La technologie est désormais profondément ancrée dans presque toutes les facettes de la vie moderne et joue un rôle primordial pour de nombreuses entreprises à travers le monde. La transformation digitale permet aux entreprises, en particulier dans le secteur industriel, d'améliorer leurs capacités et d'augmenter leurs rendements à travers leurs actifs et leurs opérations. L'utilisation de l'Internet industriel des objets (IIoT) par le biais de l'analyse en temps réel a eu un impact profond en améliorant les temps de réponse aux problèmes potentiels et en minimisant les dommages possibles à l'environnement, ce qui a permis d'éviter des arrêts imprévus coûteux tout en améliorant les bénéfices.
En 2021, quatre tendances technologiques clés se détachent pour le secteur industriel. Premièrement, la Digitalisation continue à se répandre et à mûrir au sein des organisations - l'IIoT connecté va plus en profondeur et s'étend plus largement au cœur de nombreuses entreprises. Deuxièmement, les technologies basées sur l'Intelligence Artificielle (IA) et l'apprentissage machine (ML) continueront d'automatiser les processus pour améliorer les performances et l'agilité. Troisièmement, l'accent sera mis sur la durabilité environnementale, les entreprises cherchant à devenir plus propres et plus efficaces dans l'utilisation des ressources naturelles. Quatrièmement, et ce n'est pas le moindre, les entreprises chercheront à dégager des informations essentielles à partir des données.
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La numérisation va s'intensifier et l'utilisation du cloud computing va mûrir.
Les capacités digitales des entreprises renforcent leur résilience. L'année 2021 ouvre la voie à une nouvelle transformation digitale au sein des secteurs industriels. Dans tous les secteurs, les chefs d'entreprise se tournent également vers des technologies, telles que l'IA et la modélisation 3D, pour comprendre leurs processus et plans de production. Pour s'adapter à un environnement où l'offre de matières premières est volatile et où la demande de produits finis se concentre sur l'essentiel, les entreprises doivent comprendre leurs installations de production mieux que jamais.
Le cloud n'est pas nécessairement une condition préalable à la transformation digitale, mais un facilitateur. Il permet d'accélérer le time to value, d'augmenter la collaboration et de réduire les coûts. Ce qui a été évident en 2020, c'est qu'une plateforme cloud permet aux organisations de consolider les données provenant de sources multiples dans un emplacement central pour améliorer la transparence et l'accessibilité - à tout moment, en tout lieu et à partir de tout appareil sécurisé.
La crise actuelle accélère l'utilisation du cloud et des données de manière de plus en plus sophistiquée pour aider à fournir une visibilité et une certitude dans les opérations. L'adoption de l'analytique est l'un des plus grands moteurs de la transformation digitale, les entreprises cherchant à obtenir davantage d'informations fondées sur les données. Les données agissent comme une source de vérité qui aide les équipes à se concentrer sur les facteurs critiques qui déterminent la résilience des entreprises. Un changement fondamental de mentalité s'est également opéré : les clients comprennent désormais où ils doivent aller et à quelle vitesse ils doivent y aller. À une époque où le temps est un facteur essentiel, l'importance accrue accordée à la transformation digitale et aux informations fondées sur les données change la donne.
L'automatisation va s'accélérer
Selon Gartner, d'ici à la fin de 2024, 75 % des entreprises passeront du pilotage à l'implémentation de l'IA, ce qui entraînera une augmentation de 5 fois les infrastructures de données et d'analyse en continu. Booster les systèmes de gestion des données augmentées avec l'IA permettra également d'optimiser et d'améliorer les opérations. L'examen de grands échantillons de données opérationnelles et historiques deviendra la norme.
Nous verrons également que les applications d'IA seront de plus en plus prises en charge par des dispositifs et des capteurs connectés via l'IIoT. La combinaison de l'IIoT et de l'IA a amorcé la prochaine vague d'amélioration des performances, notamment dans le secteur industriel. Poursuivant cette automatisation, l'IA utilise les données historiques de l'IoT pour analyser les tendances qui peuvent aider à rationaliser et à améliorer le processus de la chaîne d'approvisionnement grâce à des solutions de pointe telles que la planification des opérations pilotée par l'IA. Elle fournit des recommandations aux humains quant à la séquence d'ordonnancement optimale, ce qui réduit considérablement les erreurs et les inefficacités.
Le développement durable sera intégré dans les entreprises
Le développement durable est un process qui commence par l'évaluation de la situation des organisations. La digitalisation est la première étape naturelle d'une approche fondée sur les faits. Ces données permettent aux entreprises complexes de développer une stratégie significative et de l'exécuter sur le terrain.
