L’Internet industriel ou l’Usine 4.0

 

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Si l’Internet industriel des objets connectés (IIoT) est un terme inventé par Frost et Sullivan en août 2000, il semble que peu de personnes utilisent et mettent en œuvre ce phénomène. Il constitue néanmoins la révolution de 2015. En effet, selon une étude d’Accenture de 2014, les entreprises qui ont développé l’Internet industriel se montrent deux fois plus performantes qu’avant la mise en place de l’Usine 4.0. Dans ce cadre, pour accélérer le développement, l’adoption et l’usage intensif des technologies de l’Internet industriel, AT&T, Cisco, General Electric, IBM et Intel ont créé, très récemment, un consortium de l’Internet industriel (CII).

L’Internet industriel ou Usine 4.0 correspond à l’intégration de capteurs et de logiciels au sein de machines complexes. Le machine learning, le Big Data, la communication de machine à machine (M2M) sont donc utilisés, au sein de l’Usine 4.0.

L’Internet industriel permet ainsi de transformer la manière dont les hommes et les machines interagissent, en utilisant des données et des analytiques. Ces derniers sont sources de gains d’efficacité, d’accélération de la performance et d’optimisation des process.

Notre article sera développé en trois temps. Dans un premier temps, nous montrerons que les potentialités du marché de l’IIoT sont très importantes. Ensuite, nous analyserons la chaîne de valeur de l’IIoT. Enfin, nous mesurerons l’importance des gains économiques liés à l’Usine 4.0, au sein des entreprises et déterminerons comment mettre en œuvre l’IIoT.

 

  • Un marché au très fort potentiel  

 

Selon GE (2014), 46% de l’économie mondiale va profiter de l’Internet industriel. Selon Accenture Strategy (« The Growth Game-Changer : How the Industrial Internet of Things can drive progress and prosperity »), l’Internet industriel des objets permettrait d’augmenter le PIB mondial de 10.6 milliards de dollars d’ici 2030.

C’est pourquoi de nombreux pays se concentrent sur l’IIOT comme moyen de délivrer plus de croissance, plus rapidement. Par exemple, l’Angleterre a investi, en 2014, 125 millions de dollars dans la recherche pour l’IIOT, les Etats-Unis prévoit d’investir, en 2015, 800 millions de dollars dans le secteur alors que l’Allemagne envisage une augmentation de sa productivité de 30%, à travers ses initiatives dans l’Usine 4.0.

Afin d’intégrer les technologies de l’Usine 4.0, les pays doivent disposer de conditions préalables comme des structures industrielles bien établies et des investissements en R&D importants.

Selon Accenture Strategy, 4 piliers permettent aux pays de tirer d’importants bénéfices de l’IIOT :

-les composants « business » liés aux systèmes d’informations au sein des entreprises, au capital humain, à la qualité de la gouvernance au sein des entreprises et des investissements, à l’accès au capital et à l’ouverture économique : de bons systèmes d’information permettent un transfert de l’information efficace.

-les facteurs de décollage comprenant les investissements en R&D, la qualité de la recherche scientifique du pays, l’urbanisation et l’expansion de la classe moyenne : d’importantes avancées technologiques sont sources d’intégration rapide de l’IIOT au sein des organisations.

-les facteurs de transfert comme les transferts de connaissance formelle et informelle, la capacité d’intégration de nouvelles technologies au sein des organisations, la volonté des consommateurs d’adopter de nouvelles technologies et les enjeux de sécurité et d’anonymisation des données. L’échange de savoirs est nécessaire à la diffusion de l’Internet industriel des objets.

-les facteurs liés aux innovations : la culture entrepreneuriale, le développement de  technopôles et la focalisation sur les besoins du consommateur

 

Ainsi, la capacité d’intégration de l’Internet industriel des objets sera accrue si les pays disposent de l’ensemble de ces facteurs.

Dans ce cas, l’investissement dans l’Internet industriel aura un impact important sur le PIB, à la fois direct et indirect via l’accroissement de la productivité globale des facteurs.

Par exemple, via l’Internet industriel, le PIB des Etats-Unis prévoit d’augmenter de 6 132 milliards d’ici 15 ans, celui de l’Angleterre de 303 milliards et celui de l’Allemagne de 593 milliards, sous les conditions économiques actuelles.

 

Enfin, les investissements du gouvernement dans la R&D permettront d’accroître davantage l’influence de l’Internet industriel des objets sur l’économie nationale. Par exemple, si les Etats-Unis améliorent leurs systèmes d’informations, l’impact de l’IIOT sera accru de plus d’un milliard de dollars sur le PIB ou si le gouvernement anglais incite davantage les entreprises à engager des personnes expertes de l’IIOT, cette influence sera augmentée de près de 200 millions de dollars.

 

  • L’Internet Industriel, du capteur aux smart apps

 

Les entreprises qui ont adopté l’Internet industriel se montrent plus ou moins matures sur le sujet. Certains ont simplement intégré des capteurs au sein de leurs appareils, d’autres collectent et stockent les données, d’autres enfin analysent les données et créent des smart apps afin de mieux vendre et d’améliorer leurs process. Les différentes entreprises se situent donc à des moments spécifiques de la chaîne de valeur.

