IOT et industrie : La puissance de quatre: numérisation, automatisation, durabilité et données

Lire l'article par Craig Hayman, PDG d'AVEVATechnology est devenu profondément ancré dans presque toutes les facettes de la vie moderne et joue un rôle intrinsèque pour de nombreuses entreprises à travers le monde.La transformation numérique permet aux organisations, en particulier dans le secteur industriel, d'améliorer leurs capacités et augmenter leurs rendements sur l'ensemble de leurs actifs et de leurs opérations. L'utilisation de l'Internet des objets industriel (IIoT) grâce à l'analyse en temps réel a eu un impact profond, en améliorant les temps de réponse aux problèmes potentiels et en minimisant les dommages possibles à l'environnement, ce qui a permis d'éviter des arrêts imprévus coûteux, tout en améliorant À l'approche de 2021, quatre prévisions technologiques clés se démarquent pour le secteur industriel: Premièrement, la numérisation continuera de se répandre et de mûrir au sein des organisations – l'IIoT connecté ira de plus en plus loin dans le cœur de nombreuses entreprises. Deuxièmement, les technologies basées sur l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) continueront d'automatiser les processus pour améliorer les performances et l'agilité. Troisièmement, l'accent sera davantage mis sur la durabilité, car les entreprises cherchent à devenir plus propres et plus efficaces dans leur utilisation des ressources naturelles. Quatrièmement et non des moindres, les entreprises chercheront à dégager des informations essentielles à partir des données. La numérisation s'approfondira et l'utilisation du cloud mûrira Les capacités numériques renforcent la résilience. 2021 ouvrira la voie à une transformation numérique plus poussée au sein des organisations du secteur industriel.Dans tous les secteurs, les chefs d'entreprise se tournent également vers des technologies telles que l'IA et la modélisation 3D pour comprendre leurs processus et plans de production. Pour s'adapter à un environnement où l'offre de matières premières est volatile et la demande de produits finis est focalisée sur l'essentiel, les entreprises doivent mieux comprendre que jamais leurs installations de production.Le cloud n'est pas forcément un pré-requis à la transformation numérique, mais un facilitateur . La technologie cloud accélère la rentabilisation, augmente la collaboration et réduit les coûts. Ce qui était évident en 2020, c'est qu'une plate-forme cloud permet aux entreprises de consolider les données de plusieurs sources dans un emplacement central pour une transparence et une accessibilité améliorées – à tout moment, en tout lieu et à partir de n'importe quel appareil sécurisé.La crise actuelle accélère l'utilisation du cloud et des données. de manière de plus en plus sophistiquée pour aider à fournir visibilité et certitude dans les opérations. L'adoption de l'analyse est considérée comme l'un des plus grands moteurs de la transformation numérique, car les entreprises recherchent de meilleures informations basées sur les données. Les données agissent comme une source de vérité qui aide les équipes à se concentrer sur les facteurs critiques qui déterminent la résilience de l'entreprise. Il y a également eu un changement fondamental de mentalité: les clients comprennent désormais où ils doivent se rendre et à quelle vitesse ils doivent s'y rendre. À une époque où le temps presse progressivement, une attention accrue portée à la transformation numérique et aux informations basées sur les données changera la donne. L'automatisation s'accélérera Selon Gartner, «d'ici la fin de 2024, 75% des entreprises passeront du pilotage à l'opérationnalisation de l'IA, entraînant une multiplication par 5 des infrastructures de données en streaming et d'analyse.» Le renforcement des systèmes de gestion de données augmentés avec l'intelligence artificielle aidera également pour optimiser et améliorer les opérations. L'examen de grands échantillons de données opérationnelles et historiques deviendra la norme. Nous verrons également les applications d'IA de plus en plus prises en charge par des appareils et des capteurs connectés via l'IIoT. La combinaison de l'IIoT et de l'IA a lancé la prochaine vague d'améliorations des performances, en particulier dans le secteur industriel. Poursuivant cette automatisation, l'IA utilise les données historiques de l'IoT pour analyser les tendances, ce qui peut aider à rationaliser et à améliorer le processus de la chaîne d'approvisionnement grâce à des solutions de pointe telles que la planification des opérations basée sur l'IA. Cela fournit des recommandations aux humains quant à la séquence de planification optimale, réduisant considérablement les erreurs et les inefficacités. La durabilité sera intégrée dans les entreprises La durabilité est un voyage qui commence par mesurer où se trouvent les organisations. La numérisation est la première étape naturelle d'une approche factuelle. Ces données permettent aux entreprises complexes de développer une stratégie significative et de l'exécuter sur le terrain. L'industrie 4.0 aidera à rassembler les informations pour construire un jumeau numérique qui permet aux organisations d'optimiser les processus durables. Si nous prenons le secteur de l'énergie, au cours des derniers mois, la consommation de carburéacteur a chuté de façon spectaculaire, mais la consommation d'énergie est restée globalement relativement stable et la demande d'électricité a augmenté. L'électricité reste le moyen le plus efficace de distribuer l'énergie dans le monde. Dans le secteur manufacturier, en comparaison, les chaînes d'approvisionnement de nombreuses entreprises ne pouvaient