La transformation digitale est devenue une priorité dans la stratégie globale des entreprises et les industries ne font pas exception à la règle ! Avec des attentes plus fortes des clients, des demandes de personnalisation accrues et la complexité de la chaîne d’approvisionnement mondiale, les industries doivent trouver de nouveaux produits et services plus innovants. En réponse à ces challenge, les entreprises manufacturières investissent de plus en plus dans l’IoT (Internet des objets). 

En effet, le marché de l’IoT a connu une croissance exponentielle au cours des dernières années. Selon IDC, l’empreinte de l’IoT devrait atteindre 1,2 billion de dollars en 2022, et Statista, en revanche, estime que son impact économique pourrait se situer entre 3,9 et 11,1 billions de dollars d’ici 2025. 

Dans cet article, nous définissons ce qu’est l’IoT et certains cas d’utilisation spécifiques à la fabrication, et nous expliquons pourquoi un catalogue de données Zeenea est un outil essentiel pour permettre aux fabricants de progresser dans la mise en œuvre de l’IoT.

Qu’est-ce que l’IoT ?

Une définition rapide 

Selon Tech Target, l’Internet of Things (IoT), ou Internet des Objets en français, « est un système de dispositifs informatiques interconnectés, de machines mécaniques et numériques, d’objets ou de personnes qui sont dotés d’identificateurs uniques et de la capacité de transférer des données sur un réseau sans nécessiter d’interaction d’homme à homme ou d’homme à ordinateur ».

Une « chose » dans l’IoT peut donc être une personne munie d’un implant de moniteur cardiaque, une automobile qui possède des capteurs intégrés pour alerter le conducteur lorsque la pression des pneus est basse ou tout autre objet auquel on peut attribuer un identifiant et qui est capable de transférer des données sur un réseau.

Du point de vue de la fabrication, l’IoT est un moyen de numériser les processus industriels. L’IoT industriel utilise un réseau de capteurs pour collecter des données de production critiques et utilise divers logiciels pour transformer ces données en informations précieuses sur l’efficacité des opérations de fabrication.

Cas d’utilisation de l’IoT dans les industries manufacturières

Actuellement, de nombreux projets IoT portent sur la gestion des installations et des actifs, la sécurité et les opérations, la logistique, le service à la clientèle, etc. Voici une liste d’exemples de cas d’utilisation de l’IoT dans le secteur manufacturier :

Maintenance prédictive

Pour les industries, les temps d’arrêt et les pannes imprévus sont les plus grands problèmes. Les entreprises manufacturières réalisent donc l’importance d’identifier les pannes potentielles, leurs occurrences et leurs conséquences. Pour surmonter ces problèmes potentiels, les entreprises utilisent désormais le Machine Learning (ML) pour prendre des décisions plus rapides et plus intelligentes fondées sur des données.

Grâce au ML, il devient facile d’identifier des modèles dans les données disponibles et de prévoir les résultats des machines. Ce type d’information permet aux fabricants d’estimer l’état actuel des machines, de déterminer les signes d’alerte, de transmettre des alertes et d’activer les processus de réparation correspondants.

Grâce à la maintenance prédictive par l’utilisation de l’IoT, les fabricants peuvent réduire les coûts de maintenance, diminuer les temps d’arrêt et prolonger la durée de vie des équipements, améliorant ainsi la qualité de la production en s’occupant des problèmes avant que les équipements ne tombent en panne. 

Par exemple, Medivators, l’un des principaux fabricants d’équipements médicaux, a intégré avec succès les solutions IdO dans l’ensemble de son service et a enregistré une augmentation impressionnante de 78 % des événements de service qui ont pu être facilement diagnostiqués et résolus sans ressources humaines supplémentaires.

Suivi des actifs

Le suivi des actifs de l’IoT est l’un des phénomènes qui se développe le plus rapidement dans les industries. D’ici 2027, on prévoit que 267 millions de systèmes de suivi des actifs seront utilisés dans le monde entier pour l’agriculture, la chaîne d’approvisionnement, la construction, l’exploitation minière et d’autres marchés. 

Alors que par le passé, les fabricants passaient beaucoup de temps à suivre et à vérifier manuellement leurs produits, l’IoT utilise des capteurs et des logiciels de gestion des actifs pour suivre les choses de manière automatique. Ces capteurs diffusent en permanence ou périodiquement leurs informations de localisation sur internet et le logiciel affiche ensuite ces informations pour que vous puissiez les consulter. Cela permet donc aux entreprises manufacturières de réduire le temps qu’elles passent à localiser des matériaux, des outils et des équipements.

L’industrie automobile en est un exemple frappant : l’IoT a contribué de manière significative au suivi des données relatives aux véhicules individuels. Par exemple, Volvo Trucks a introduit des services de flotte connectée qui comprennent une navigation intelligente avec des conditions routières en temps réel basées sur des informations provenant d’autres camions Volvo locaux. À l’avenir, un plus grand nombre de données en temps réel provenant des véhicules aidera les analyses météorologiques à travailler plus rapidement et avec plus de précision ; par exemple, l’utilisation des essuie-glaces et des phares pendant la journée indique les conditions météorologiques. Ces mises à jour peuvent aider à maximiser l’utilisation des actifs en réorientant les véhicules en fonction des conditions météorologiques.

