Les entreprises du monde entier cherchent à gagner en efficacité et en dynamisme 95 % des fabricants utilisent ou envisagent d’utiliser des technologies de fabrication intelligente, contre 84 % en 2023 (Rockwell Automation, Neuvième rapport annuel sur l’état de la fabrication intelligente)
Tout le monde sait que les données sont essentielles pour répondre à ces demandes, mais face aux évolutions du marché, il faudra plus que la simple collecte de données pour rester compétitif. Cela nécessitera également de transformer la grande quantité de données générées chaque jour en informations exploitables qui favorisent la productivité.
Cela signifie que les machines doivent être capables d’organiser, de contextualiser et de partager les données afin que les fabricants puissent tirer une nouvelle valeur de leurs usines et apporter de nouveaux niveaux d’intelligence à leurs opérations.
Les OEM peuvent désormais concevoir leurs équipements avec les données au cœur de leurs produits
Dans les usines modernes, les données sont partout. Mais il est souvent difficile de définir exactement celles qui sont nécessaires maintenant et celles qui pourraient être nécessaires pour réussir demain. Cela coïncide avec une nouvelle dynamique croissante entre les équipementiers et les clients finaux, dans laquelle ces derniers comptent sur les équipementiers pour fournir des machines qui fonctionnent sur de longues périodes, mais aussi pour jouer un rôle plus actif dans des domaines tels que la formation, le conseil et l’intégration aux processus environnants.
Les équipementiers doivent donc améliorer leurs offres afin de pouvoir fournir non seulement plus de données, mais aussi contextualiser et extraire ces données pour qu’elles puissent être facilement partagées avec d’autres systèmes. Voici l’ère de la machine intelligente compatible avec les données
Qu’est-ce qui rend une machine intelligente Data-Ready ?
Concevoir des machines à l’aide d’une technologie compatible avec les données data-ready peut contribuer à fournir une avancée significative dans l’utilisation des données opérationnelles. Ces machines peuvent alors organiser, contextualiser et rendre les informations disponibles, offrant ainsi aux utilisateurs une mine d’informations sur les lignes de production, les installations et les parcs d’équipements.
Avec les données au centre de la conception, les équipementiers et les clients finaux définissent les informations requises et les exploitent au-delà du niveau de l’équipement, résolvant ainsi l’impasse de la transformation numérique où les deux parties ont du mal à s’aligner en raison d’exigences peu claires concernant les données et de coûts d’investissement initiaux élevés.
Désormais, les fabricants peuvent s’adapter à l’évolution des exigences en matière de données et être prêts à répondre aux demandes futures de manière plus rapide, plus efficace et à moindre coût.
3 facteurs de valeur à ne pas rater
Cette approche de conception plus intelligente offre aux utilisateurs la possibilité d'introduire de nouvelles améliorations, de revoir les conceptions pour effectuer des ajustements ou de modifier les applications en fonction de leurs besoins spécifiques. Personne n’a plus à s’engager dans des décisions irrévocables Avec leurs capacités à structurer, extraire et partager des données avec presque toutes les applications externes, les machines intelligentes compatibles avec les données apportent de la valeur par:
- Organisation et contextualisation des données
- Découplage et optimisation du flux d’informations
- Combinaison de fonctions telles que la visualisation, l’analyse des données, l’accès à distance et l’Internet industriel des objets (IIoT) en périphérie
Données organisées et contextualisées
Les équipementiers doivent prendre en compte la façon dont les données sont utilisées au niveau de l’équipement, mais aussi s’assurer que les données peuvent s’extraire de la machine pour alimenter les environnements numériques de l’utilisateur final. Les données d’équipement apparaissent souvent comme une liste de points de données volumineuse et relativement plate, qui apporte peu d’informations pertinentes. En organisant les données dans un modèle, des points de données individuels peuvent être rassemblés pour aider à définir leur relation les uns avec les autres. Cela inclut des données supplémentaires qui permettent de définir les relations entre les différentes parties du modèle, fournissant ainsi une contextualisation de ce qui se passe dans les processus globaux.