pas fléchir au même rythme que le monde changeait. À l'avenir, ces entreprises vont pivoter pour faire appel à des fournisseurs locaux pour répondre aux besoins de spécialistes et avec des émissions plus faibles. Le développement industriel est crucial pour la croissance économique, l'éradication de la pauvreté et la création d'emplois. Cependant, l'augmentation de l'efficacité de l'utilisation des ressources et l'amélioration de l'innovation technologique offrent de réelles opportunités de réduire les coûts, d'accroître la compétitivité et l'emploi. Le secteur industriel, bien que tardif dans le processus de transformation numérique, a une occasion unique de montrer la voie en ayant un impact significatif sur la planète. L'adoption de l'analyse de données est considérée comme l'un des plus grands moteurs de la transformation numérique, car les entreprises recherchent de meilleures informations basées sur les données.Les données agissent comme une source de vérité qui aide les équipes à se concentrer sur les facteurs critiques qui déterminent la résilience de l'entreprise Les entreprises sont parfaitement conscientes qu'elles doivent devenir plus résilientes en utilisant la technologie.Les entreprises utilisent l'IIoT à leur avantage pour se connecter et collecter en toute sécurité des données à partir de divers actifs distants, en acheminant les informations vers des applications opérationnelles avancées et en bouclant la boucle en alimentant des applications métier clés . Cela aide à permettre l'optimisation, la gestion des actifs, l'analyse améliorée et la modélisation / simulation – et cela signifie en fin de compte des améliorations de l'efficacité commerciale dans l'ensemble des opérations, en particulier pour le secteur industriel, où les données ont eu un impact significatif sur cinq domaines: • Les informations opérationnelles en temps réel sont de plus en plus utilisées pour comprendre ce qui se passe en temps réel et permettent la gestion des conditions des cycles de vie des actifs et des opérations. Par exemple, un tableau de bord affichant la fréquence de vibration d'un actif rotatif tel qu'une turbine pendant le fonctionnement fournit une compréhension en temps réel du comportement et de l'état opérationnel de l'actif.
• Les informations opérationnelles historiques aident les organisations à comprendre ce qui s'est passé dans le passé pour créer des renseignements sur le comportement opérationnel des actifs. Grâce aux tendances opérationnelles, à l'affichage des KPI et des tableaux de bord, vous pouvez créer des vues abstraites des états opérationnels. Par exemple, un graphique peut être affiché sur un tableau de bord montrant la fréquence de vibration passée de la turbine pendant le fonctionnement. Cela peut être comparé à la fréquence de vibration en temps réel, créant ainsi des informations sur les tendances opérationnelles à long terme de l'actif.
• L'analyse prédictive est utilisée pour la modélisation de type hypothétique. L'intégration de données historiques et en temps réel permet à votre équipe d'évaluer les résultats potentiels des états et des comportements opérationnels, en tenant même compte des variables tertiaires. Des modèles déterministes ou non déterministes peuvent ensuite être appliqués pour la simulation en boucle ouverte et l'analyse prédictive. Par exemple, vous pouvez désormais estimer la durée pendant laquelle un équipement peut fonctionner avant de devoir être inspecté ou de tomber en panne.
• L'analyse prescriptive décrit ce qui est nécessaire pour optimiser les cycles de vie des actifs et des opérations. Des conseils basés sur des scénarios sont créés et fournis via des éléments d'apprentissage et des algorithmes en boucle fermée pour permettre à votre équipe d'étalonner la planification et la planification sur l'ensemble de la chaîne de valeur de l'entreprise. Par exemple, en utilisant un modèle de chaîne d'approvisionnement unifié, des calculs basés sur des scénarios peuvent être utilisés pour optimiser les programmes de maintenance et les performances, minimisant ainsi l'impact sur vos opérations.
• Une sécurité accrue est obtenue grâce à une combinaison de dispositifs connectés IoT, de technologies de réalité augmentée et virtuelle, qui fournissent des procédures d'exploitation en temps réel et des messages clés au personnel d'exploitation, réduisant ainsi les erreurs humaines pour l'exécution de tâches spécifiques. Soyez audacieux, réfléchissez et évoluez L'incertitude est là pour rester, ainsi que la possibilité d'une résurgence de Covid-19, la durée et la profondeur du ralentissement économique, les guerres commerciales, les fluctuations des prix du pétrole, etc., de sorte que les entreprises doivent tirer les leçons de l'incertitude et créer leur nouvelle normalité. avons-nous appris de 2020? Les entreprises ont besoin de logiciels intelligents pour résoudre les problèmes industriels liés à la création de valeur, à l'amélioration de la productivité, à la découverte d'informations, à la gestion des risques et à l'optimisation des coûts. Avec la bonne technologie, les entreprises peuvent être incroyablement agiles pour gérer les coûts, augmenter l'efficacité et éviter des erreurs coûteuses.La combinaison de la numérisation, de l'automatisation et des informations basées sur les données, avec un accent sur les activités durables, peut être un facteur de différenciation clé et une force motrice pour aider à garantir les entreprises atteignent leurs objectifs d'aujourd'hui et de demain. Si vous avez un article / une expérience / une étude de cas intéressant à partager, veuillez nous contacter à [email protected]

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