L’IIoT, ou l’internet industriel des objets, doit permettre de piloter automatiquement les process. Focus sur une technologie complexe qui commence à se déployer dans les entreprises.

L’Internet des objets a déferlé dans nos sociétés sous la forme d’objets ludiques, un peu gadgets parfois, avec notamment des applications pour la maison autour de la domotique connectée. Appliqué à l’univers industriel, l’IIoT offre des perspectives qui modifient en profondeur le pilotage et la gestion de la production, mais également le management. Au-delà des termes tels que “maintenance prédictive” ou “intelligence artificielle”, qui recèlent plein de promesses, les dispositifs sont encore limités dans leurs actions, mais les technologies évoluent vite.

Parfois, l’engouement a laissé place à une amère déception face à une Industrie 4.0 annoncée comme prometteuse, mais pas encore tout à fait au point, avec un retour sur investissement inférieur à celui escompté. L’injonction de l’Industrie 4.0 ne doit pas faire perdre de vue l’essentiel : cette technologie estelle utile à mon activité et est-elle rentable ? L’IIoT se déploie pour répondre aux attentes d’une production industrielle qui évolue sur des marchés de plus en plus fluctuants.

« Elle permet de trouver des solutions globales à des problèmes que l’on n’était pas capable de résoudre avant », résume Davy Pillet à la tête d’Ellistat, qui développe des procédés pour analyser les données et piloter automatiquement le réglage de l’outil de production. C’est une technologie complexe, mais dont l’utilisation, en parallèle, se simplifie pour en démocratiser l’usage. Elle permet de gagner du temps, de l’argent, de focaliser les collaborateurs sur des tâches primordiales, bref : d’accroître la productivité et la compétitivité de l’entreprise.

De l’hypothèse à la prédiction

Du point de vue de sa définition, l’IIoT a, au fil des années, élargi son sens initial. Décrivant au départ, des objets connectés à Internet, qui développent davantage de fonctionnalités, l’IIoT actuelle va plus loin. L’intérêt, explique Davy Pillet, n’est pas juste d’avoir une machine connectée – car, « au final, ce n’est pas qu’un capteur qui envoie de l’information » –, mais toute la solution qui vient autour : « À partir des données, on est capable de comprendre une situation et de l’analyser, pour apporter une réponse à un problème donné. » La mise en réseau de périphériques, d’ordinateurs engendre de nouvelles fonctionnalités.

« L’IIoT est un dispositif électronique qui prend des mesures, les interprète et les transmet à une autre machine, à un ordinateur ou un serveur, pour que les données recueillies soient exploitées pour l’activité industrielle », complète Richard Phan, dirigeant d’Inventhys, entreprise annécienne qui codéveloppe des produits connectés. « L’informatique apprend à partir d’une très grande quantité de données. Les deux peuvent donc être en symbiose : les capteurs relèvent les datas pour nourrir les technologies d’intelligence artificielle », résume-t-il.

« L’utilisation principale de l’IIoT aujourd’hui est dans la collecte de données pour comprendre et prédire ce qu’il se passe dans l’entreprise. C’est faire du big data et, à partir de cette montagne de données, construire des modèles », relève Davy Pillet. Actuellement, l’Internet des objets permet surtout de faire remonter des informations, pour déclencher une intervention humaine. Il trouve, de fait, des applications dans la compréhension de pannes dont le coût impacte directement le chiffre d’affaires, avec l’ambition de s’orienter de plus en plus vers une maintenance prédictive (voir encadré).

Des rapports automatiques sont ainsi générés pour permettre de centraliser l’information et de la structurer, sur des tablettes, des écrans télé au coeur de l’atelier. Ces choix technologiques engendrent un bouleversement des rapports hiérarchiques, avec une transmission de l’information à tous les échelons en même temps. D’autres applications permettent de traquer des produits, des machines, des palettes, équipés de capteurs géolocalisés, pour suivre les déplacements à l’intérieur de l’entreprise, mais aussi à l’extérieur. Le but est de gagner du temps et éviter les déplacements chronophages des opérateurs.

Montagne de données

La question centrale concerne l’utilisation de ces grandes masses de données. « La réponse n’est pas encore complètement claire », constate Davy Pillet. Des solutions comme le SPC permettent de traquer les dérives des process, mais pour s’orienter vers de la maintenance prédictive, c’est un peu plus complexe : « Il faut mettre du machine learning pour arriver à comprendre les pannes », complète Davy Pillet. « Ce sont des solutions qui existent, mais qui ne sont pas encore massivement déployées. » D’autant que le retour sur investissement n’est pas toujours au rendez- vous : les systèmes détectent toutes les pannes, même les plus petites dont la gestion avec de tels systèmes n’est pas rentable.

Le langage des logiciels est au coeur de l’IIoT, d’autant plus que les besoins des entreprises nécessitent des programmes très pointus associés ensemble et pas un seul logiciel capable de tout faire avec plus ou moins d’efficacité. Toutes ces briques doivent pouvoir communiquer entre elles. Dans ce domaine, des interfaces de programmation (API pour Application Programming Interface) lèvent l’obstacle en permettant aux différentes solutions logicielles de se comprendre, « avec des standards API qui fonctionnent très bien », selon Davy Pillet.

Mais le point de blocage central reste la configuration des systèmes, qui peut être très longue et dont le coût est souvent sous-estimé. Les sociétés spécialisées dans ces technologies, comme Ellistat, cherchent à contourner ce problème en automatisant le procédé. « Avec nos solutions, nous pouvons désormais récupérer les configurations via des logiciels tiers ; dans notre cas, la CAO », précise Davy Pillet. « Une bonne solution IoT, c’est une solution qui arrive clé en main. Il faut que la configuration soit intuitive et contextualise les données. »

Le projet de l’îlot de production Usitronic du Cetim, en partenariat avec le pôle Mont-Blanc Industries, va dans ce sens. Constitué d’une machine-outil, d’une cellule robotisée et d’une machine de mesure tridimensionnelle, il s’appuie sur les systèmes autoadaptatifs connectés entre eux pour corriger en temps réel les dérives et parvenir à l’exigence du zéro défaut. Car, pour être déployé dans l’industrie, l’enjeu de l’IIoT est bien de pouvoir piloter automatiquement les process avec des systèmes intuitifs faciles à utiliser.

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Par Sandra Molloy