C’est par cette organisation et cette contextualisation que commence la transformation de données brutes en informations exploitables.
Push vs. Pull : découplage et optimisation du flux de données
L’intention est essentielle dans la façon de consommer les données. Il faut donc décider s’il y aura un flux constant de données qui sera extrait par des applications externes telles que les systèmes de contrôle et d’acquisition de données (SCADA) et les systèmes d'historisation, ou si les données doivent être sous une forme plus transactionnelle où elles seront transmises au bon moment, du niveau de contrôle à une application axée sur les événements.
Ensuite, les utilisateurs doivent utiliser une plate-forme moderne pour fournir des données organisées et contextualisées via divers protocoles IT. En collectant et en présentant uniquement les informations pertinentes, on simplifie le processus d’identification des données nécessaires à une application. Ces solutions optimisées réduisent substantiellement la quantité de données envoyées, ce qui permet de gagner du temps et d’augmenter la productivité.
Fonctionnalités combinées au niveau machine
Au niveau machine, il doit également y avoir une solution moderne capable de combiner la visualisation, l’analyse des données, l’accès à distance et l’Internet industriel des objets en périphérie. La capacité à déplacer les données conduit à des offres différenciées qui se démarquent sur le marché. Souvent, les clients potentiels ne savent pas exactement de quelles informations ils ont besoin. Adopter une approche data-ready peut donc leur permettre d’être flexibles en matière de données.
En libérant la valeur précédemment piégée dans les machines, les fabricants peuvent gagner en efficacité et en productivité dès le départ.
Exemple de réussite d’un équipementier
Dans le passé, la visibilité sur les performances était obtenue en envoyant des données non contextualisées à un système SCADA local, et c’était à peu près tout. Les différences dans les rapports de données entraînaient souvent une confusion sur les performances de l’équipement et de l’ensemble de la ligne de production en général.
Avec les machines intelligentes data-ready, les données de performance peuvent être organisées en modèles d’information et, avec une plates-forme moderne, fournir de meilleures informations sur la machine. Ces mêmes modèles d’information peuvent ensuite fournir une vision plus complète des performances au niveau de la ligne de production ou au-delà.
Ces informations peuvent même être mises à la disposition de l’équipementier afin qu’il puisse surveiller l’efficacité, fournir de l’assistance et gagner en visibilité sur l’ensemble d’un parc d’équipements, le tout à partir d’une unique source d’informations.
Horia Saulean, Directeur des solutions robotiques chez DCC Automation, un partenaire OEM niveau Gold de Rockwell Automation, a opté très tôt pour cette approche. « Nos clients [utilisateurs finaux] sont durement impactés par la pénurie de main-d’œuvre. Ils doivent prendre des décisions éclairées qui les aident à obtenir le TRS le plus élevé compte tenu de leurs contraintes », explique-t-il.
« Grâce à la mise en œuvre d’ensembles de solutions compatibles avec les données dans nos équipements, nous pouvons leur fournir des informations qui faciliteront la maintenance prédictive et même la régulation de la puissance consommée par les machines. Cela les aide à prendre des décisions éclairées sur l’utilisation de leurs ressources. »
Efficacité transformatrice
Les solutions compatibles avec les données transforment la façon dont les entreprises peuvent exploiter les données, ce qui permet aux équipementiers et aux clients finaux de réaliser des gains d’efficacité et d’augmenter la valeur de leurs activités. Lorsque la disponibilité des données est découplée de la consommation, les utilisateurs deviennent plus volontaires dans leur façon d’organiser les données et de générer plus d’efficacité avec un moindre trafic de données.
De plus, les utilisateurs finaux peuvent désormais exploiter la puissance d’une plate-forme moderne qui combine la visualisation et la capacité à extraire des données de l’équipement. Ils peuvent ainsi obtenir la flexibilité nécessaire pour atteindre leurs objectifs de transformation numérique.