 

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Le premier niveau de la chaîne de valeur de l’Internet industriel correspond à la connexion intelligente entre l’homme et la machine, à la mise en place de capteurs sur les équipements industriels afin d’acquérir des données. L’un des principaux enjeux consiste à gérer la complexité des types d’équipements de collecte de données. Certaines entreprises sont spécialisées dans la création de capteurs sans fil comme Atim ou Sigfox qui met en œuvre un réseau d’objets connectés dans le monde entier, à partir de capteurs à basse fréquence.

Le second niveau de la chaîne de valeur de l’Usine 4.0 consiste à analyser les données de capteurs. Au travers du développement du machine learning, de l’analyse statistique et des techniques de data mining, les données vont être analysées intelligemment et des informations pertinentes vont être déterminés. C’est notamment ce que réalise le CEA list. L’entreprise développe des algorithmes et des outils logiciels pour traiter et analyser une grande variété de données issues d’appareils de mesure (biologie, industrie agroalimentaire, contrôle de procédé…) ou de réseaux de capteurs (bâtiments, équipements industriels, véhicules…).

Le troisième niveau de la chaîne de valeur correspond à la centralisation de l’information : les informations, provenant des machines connectées, sont introduites au sein d’une plateforme. Des analytiques personnalisées seront établies par la plateforme et permettront d’extraire efficacement des données sur les conditions des machines, au cours du temps. Au sein de la plateforme IoT, Predix, développée par General Electrics Digital, les données de l’ensemble des départements de GE (Aviation, Energie, Santé, Transports…) sont collectées, stockées sur le Cloud puis analysées. Par exemple, Water & Process InSight est un système sécurisé, intégré au sein de Predix, pour gérer les quantités d’eau consommées et les processus chimiques liées à la transformation de l’eau. Les analytiques développées par Predix permettent de s’introduire au sein des systèmes chimiques et de gérer les performances des différents processus. Des tableaux de bord présentent également le niveau actuel de fonctionnement des appareils, comparativement à des données historiques et de tendance.

 

Le quatrième chaînon de la valeur consiste à comprendre parfaitement le fonctionnement des machines connectés : les données des objets connectés pourront alors être visualisées par les utilisateurs, via des techniques de data visualisation, afin de les aider à prendre des décisions avisées. Un certain nombre de plateformes IoT se sont développés dans ce cadre, proposant des smart apps permettant de visualiser les données de capteurs analysées et de prendre des décisions relativement à ces données.

Le dernier niveau consiste à optimiser la qualité des données et à adapter la visualisation selon les utilisateurs. Pour cela, il s’agit de développer des personas afin de cerner les différents profils d’utilisateurs des analytiques : ils peuvent être directeur général, directeur, marketing, commercial, RH ou financier- dans ce cas, les informations devront être parfaitement visibles et lisibles en un seul clic afin de ne pas perdre du temps, eux-mêmes sur l’analyse de ces données. Si les interlocuteurs sont des directeurs techniques, des data scientists ou analysts, les données pourront être légèrement moins visuel car ces derniers présentent, en général, une grande habitude de manipulation des données et de détermination des informations pertinentes issues de ces dernières.

Ainsi, l’Internet industriel,  à travers la communication de machines à machines et de machines à hommes, permet d’analyser et d’optimiser les données afin de mieux vendre et de mieux opérer. Par exemple, les usines sont plus efficaces grâce à la collecte et l’analyse des données de capteurs. Les hôpitaux savent comment mieux traiter leurs patients via des capteurs qui leur donnent accès à l’historique médical de leurs patients et à leurs besoins. Les conteneurs maritimes géants optimisent leur temps de livraison, via le chargement et le déchargement des marchandises rendus plus efficients par des systèmes intelligents.

 

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L’Internet industriel permet donc une communication efficiente entre l’homme et la machine et d’améliorer la performance des entreprises.

 

  • L’Internet industriel des objets améliore significativement la performance des entreprises via des données enrichies

 

L’Internet industriel des objets serait capable d’augmenter fortement la productivité des entreprises et d’encourager l’innovation. Ce deuxième temps visera à montrer, à travers des cas d’applications, l’amélioration de la performance apportée par les données enrichies. Les cas d’application de l’IIoT sont multiples. Néanmoins, nous avons souhaité insister sur trois cas d’écoles particuliers que sont l’agriculture, les smart cities et l’énergie.

