La taille du marché mondial de l’Internet industriel des objets (IIoT) ou l’IoT industriel était estimée à 216,14 milliards de dollars en 2020 et devrait atteindre 772,08 milliards de dollars d’ici 2026, selon les projections de ResearchAndMarkets.
Les transformations numériques rapides qui se sont produites à la suite des pandémies sont parmi les principaux facteurs de ce taux de croissance agressif. Les fabricants d’équipements IIoT continuent de trouver des moyens moins chers et plus abordables de développer des capteurs et des processeurs pour répondre à la demande d’automatisation accrue.
Pourtant, malgré des vents favorables, une baisse des coûts de puissance de calcul et des améliorations dans l’intégration, la connectivité, la gestion des plates-formes IIoT, peu de fabricants ont réussi à faire évoluer leurs cas d’utilisation IIoT d’une manière qui permet d’obtenir des avantages opérationnels ou financiers significatifs. Une combinaison de défis techniques et organisationnels sont souvent cités comme causes.
Nous allons détailler comment les entreprises peuvent se préparer à l’IIoT et comment transformer les challenges en opportunités. Ci-dessous les 3 principales tendances de l’IoT industriel (IIoT) pour 2022
1. La maintenance prédictive
L’utilisation des données IoT industriel pour la maintenance prédictive est une tendance qui continue de croître. Ce n’est un secret pour personne que les premiers utilisateurs ont utilisé des solutions IoT pour les tâches de gestion des actifs. Grâce aux applications d’IA, à la RA et aux Digital Twins (jumeaux numériques), cette tendance se développe rapidement.
En utilisant des capteurs couplés avec un logiciel d’analyse et des algorithmes d’apprentissage automatique, une analyse prédictive peut être effectuée pour prédire les zones à problèmes et identifier les réparations nécessaires avant qu’une panne ne se produise, permettant ainsi d’économiser aux industriels de minimiser l’arrêt de leurs usines.
Nous pouvons rapidement identifier les erreurs en mesurant des variables telles que les vibrations, la température, les ultrasons et les émissions électromagnétiques des machines, le flux de produits et d’autres composants importants en temps réel.
La mise en œuvre de Digital Twin permet aux entreprises de créer des représentations en temps réel de ce qui se passe. En surveillant et contrôlant les actifs à distance, les entreprises peuvent analyser un large éventail de scénarios sans aucun contact physique et tirer parti des informations générées à partir de ces données.
Les travaux de réparation pourraient devenir plus sûrs et précis grâce à la RA et à l’IoT. Une connexion cyber-physique est établie en connectant les données IIoT d’un actif particulier avec des instructions numérisées et des applications AR. De cette façon, les travailleurs de première ligne peuvent utiliser les capacités de connectivité.
2. Les réseaux 5G privés
Les réseaux 5G privés sont un facteur majeur dans le développement de l’IIoT. De nombreux fabricants mettent en place les réseaux 5G privés dans leurs usines intelligentes.
Par exemple, une grande entreprise de télécommunications mobiles s’est associée à un fournisseur de services 5G pour automatiser la fabrication des tournevis qui nécessitent un étalonnage et une lubrification de routine au fil du temps. Avec des appareils IIoT connectés via 5G, l’entreprise a pu remplacer un processus manuel inefficace et réduire la charge de travail globale de 50 %. Un capteur de mouvement en temps réel a été installé sur chaque outil de précision et connecté à un module NB-IoT. Ces données sont transmises via le réseau IoT cellulaire de l’entreprise qui est connecté au Cloud privé et aux serveurs backend de l’entreprise qui calculent automatiquement les tendances et effectuent des analyses intelligentes.
3. Cloud et Edge Computing
Comme l’a souligné l’Industrial Internet Consortium (IIC), l’un des avantages les plus importants de l’IoT industriel (IIoT) est la possibilité de créer un modèle de données commun à partir de n’importe quelle source de données connectée.
En bref, l’Edge computing permet aux entreprises de traiter les données des capteurs et des appareils localement et en temps réel. L’Edge computing évolue en tant que solution aux problèmes de latence courants dans les solutions basées sur le cloud. Cela permet aux entreprises d’éviter les décalages et les retards qui entraînent des problèmes de production, des problèmes de sécurité et ouvrent la porte à des menaces de sécurité.
D’autre part, le Cloud offre aux entreprises des solutions économiques et évolutives pour le stockage de données à long terme. Il est également idéal pour l’analyse historique dans des activités telles que la gestion de la chaîne d’approvisionnement, la prévision de la demande et l’optimisation de la production.
De plus, les solutions basées sur le cloud qui traitent de grands ensembles de données permettent aux entreprises de créer un modèle d’apprentissage approfondi. L’intelligence artificielle peut être entraînée, par exemple, pour reconnaître les modèles et identifier les menaces dans le Cloud. Plus tard, ce modèle peut être intégré au processus de production pour capturer des informations et répondre aux menaces en temps réel.
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