Gilles Pacaud, Directeur Général Rockwell Automation France
Cette entrée de l'industrie dans sa quatrième révolution se traduit concrètement par la mise en place de ce qu'on appelle le « Smart Manufacturing », autrement décrit comme l'usine connectée. Il s'agit d'un enjeu dont tout le monde prend aujourd'hui conscience, d'autant que le recours aux technologies Smart Manufacturing (IoT, capteurs, supervision de la production en temps réel, etc.) permet de réduire considérablement les temps d'arrêt de production. Pour autant, bon nombre d'entreprises industrielles n'ont pas franchi le pas. Pis, elles ne sont pas en mesure de le faire du fait d'un réseau obsolète ne donnant pas la possibilité de récupérer, de trier et d'exploiter l'élément clef de l'industrie 4.0, la donnée.
Car avant même de se projeter dans l'industrie du futur, il convient tout d'abord de reposer sur une architecture fiable afin d'aider les fabricants à relever les défis en matière de système de contrôle et d'automatisation industrielle, en leur fournissant de nombreux conseils en matière de conception et de mise en œuvre de cette épine dorsale qu'est l'architecture réseau.
La data, l'enjeu de l'usine 4.0
Autre enjeu, pour prendre en compte l'ensemble de ses équipements au sein d'une seule et même vision globale, il faut avant tout saisir les données afin de les exploiter et pouvoir prendre les bonnes décisions. Le véritable défi de l'entreprise réside dans la maîtrise d'une étape intermédiaire entre la saisie et l'analyse : celle de l'orchestration de données fiables.
C'est à cette étape que tout se joue puisque cette orchestration va permettre de prendre en compte les données les plus utiles - identité et disponibilité d'un équipement, ligne de production concernée, consommation d'énergie... et les croiser entre elles afin d'en tirer les indicateurs les plus précis possibles. Si cette étape valorise considérablement la gestion des assets, elle n'en reste pas moins complexe. Or les entreprises ne disposent pas forcément en interne d'ingénieurs capables d'orchestrer les données.
Une nouvelle génération de solutions d'analyse des applications IIoT permet d'interpréter des données brutes, d'en tirer des story-boards et des indicateurs pertinents, et de les croiser avec d'autres datas, d'un simple clic. Il est désormais possible, par exemple, de croiser des données portant sur les pales d'une éolienne avec la météo avant l'arrivée d'une tempête afin de prédire quel va être l'impact d'un vent violent sur le fonctionnement de la machine.
L'exploitation de ces données de plus en plus massives représente donc un enjeu majeur pour les entreprises industrielles, ouvrant la voie à l'usine du futur et ainsi à d'innombrables possibilités avec pour objectif : réduire au maximum les arrêts de production, et ainsi d'économiser près de 20Md$ chaque année !
Car avant même de se projeter dans l'industrie du futur, il convient tout d'abord de reposer sur une architecture fiable afin d'aider les fabricants à relever les défis en matière de système de contrôle et d'automatisation industrielle, en leur fournissant de nombreux conseils en matière de conception et de mise en œuvre de cette épine dorsale qu'est l'architecture réseau.
La data, l'enjeu de l'usine 4.0
Autre enjeu, pour prendre en compte l'ensemble de ses équipements au sein d'une seule et même vision globale, il faut avant tout saisir les données afin de les exploiter et pouvoir prendre les bonnes décisions. Le véritable défi de l'entreprise réside dans la maîtrise d'une étape intermédiaire entre la saisie et l'analyse : celle de l'orchestration de données fiables.
C'est à cette étape que tout se joue puisque cette orchestration va permettre de prendre en compte les données les plus utiles - identité et disponibilité d'un équipement, ligne de production concernée, consommation d'énergie... et les croiser entre elles afin d'en tirer les indicateurs les plus précis possibles. Si cette étape valorise considérablement la gestion des assets, elle n'en reste pas moins complexe. Or les entreprises ne disposent pas forcément en interne d'ingénieurs capables d'orchestrer les données.
Une nouvelle génération de solutions d'analyse des applications IIoT permet d'interpréter des données brutes, d'en tirer des story-boards et des indicateurs pertinents, et de les croiser avec d'autres datas, d'un simple clic. Il est désormais possible, par exemple, de croiser des données portant sur les pales d'une éolienne avec la météo avant l'arrivée d'une tempête afin de prédire quel va être l'impact d'un vent violent sur le fonctionnement de la machine.
L'exploitation de ces données de plus en plus massives représente donc un enjeu majeur pour les entreprises industrielles, ouvrant la voie à l'usine du futur et ainsi à d'innombrables possibilités avec pour objectif : réduire au maximum les arrêts de production, et ainsi d'économiser près de 20Md$ chaque année !