Examen des technologies
« Chaque client pouvait choisir la couleur de sa Ford Model T, « du moment que c’était du noir ! »
problèmes révélateurs au niveau des réglages effectués en usine, ou sur des équipements installés sur site.
Grâce aux machines et aux capteurs spéciaux qui collectent des données à chaque étape des processus, les avantages potentiels de l’IIoT sont énormes. Au lieu d’établir des programmes d’entretien fixes reposant sur l’examen régulier des équipements et la réparation des problèmes en cas de défaillance, l’IIoT permet aux entreprises de saisir et d’analyser les données, puis de signaler les problèmes potentiels avant qu’ils ne provoquent une immobilisation des équipements défaillants. Ce moyen efficace qui consiste à suivre des « motifs » pour signaler des défaillances peut alimenter l’utilisation de la modélisation conditionnelle, libérant ainsi le potentiel des programmes de maintenance réellement prédictifs.
Cette tendance a un effet considérable sur le rôle des professionnels de la maintenance. Avec l’essor de l’IIoT et l’introduction de nouveaux équipements tels que les casques à réalité augmentée, des emplois jusqu’alors responsables de la réparation des actifs jouent un rôle croissant en évitant que les équipements tombent en panne. Davantage proactive, la maintenance est de plus en plus perçue comme un facteur de compétitivité majeur, de sorte que les entreprises manufacturières investissent de plus en plus dans l’automatisation de leurs usines avec pour objectif
d’améliorer en permanence leurs activités de maintenance.
Mais l’Internet des objets industriel ne se limite pas aux problématiques de maintenance. L’augmentation de la connectivité et l’intégration des environnements industriels ont également un impact sur la façon dont sont conçus et utilisés les actifs de la chaîne de production. Prenons l’exemple de la robotique : les très puissants bras robotisés que l’on trouve dans les usines ont été isolés dans des cages de sécurité afin de protéger les opérateurs. Toutefois, la dernière génération de robots collaboratifs (les « cobots ») embarque un ensemble de capteurs de position associés à une connectivité IIoT optimisée qui leur permet de réagir en une fraction de seconde à la présence d’un intervenant. En raison de cette amélioration et dans certaines situations, les cobots peuvent être exploités en toute sécurité aux côtés d’êtres humains, créant ainsi des lignes de production davantage flexibles et personnalisées.
Viennent ensuite les aspects liés au transport et à la logistique des usines, un domaine où l’architecture IIoT modifie également les opérations au quotidien. Il est de plus en plus courant de voir des robots autonomes se déplacer dans les allées des usines: c’est un moyen généralement très efficace de déplacer des pièces ou des marchandises dans des installations des grandes dimensions, et ainsi d’améliorer les rendements en
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