 

a) Des use cases illustrant l’impact de l’IIoT sur la performance des entreprises

 

Tout d’abord, l’agriculture est un premier cas d’utilisation de l’Usine 4.0. La plupart des pays développés ont besoin d’un important stock de nourriture et aimeraient disposer d’un grand nombre d’informations, depuis le processus de production jusqu’à la distribution, afin de s’assurer de la qualité des produits qu’ils ont dans leurs assiettes. Pour garantir l’origine et la qualité du produit, de nombreuses données sont collectées via des tags RFID, des applications sur le développement des plantations, sur la logistique des récoltes et de la production. Par exemple, l’entreprise agro-alimentaire, Chitale Dairy, a mis en place des capteurs sur les vaches pour que ces dernières soient plus productives. Ces capteurs permettent de connaître ses besoins nutritionnels, la qualité de son sang, ses potentielles maladies. La mise en place de ces appareils connectés va permettre d’accroître la croissance de Chitale Dairy, de réduire la pollution via une baisse des émissions de méthane et de produire plus de lait, nourrissant dès lors un plus grand nombre de personnes. Ces capteurs ont ainsi permis d’augmenter la production de 5 litres de lait par jour et par vache.

 

On peut également penser au cas des smart cities. Des capteurs sont alors mis en place pour contrôler les services de jardinage, de ramassage des poubelles… L’entreprise Wairbut a choisi en 2014 de mettre en place un dispositif de gestion des déchets, de recyclage de tout type de matériaux. Ils ont créé un appareil connecté, Sintelur, pour déterminer quand les poubelles doivent être collectées. Cela permet donc d’optimiser la collecte des déchets en envoyant des données GPS aux camions de ramassage des poubelles et en leur permettant, via la géolocalisation, de déterminer l’itinéraire le plus court. Il s’agit ainsi d’une amélioration du service de ramassage, permettant un accroissement de la productivité, du recyclage et une baisse de la pollution.

 

Le secteur de l’énergie est également un use case important de l’IIOT. En effet, il est important d’optimiser la gestion de l’énergie pour éviter de supporter de très forts coûts fixes et de réduire la profitabilité de l’entreprise. C’est notamment pour cela qu’Unatec a développé son produit « Energy Smart Generation », en 2014, qui définit en temps réel des indicateurs de performance (KPI) afin de comparer la production réelle d’énergie avec les prédictions, de réaliser des rapports de performance. Ils mettent également en place des actions de maintenance préventive, à travers le déclenchement d’une alarme détectant des incidents ou des dysfonctionnements probables de la machine. Ainsi, la maintenance préventive peut être améliorée et les coûts logistiques et de maintenance peuvent être réduits, accroissant dès lors la productivité et la profitabilité des entreprises.

L’Internet industriel permet donc d’accroître la productivité et la profitabilité des entreprises, réduisant les coûts de maintenance et de logistique, le développement de nouveaux produits et/ou services directement liés aux machines connectées.

 

b)Comment mettre en œuvre l’Internet Industriel des objets connectés ?

 

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Tout d’abord, si une entreprise a les moyens financiers nécessaires à la mise en œuvre de l’IIoT, elle se doit d’intégrer, dès que possible, l’Internet industriel des objets au sein de ses process. : sa performance sera alors augmentée de 100%. Dans le cas contraire, de plus, elle risque de se faire dépasser par un de ses concurrents ayant investi dans le secteur.

Ensuite, les dirigeants des entreprises intégrant l’IIoT dans leurs process doivent faire en sorte que les investissements dans l’Internet industriel soient rentables. En effet, ils doivent prendre conscience que ces investissements nécessitent de nouveaux recrutements dans la data science et la data engineering, capables de stocker, exploiter via des modèles de machine learning, analyser les grands volumes de données collectées.  L’entreprise peut également faire appel à une équipe extérieure de data scientists et engineers qui peut aider dans l’implémentation de ses investissements au sein de l’entreprise.

 

Enfin, l’entreprise doit faire attention à la sécurisation de ces données. Ses données d’appareils connectés peuvent être piratées. Il s’agit alors d’installer des logiciels de protection des données dans votre entreprise ou de faire appel à une équipe extérieure forte d’expérience dans la sécurisation de vos données. De plus, pour répondre aux contraintes de la CNIL, les données se doivent d’être anonymisées.

Nous sommes convaincus que l’avenir de l’IIoT réside dans le croisement des sources de données, interne à l’entreprise et externe, et que les algorithmes de machine learning orientées efficacité opérationnelle sont indispensables à la réussite de l’usine 4.0. La mise en place d’un data exchange interne à votre entreprise constitue pour nous l’IIoT de demain, l’Usine 5.0.

 

Ainsi, l’Internet industriel constitue la révolution à venir et il s’agit pour les entreprises industrielles d’intégrer cette dimension au sein de leurs process afin d’améliorer leur productivité et par suite leur profitabilité, réduisant leurs coûts fixes logistiques et de maintenance. Il faut néanmoins que les entreprises soient préparées à de tels investissements et qu’elles soient en mesure, en termes de compétences techniques, à intégrer l’Internet industriel, au sein de leurs process.

Nous pensons que ces nouvelles opportunités redistribueront les cartes du paysage concurrentiel car elles ouvrent de nouvelles perspectives de tarification par le service (prix au kilomètre versus un prix à l’achat, maintenance au kilomètre, conseil énergétique, garantie de service étendue, …). Ces modifications profondes redistribueront les acteurs, tout au long de la chaîne de valeur, qui se partageront les nouvelles richesses, fruits de leur transformation réussie.