Un autre exemple de suivi est visible sur Amazon. L’entreprise utilise des robots WiFi pour scanner les codes QR de ses produits afin de suivre et de trier ses commandes. Imaginez que vous puissiez suivre votre inventaire, y compris les fournitures que vous avez en stock pour une future fabrication, en un seul clic. Vous ne raterez plus jamais une échéance ! Et encore une fois, toutes ces données peuvent être utilisées pour trouver des tendances afin de rendre les échéances de fabrication encore plus efficaces. 

Un moteur pour l’innovation

En collectant et en vérifiant les données industrielles, les entreprises peuvent mieux suivre les processus de production et collecter des quantités exponentielles de données. Ces connaissances permettent de développer des produits et des services innovants ainsi que de nouveaux modèles business. Par exemple, JCDecaux Asia a développé sa stratégie d’affichage grâce aux données et à l’IoT. Leur objectif était d’avoir une idée précise de l’intérêt des gens pour les campagnes qu’ils réalisaient, et d’attirer de plus en plus leur attention par des animations sur leurs écrans. « Sur certains écrans, nous avons installé de petites caméras, qui nous permettent de mesurer si les gens ralentissent devant la publicité ou non », explique Emmanuel Bastide, Directeur Général Asie de JCDecaux.

A l’avenir, l’affichage des publicités sera-t-il adapté aux profils individuels ? JCDecaux affirme que dans les aéroports, par exemple, il est possible de mieux cibler la publicité en fonction de l’heure de la journée ou de l’atterrissage d’un avion en provenance d’un pays en particulier ! En étant connectées aux systèmes d’arrivée de l’aéroport, les données générées peuvent envoyer l’information aux terminaux d’affichage, qui peuvent alors afficher une publicité spécifique pour les passagers à l’arrivée.

Catalogue de données : une source de vérité pour maîtriser vos données industrielles

Pour permettre des analyses avancées, collecter des données à partir de capteurs, garantir la sécurité numérique et utiliser le machine learning et l’intelligence artificielle, les industries doivent « déverrouiller leurs données ». Cela signifie les centraliser dans des sortes de « pages jaunes » intelligentes et faciles à utiliser au sein du paysage des données de l’entreprise.

Un data catalog est un dépôt central de métadonnées permettant à toute personne dans l’entreprise d’avoir accès, de comprendre et de faire confiance à toutes les données nécessaires pour atteindre un objectif particulier.

Zeenea, le data catalog pour les industries 

Zeenea aide les industries à construire une chaîne de valeur de l’information de bout en bout. Notre data catalog permet de gérer une base de connaissance à 360° en utilisant tout le potentiel des métadonnées de vos actifs d’entreprise.

Renault Success Story : Comment Zeenea Data Catalog est devenu incontournable

En 2017, Renault Digital est né avec l’objectif de transformer le groupe Renault en une entreprise data-driven. 

Aujourd’hui, cette entité est composée d’une communauté d’experts en termes de pratiques digitales, capable d’innover de manière agile sur les projets informatiques de l’entreprise. Lors d’une conférence au Data Centric Exchange de Zeenea, Jean-Pierre Huchet, responsable du Data Lake de Renault, explique que leurs principaux challenges data étaient : 

• Les données étaient trop silotées,
• Accès aux données compliqué,
• Pas de définition claire et partagée des termes relatifs aux données,
• Manque de visibilité sur les données personnelles ou sensibles,
• Faible acculturation à la donnée (ou data literacy).

En choisissant Zeenea comme data catalog, ils ont pu relever ces défis. Zeenea est aujourd’hui devenu une brique essentielle dans les projets de données de Renault Digital. Son succès peut se traduire par :

• Son intégration dans l’embarquement de Renault Digital : la maîtrise du data catalog fait partie de leur programme de formation.
• Des processus et des règles de documentation résistants mis en œuvre via Zeenea.
• Des centaines d’utilisateurs actifs. 

Aujourd’hui, Zeenea est leur principal data catalog. Les objectifs de Renault Digital sont d’acquérir une vision claire des données en amont et en aval de leur data lake hybride, une vue à 360 degrés de l’utilisation de leurs données, ainsi que la création de plusieurs milliers de Data Explorers au sein de Zeenea Data Catalog

Les fonctionnalités uniques de Zeenea adaptées à l’industrie

Chez Zeenea, notre catalogue de données a les caractéristiques suivantes pour résoudre vos problématiques IoT :

• Connectivité universelle à toutes les technologies utilisées par les fabricants
• Des métamodèles flexibles et adaptés aux contextes des industries
• Une mise en conformité facilitée grâce au data lineage automatique
• Une transition sans heurts pour devenir data literate à travers des expériences utilisateurs captivantes 
• Une plateforme au prix raisonnable et au retour sur investissement rapide 

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