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En facilitant la convergence du monde des équipements physiques et de l'informatique, l'IoT ou réseau d'objets intelligents, constitue un formidable levier de performance pour le secteur industriel.

La collecte en temps réel, via des capteurs connectés, d'informations sur le fonctionnement et l'environnement des équipements est en effet un facteur de création de valeur important pour les industriels.

Selon le baromètre KPMG*, plus de 25% des entreprises interrogées déploient ou ont déployé une plateforme IoT, les cas d'usage privilégiés étant :

 —  le diagnostic des pannes (57%), première étape pour évoluer vers la maintenance prédictive et garantir un niveau de disponibilité maximal de l'outil industriel ;

 —  la traçabilité et la surveillance des actifs (54%) pour une meilleure maîtrise du parc des pièces détachées et de la gestion du cycle de vie des équipements.

Sur le plan architectural, la nouvelle plateforme IoT joue un rôle transverse de liaison entre le système d'information industriel et le système d'information entreprise. Dans un système d'information orienté vers la valorisation des données, la plateforme IoT industriel doit faciliter le décloisonnement des bases de données des systèmes historiques (SCADA, MES) et permettre l'intégration des nouvelles données issues des capteurs déployés.

Cela suppose un travail accru sur les interfaces, leur standardisation et leur niveau de sécurité, ceci afin de prémunir les actifs industriels de toute attaque issue du réseau entreprise.
Cela suppose également une analyse minutieuse des contraintes induites par l'environnement à superviser sur la résistance et l'autonomie des capteurs, destinés à fonctionner dans des conditions parfois extrêmes, ainsi que sur la couverture et la fiabilité du réseau. Le choix entre les réseaux bas débit mais longue portée et forte autonomie (Sigfox, LoRa) ou les réseaux haut débit mais à portée plus faible (LTE, 5G) - voire les réseaux filaires - conditionne la réussite de l'ensemble du projet.

Enfin, en plus des considérations techniques, la réussite d'un programme IoT industriel se fonde sur une transformation culturelle de l'entreprise et sur la capacité des entreprises à faire converger deux mondes : le monde des ingénieurs (l'informatique industrielle) et le monde des informaticiens (l'informatique d'entreprise).


Malgré les apports des modèles statistiques et des algorithmes d’apprentissage, la contextualisation des données collectées et leur association à des conditions opérationnelles précises restent essentielles pour obtenir des résultats pertinents en termes de surveillance des équipements et de diagnostic ainsi que pour éviter les faux positifs.