IOT et industrie : 3 principales tendances IIoT attendues pour 2021

Les organisations de nombreux secteurs mettent en œuvre des produits IoT industriels, mais avec le début de la pandémie COVID-19, elles pourraient accélérer l'adoption de certaines tendances IIoT.

L'IIoT fait souvent partie d'une stratégie visant à accroître l'efficacité et l'automatisation de la fabrication. Le développement d'appareils connectés embarqués avec des capacités de microprocesseur sophistiquées spécifiques au domaine qui peuvent prendre en charge le traitement industriel en temps réel rend possible l'IIoT.
Ces capacités peuvent inclure la prise en charge des applications d'apprentissage automatique utilisées dans le traitement de données en temps réel dans des environnements industriels, tels que les usines, les entrepôts et les véhicules d'expédition. Les dispositifs IIoT intègrent souvent divers capteurs ainsi que des composants de traitement, de réseau et de mémoire. Ces capteurs comprennent divers types de caméras, de capteurs de température ou de pression ou de détecteurs d'humidité et de gaz.
Les installations IIoT peuvent faire partie intégrante d'une installation et sont généralement autosuffisantes. Au fur et à mesure que les installations IIoT deviennent plus courantes, des normes devraient émerger. Les progrès continus de la nanotechnologie, des microprocesseurs, des réseaux, de la mémoire et du stockage rendent les futures implémentations IIoT plus sophistiquées et offrent des niveaux de contrôle plus élevés. L'IIoT sera nécessaire pour fabriquer de nombreux produits futurs et sert d'élément essentiel pour que les organisations restent compétitives et optimisent la fabrication.
Alors que les équipes informatiques envisagent la pandémie et la planification stratégique pour une nouvelle année, les experts ont prédit que les organisations suivront trois tendances.

L'IIoT sera nécessaire pour fabriquer de nombreux futurs produits et servira d'élément essentiel pour que les organisations restent compétitives et optimisent la fabrication.

1. Automatisation croissante
La mise en œuvre de l'IIoT et le passage à une plus grande automatisation des usines et des entrepôts est un élément stratégique visant à réduire le nombre de personnes nécessaires dans une usine de fabrication ou un entrepôt et, par conséquent, leur exposition à une infection éventuelle ou, dans certains cas, à réduire les sources de contamination humaine.
De nombreuses installations de fabrication de semi-conducteurs mettent déjà en œuvre des dispositifs IIoT pour retirer les personnes de l'atelier de fabrication et empêcher la contamination des plaquettes, des tranches minces d'un semi-conducteur ou d'un substrat utilisé dans les dispositifs microélectroniques.

2. Utilisation accrue des options de connectivité sans fil
Les organisations connectent généralement un système de gestion d'usine ou d'installation avec Ethernet filaire ou Wi-Fi local. Pour certains cas d'utilisation, tels que le suivi des expéditions de produits, les entreprises utilisent de plus en plus des réseaux sans fil avancés tels que la 4G ou la 5G pour se connecter aux appareils IIoT en transit. La capacité du réseau dépend du type de données communiquées. Le streaming vidéo à partir d'une caméra nécessite beaucoup de bande passante, tandis que les données simples de contrôle de la machine nécessitent très peu de bande passante. Les applications IIoT dans les usines peuvent utiliser des prises de courant locales, mais les applications mobiles fonctionneront probablement avec des batteries ou une alimentation électrique. Pour les applications soumises à des contraintes de puissance, les entreprises ont besoin d'une électronique de faible puissance qui peut limiter l'utilisation de l'énergie électrique.

3. Adoption croissante de l'IA
Les organisations adoptent divers algorithmes d'IA pour de nombreuses applications IIoT afin de prendre des décisions en temps réel. Cette tendance IIoT continuera de croître avec la formation d'algorithmes de data scientists dans des centres de données plus grands et dans le cloud, mais un certain degré de formation est possible sur le terrain. Après avoir formé le modèle d'IA, une organisation peut implémenter l'algorithme sur des processeurs spécifiques au domaine avec des moteurs d'inférence intégrés dans les appareils IIoT localement dans une installation industrielle pour exécuter des fonctions, telles que la reconnaissance d'images, de caractères et de voix.
Les organisations industrielles peuvent ensuite utiliser l'algorithme d'IA pour prendre des décisions en temps réel, telles que contrôler un processus de fabrication ou des robots d'assemblage, transporter des pièces, déplacer des produits à expédier, suivre une expédition, surveiller les processus de fabrication et demander une maintenance. Les dispositifs IIoT peuvent offrir la sécurité des installations pour détecter les intrusions ou les altérations d'infrastructure ou d'équipement.
La formation de modèles d'IA qui s'exécutent sur des appareils IIoT nécessite des ensembles de données qui représentent l'écosystème d'exploitation réel. Semblable à l'IA destinée aux consommateurs, quiconque gère l'ensemble de données d'entraînement doit trouver et éliminer les sources potentielles de biais, ce qui pourrait conduire un algorithme d'IA à prendre la mauvaise décision et à causer des problèmes.
La mise en œuvre de l'IA dans une installation équipée de l'IIoT nécessite probablement l'assistance d'experts pour installer et certifier l'application et une assistance occasionnelle pour mettre à jour et modifier l'application à mesure que l'installation ou les produits changent.

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