L'industrie 4.0 contribuera à rassembler les informations pour construire un jumeau numérique qui permettra aux organisations d'optimiser les processus durables. Si l'on prend le secteur de l'énergie, la consommation de carburéacteur a chuté de façon spectaculaire au cours des derniers mois ; toutefois, la consommation d'énergie dans son ensemble est restée relativement stable et la demande d'électricité a augmenté. L'électricité reste le moyen le plus efficace de distribuer l'énergie dans le monde. Dans le secteur manufacturier, en comparaison, les chaînes d'approvisionnement de nombreuses entreprises n'ont pas pu s'adapter au rythme de l'évolution du monde. À l'avenir, ces entreprises se tourneront vers les fournisseurs locaux pour répondre à des exigences spécialisées et réduire les émissions.
Le développement industriel est crucial pour la croissance économique, l'éradication de la pauvreté et la création d'emplois. Cependant, l'augmentation de l'efficacité de l'utilisation des ressources et le renforcement de l'innovation technologique offrent de réelles possibilités de réduire les coûts, d'accroître la compétitivité et l'emploi. Bien que tardif dans le processus de transformation numérique, le secteur industriel a une occasion unique de montrer la voie en ayant un impact significatif sur la planète.
Les référentiels de données vont acquérir de la mémoire
L'adoption de l'analyse des données est l'un des plus grands moteurs de la transformation digitale, les entreprises cherchant à obtenir davantage d'informations fondées sur les données. Les données agissent comme une source de vérité qui aide les équipes à se concentrer sur les facteurs critiques déterminant la résilience des entreprises. Les entreprises sont parfaitement conscientes qu'elles doivent devenir plus résilientes en utilisant la technologie.
Les entreprises utilisent l'IIoT à leur avantage pour connecter et collecter en toute sécurité des données provenant de divers actifs distants, en canalisant les informations vers des applications opérationnelles avancées et en bouclant la boucle en alimentant les applications IT clés. Cela contribue à l'optimisation, à la gestion des actifs, à l'amélioration de l'analyse et à la modélisation/simulation, ce qui se traduit en fin de compte par des améliorations de l'efficacité commerciale dans l'ensemble des opérations.
Cela a été particulièrement vrai pour le secteur industriel, où les données ont eu un impact significatif dans cinq domaines clés :
- Les données opérationnelles en temps-réel sont de plus en plus utilisées pour comprendre ce qui se passe en temps réel et permettent la gestion des conditions des cycles de vie des actifs et des opérations. Par exemple, un tableau de bord affichant la fréquence de vibration d'un actif rotatif, comme une turbine en fonctionnement, permet de comprendre en temps réel le comportement et l'état opérationnel de l'actif.
- Les données opérationnelles historiques aident les organisations à comprendre ce qui s'est passé dans le passé afin de créer une intelligence autour du comportement opérationnel des actifs. Grâce aux tendances opérationnelles, à l'affichage des indicateurs clés de performance et aux tableaux de bord, il est possible de créer des vues abstraites des états opérationnels. Par exemple, un graphique peut être affiché sur un tableau de bord montrant la fréquence de vibration passée de l'éolienne pendant son fonctionnement. Cette fréquence peut être comparée à la fréquence des vibrations en temps réel, ce qui permet d'obtenir des informations sur les tendances opérationnelles à long terme de l'actif.
- L'analyse prédictive est utilisée pour la modélisation de type "what-if". L'intégration des données historiques et en temps réel permet à l'équipe d'évaluer les résultats potentiels des états et des comportements opérationnels, même en tenant compte des variables tertiaires. Des modèles déterministes ou non déterministes peuvent ensuite être appliqués pour la simulation en boucle ouverte et l'analyse prédictive. Par exemple, il est désormais possible d'estimer combien de temps une pièce d'équipement peut fonctionner avant de devoir être inspectée ou de subir une défaillance.
- L'analyse prescriptive décrit ce qui est nécessaire pour optimiser les cycles de vie des actifs et des opérations. Des conseils basés sur des scénarios sont créés et fournis par le biais d'éléments d'apprentissage et d'algorithmes en boucle fermée pour permettre à l'équipe de calibrer la planification et l'ordonnancement sur l'ensemble de la chaîne de valeur de l'entreprise. Par exemple, à l'aide d'un modèle de chaîne d'approvisionnement unifié, les calculs basés sur des scénarios peuvent être utilisés pour optimiser les calendriers et les performances de maintenance, en minimisant l'impact sur les opérations de l'entreprise.
- Le renforcement de la sécurité passe par une combinaison d'appareils IoT connectés et de technologies de réalité augmentée et virtuelle, qui fournissent des procédures d'exploitation en temps réel et des messages clés au personnel d'exploitation, réduisant ainsi l'erreur humaine pour l'exécution de tâches spécifiques.
Faire preuve d'audace, réfléchir et évoluer
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