Data Centers

Accélération de l’industrie 4.0 et l’essor du Edge Industriel

Grâce à la Covid, les entreprises industrielles s’intéressent de plus en plus aux opérations à distance et pour de bonnes raisons. Avec l’Industrie 4.0 et le bon niveau de cybersécurité, la gestion à distance permet aux opérateurs dans les usines de continuer à ajuster les processus, de mener des opérations de maintenance et de prendre des décisions opérationnelles avec des aperçus exploitables, même lorsque l’accès physique à l’usine est restreint.

Cela souligne également l’importance du Edge industriel. Depuis quelques années, le Edge Computing fait l’objet d’un engouement croissant, et avec l’accélération de la transformation numérique, je pense que nous sommes sur le point de découvrir pourquoi.

Quel est le rôle du Edge industriel ?

La couche Edge Control a traditionnellement été considérée comme le domaine du contrôle à grande vitesse et en temps réel. C’est un endroit où les signaux sont analysés et où les décisions sont prises aussi rapidement que possible. La couche Applications et Analyses, en revanche, est l’endroit où les données sont recueillies et où tous les tris et calculs sont effectués pour transformer ces données en conseils utiles pour l’entreprise.

Et si nous combinions la notion de temps réel de la couche Edge Control avec certaines des capacités d’analyse des données de la couche Applications et Analyses ? Cette approche s’inscrit dans une tendance plus large appelée « Edge Computing industriel » et gagne en popularité. Aujourd’hui, il est de plus en plus nécessaire de disposer de capacités de traitement des données dans un environnement périphérique Edge. Des applications telles que la gestion des actifs, par exemple, doivent surveiller les performances et traiter les données en temps réel pour fonctionner correctement. Il est également nécessaire d’avoir des aperçus plus riches des informations des systèmes de l’entreprise, ainsi que des données d’exploitation du personnel travaillant dans l’usine.

En pratique, cela signifie que les données doivent être stockées et analysées aussi près que possible de leur emplacement de production, ce qui nécessite un traitement rapide de grandes quantités de données. La latence est l’ennemi — dans certaines applications de contrôle, nous parlons de millisecondes. Un aller-retour vers un data center dans le Cloud ne suffirait pas !

Pour relever ces défis alors que nous nous avançons dans l’Industrie 4.0, et surtout à l’ère post-COVID, j’ai le présentiment que nous allons assister à une augmentation considérable du Edge Computing industriel.

Tendance du Edge Computing en pratique

Pour les usines situées sur des sites éloignés ou dans des environnements difficiles avec une connectivité limitée, le Edge Computing est encore plus pertinent. Ces clients ont besoin de solutions puissantes et robustes pour relever des défis complexes. Deux de nos clients de production de pétrole et de gaz en Asie du Sud-Est et au Moyen-Orient dont la connectivité aux puits éloignés était limité, ont mis en œuvre des solutions de Edge Computing afin d’aider les opérateurs à tirer le meilleur parti de leurs systèmes.

Les deux clients partageaient des objectifs communs :

  • Capturer l’expertise de leurs opérateurs les plus expérimentés, l’automatiser et la déployer sur un plus grand nombre d’actifs
  • Gérer activement les cycles de vie des actifs et les calendriers de maintenance
  • Optimiser la production des puits en réduisant les interruptions d’activité imprévues et en optimisant les volumes de pétrole

Pour aider ces deux clients à atteindre leurs objectifs, nous avons mis en place EcoStruxure Autonomous Production Advisor (EAPA), une nouvelle solution qui sera commercialisée dans le courant de l’année. Elle rassemble la puissance et la flexibilité du Cloud et du Edge Computing avec l’apprentissage machine et des capacités d’intelligence artificielle.

Les modèles d’apprentissage machines captent l’expertise des opérateurs chevronnés et d’experts en la matière. Cette approche permet au client de détecter, de classifier et, dans certains cas, même de prévoir à quel moment l’équipement va entrer dans un état de fonctionnement anormal – non seulement du point de vue électrique et mécanique, mais aussi du point de vue du processus de production.

Les deux clients font état de résultats très positifs. Dans un cas, le client a enregistré une augmentation de sa production de 13 % tout en réduisant de 34 % sa consommation d’énergie. Grâce aux avantages de cette solution, le client s’attend à prolonger la durée de vie du puits grâce à une réduction des contraintes exercées sur le système.

Solutions ouvertes, innovantes et collaboratives

À mesure que la transformation numérique industrielle progresse, nous voyons de plus en plus d’approches comme le Edge Computing s’appuyant sur de nouvelles façons d’utiliser les trois niveaux : Applications et d’Analyses, Edge Control et Produits connectés. Ces solutions « hybrides » évoluent en fonction de l’expérience du monde réel et sont motivées par le besoin de rentabilité et de durabilité toujours plus élevés.

En associant la puissance de calcul de la couche Applications avec le haut débit et le temps réel de la couche de Edge, le personnel peut accéder à des informations de haute qualité en tout lieu et à tout moment. C’est pourquoi nous l’appelons l’innovation à tous les niveaux !

Pour en savoir plus sur le Edge Computing et sur ce qu’il permet à l’Industrie 4.0, consultez la réunion-débat (en anglais) « The Rise of Industrial Edge » à laquelle j’ai récemment participé avec des collègues de Schneider Electric, AVEVA et Stratus Technologies.


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