur le marché du travail
Tout comme l’IIoT constitue un facteur de différenciation concurrentielle majeur sur le marché, les professionnels capables de contribuer à la mise en place de systèmes IIoT sont très recherchés. 94 % des entreprises ont au moins un projet d’internet des objets industriel en tête (Source : Mordor Intelligence). Cependant, il existe actuellement un manque de travailleurs qualifiés disponibles.
La mise en place d’un système IIoT nécessite de nombreux experts différents. Des scientifiques des données, des spécialistes en cybersécurité, des experts en réseautique industrielle, des concepteurs de systèmes, des experts en IA, des architectes cloud, des concepteurs/ingénieurs en robotique, des spécialistes UX/UI et des techniciens de maintenance sont tous nécessaires pour bâtir une opération IIoT. Pourtant, bon nombre de ces profils demeurent rares sur le marché actuel.
Les « connaissances en ingénierie » sont très recherchées, en particulier par les organisations souhaitant mettre en place des systèmes IIoT.
Les entreprises cherchent à surmonter ce défi de différentes façons. Une tactique courante consiste à rehausser le niveau de compétences de leur personnel par l’éducation et la formation.
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Peu de normalisation
Une nouvelle paire d’écouteurs sans fil doit être :
- Compatible avec un smartphone, un ordinateur de bureau, un ordinateur portable, une télévision, une console de jeu et d’autres appareils modernes
- Rechargeable à l’aide d’un câble USB pouvant se brancher à un ordinateur ou à une prise murale
- Fonctionnelle avec diverses applications (que ce soit sur le téléphone ou via un site web)
À mesure que de nouvelles technologies voient le jour, elles doivent s’intégrer à l’écosystème actuel des technologies existantes pour fonctionner correctement. Malheureusement, la normalisation de l’IIoT demeure incertaine.
Les entreprises qui adoptent l’IIoT aujourd’hui risquent de bâtir une installation IIoT opérationnelle qui pourrait ne pas être compatible avec les technologies futures.
Prenons l’exemple d’Apple. Si vous possédez un MacBook, l’intégrer avec votre iPhone 13 pour qu’ils fonctionnent ensemble est simple. Chaque système fonctionne sous le système d’exploitation iOS d’Apple, et les deux appareils ont été conçus pour être compatibles entre eux.
Cependant, si vous souhaitez intégrer votre MacBook avec un téléphone fonctionnant sous le système d’exploitation Android, cela s’avérera plus complexe. Avec de la chance, vous pourriez trouver une application ou un convertisseur permettant une intégration croisée.
Cet exemple d’Apple illustre ce qui pourrait se produire avec les appareils IIoT. Dans les années à venir, il se pourrait que les organisations n’aient plus la possibilité d’acheter différentes composantes de leur système IIoT auprès de plusieurs entreprises. Si elles souhaitent une installation d’internet des objets industriel, elles devront acquérir tous les appareils, robots, systèmes d’exploitation et infrastructures cloud auprès d’une seule et même entreprise.
Mais un autre scénario pourrait également se produire.
Si le marché permet une intégration entre diverses marques et divers appareils, nous pourrions observer une dynamique semblable dans l’IIoT à celle que connaissent aujourd’hui les appareils IoT pour maison intelligente et leur intégration croisée.
Les acheteurs disposent aujourd’hui d’un large éventail d’options pour personnaliser leur maison intelligente. Bien qu’ils doivent choisir entre Google Home ou Amazon Alexa comme plaque tournante centrale de leur maison intelligente, la plupart des autres marques offrent une compatibilité croisée. Elles peuvent fonctionner ensemble (l’achat d’une ampoule d’une marque et d’une caméra de sonnette d’une autre fonctionnera dans votre installation de maison intelligente, peu importe les deux marques).
À mesure que l’internet des objets industriel continue de mûrir, on peut supposer que les organisations finiront par cerner les exigences précises en matière d’intégration. Malheureusement, pour l’instant, il est impossible de savoir si l’intégration et la compatibilité croisée fonctionneront avec les appareils IIoT à long terme. Cela expose les organisations à un risque si elles adoptent l’IIoT en tant que précurseurs.
Connexion aux technologies plus anciennes
L’intégration des technologies plus anciennes avec les nouvelles technologies représente un défi. Avez-vous déjà essayé de brancher un lecteur VHS à un téléviseur intelligent ? C’est impossible, à moins de disposer d’un convertisseur RCA vers HDMI.
Eh bien, il en va de même pour la connexion de machines plus anciennes à une installation IIoT. Selon l’International Data Corporation (IDC), près de 85 % des appareils et capteurs installés et en état de fonctionnement ne peuvent pas se connecter à Internet (Source : SSRN). En moyenne, l’équipement industriel a généralement entre 20 et 25 ans, mais certains équipements sont beaucoup plus anciens, pouvant atteindre 50 ans (Source : HPE).
Alors, comment les organisations parviennent-elles à connecter leurs machines et équipements plus anciens à une installation IIoT moderne ?
Si elles ne peuvent pas débourser des milliards de dollars pour moderniser leur équipement de fabrication, quelques options s’offrent à elles :
- Capteurs intelligents : peuvent être déployés sur des équipements plus anciens afin de suivre des analyses en temps réel, qu’il s’agisse des conditions environnementales, de l’avancement de la fabrication, ou d’autres aspects
- Kits de modernisation pour machines plus anciennes : qu’ils soient conçus pour une machinerie spécifique ou pour une large gamme de machines, ces kits sont disponibles sur le marché et permettent aux équipements plus anciens de se connecter aux capteurs et aux installations IIoT, afin que les utilisateurs puissent gérer la production et suivre les analyses
- Passerelles en périphérie (edge gateways) et nouvelles capacités pour équipements existants : à l’aide de matériel en périphérie, ces passerelles sont installées directement sur le plancher de production et dotées d’interfaces industrielles et informatiques. Elles remplissent diverses fonctions, comme la traduction de protocoles et la connexion des équipements du plancher de production aux bases de données et aux applications
- Caméras vidéo : l’installation de caméras vidéo sur la chaîne de production, connectées à l’infrastructure IIoT afin de détecter les anomalies, constitue une autre façon de contourner la connexion des équipements plus anciens
Projets IoT et IIoT chez CENGN
Résolument engagé à stimuler l’innovation technologique mondiale au Canada, CENGN permet aux petites et moyennes entreprises canadiennes de tester et de valider leurs technologies prometteuses sur un banc d’essai de qualité entreprise, éliminant ainsi les obstacles à la commercialisation et accélérant leur croissance sur le marché. CENGN collabore avec diverses solutions technologiques, telles que la cybersécurité, les applications réseau, l’intelligence artificielle, l’IoT, et bien plus encore.
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