La transformation vers l'"Industrie 4.0" implique de profonds changements pour les usines (organisationnels, technologiques...). Parmi eux, le concept de "Edge computing" fait partie des plus attendus et des plus complexes. Il découle du besoin grandissant d'analyser de plus en plus d'informations issues des machines, dans le contexte notamment de la maintenance conditionnelle, qui permet de connaitre en temps réel leur état pendant les phases de production.
Vers l’usine intelligente...
Le "Edge computing" a pour vocation d'apporter des capacités de calcul et de prise de décision au sein même de l'usine, au plus près des machines.
L'intérêt premier est de répondre aux problématiques de sécurité, vis-à-vis de la connectivité avec un Cloud : disposer d'une plateforme IoT fonctionnant entièrement en mode déconnecté permet de s'affranchir de toutes les difficultés d'ouvrir un réseau OT vers l'extérieur et ainsi limiter les risques de failles de sécurité.
Le second intérêt est de permettre l'analyse en temps réel de signaux complexes et volumineux, tels que des vibrations ou des rotations et ainsi accélérer la prise de décision. Plus besoin d'agréger ou préformatter les données avant de les envoyer vers un Cloud, ce qui réduit les efforts nécessaires et améliore la qualité des informations utilisées dans les analyses.
... utilisant l'expérience de l'Homme
Mais cette usine "agile" et "intelligente" ne serait rien sans le savoir et le savoir-faire des personnels de maintenance. Leur connaissance du parc de machines et leur expérience en détection de pannes sont les éléments clés qui doivent être utilisés et préservés tout au long du processus de transformation numérique.
Il est donc important que les nouveaux outils introduits au sein de l'usine soient au service de ces Hommes et leur permettent de garder la main sur leur métier, tout en valorisant leurs connaissances et en facilitant leur quotidien.
Par des industriels, pour des industriels
Brilliant things repose sur la plateforme Cumulocity IoT, de l'éditeur allemand SoftwareAG, plusieurs fois reconnue comme leader sur le marché par des organismes observateurs indépendants. Celle-ci apporte toutes les fonctionnalités d'une plateforme (dashboard, device management, droits d'accès, stockage, sécurité...) ainsi qu'une large palette de connecteurs vers des protocoles de communication industriels (OPC/UA, Modbus...) et des pilotes pour des machines de grands fabricants (DMG-MORI, Dürr, Engel...) développés par le consensus d’industriels ADAMOS.
De plus, sa version Edge décline toutes les fonctionnalités de la version SaaS dans un environnement pouvant être déployé localement, sur un serveur situé dans l'usine, sans nécessiter de connexion vers l'internet. Elle offre en supplément la présence du moteur de streaming analytics Apama, capable de recevoir et traiter d'importants flux d'évènements.
Plus de pouvoir pour la maintenance
Brilliant things est une solution destinée au personnel de maintenance : elle met à disposition une interface simple d'utilisation pour créer des corrélations d'évènements, afin de générer une information à haute valeur pour la maintenance, à partir d'évènements disparates reçus des différents équipements de l'usine.
Par exemple, en s'appuyant sur son expérience et sa connaissance du parc, l'utilisateur (typiquement un responsable de maintenance) pourra créer une corrélation d'évènements avancée du type : "Si, sur ma fraiseuse verticale, la vitesse de rotation de la broche dépasse 60.000 tours/min et que la température de l'outil atteint 85°C dans un intervalle de 30 secondes, pendant le programme TUENC5, alors déclencher une alarme !". En complément, d'autres règles de gestion dans la plateforme peuvent implémenter un scénario d'escalade (envoi de mail par ex) ou un workflow de traitement (déclencher une opération : arrêt machine...).
Une vision globale du parc
La première étape consiste à sélectionner l'ensemble des évènements qui seront utilisés pour créer la corrélation :
- Pour les machines en fonctionnement, peuvent être utilisés :
- Les évènements remontés en temps réel liés par exemple à une supervision conditionnelle : vitesses de rotation, température de fonctionnement, vibrations, qualité de l’huile...
- Les évènements liés à leurs opérations : temps de fonctionnement, programme courant, paramétrage...
- Les informations contextuelles liées à la maintenance : date de dernière révision, indicateurs (MTBF, MTTR...)
- Les évènements issus d'autres appareils connectés à la plateforme (autres que les machines) : détecteurs de fumée, capteurs d'hygrométrie ambiante, de luminosité...
- Des évènements spécifiques issus d'autres systèmes applicatifs du Système d’Information, par exemple venant d'un broker MQTT ou service web REST
L'expertise en jeu
Vient maintenant le temps de l'élaboration de la corrélation de tous ces évènements : fort de son expertise et de sa maitrise du parc de machines, l'utilisateur va pouvoir reconstituer les conditions précises liées au dysfonctionnement à observer. Quelle que soit la complexité des évènements ou leur source, cette interface claire permet de configurer la succession de contrôles à effectuer pour créer une information à forte valeur ajoutée pour la production.
Ainsi, tout le savoir du personnel de maintenance est mis en jeu pour devenir la pierre angulaire de ce système d'analyse, pour conduire à un ensemble performant et pertinent.
Maintenance conditionnelle intelligente
Dans certains contextes, la maintenance conditionnelle devient une source de bruit important, par le grand nombre de signaux et d'alarmes qui peuvent être émis (capteurs, actionneurs, voyants...) : il peut alors être difficile de donner un sens juste à tous ces signaux même avec une parfaite connaissance du parc et des processus. Ce qui peut parfois mener à des situations à risque lorsque la multitude d'informations est finalement ignorée car trop complexe à analyser dans les délais impartis.
C'est la raison pour laquelle il est important de pouvoir regrouper tous ces signaux et les analyser simultanément afin de lever des alertes plus pertinentes et plus efficaces, et ainsi réduire les risques de faux positifs ou d'éléments perturbateurs.
En résumé, Brilliant Things apporte une solution à la complexité montante de la maintenance conditionnelle, en la rendant accessible aux personnes qui en sont les premiers acteurs.
