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Industrie 4.0 : comment le edge computing améliore l’efficacité et la durée d’exploitation des actifs mobiles ?

Que ce soit dans le transport public, le ferroviaire ou dans les travaux publics ou même la défense, les actifs mobiles (matériel roulant, engins, véhicule…) sont le nerf de la guerre. A l’ère des objets connectés et de l’industrie, dans une logique où compétition et développement durable doivent s’accorder, les exploitants et industriels utilisant des actifs mobiles n’ont pas d’autre choix que de conjuguer économies avec haut niveau de service et de sécurité. Ils sont donc à la recherche de solutions numériques intelligentes, pour maximiser l’utilisation, la rentabilité et la durée de vie de leurs investissements matériels. Le défi à relever est clairement de maintenir ces actifs le plus longtemps possible en conditions opérationnelles pour garantir une continuité de service tout en réduisant les coûts d’exploitation et de maintenance.

La continuité de service et la sécurité ou le confort et la ponctualité passent par l’efficience de l’exploitation et des opérations d’entretien. Celle-ci dépend en grande partie de la précision de l’identification, de la caractérisation et de la localisation des défauts précoces ainsi que de la rapidité de détection et de gestion des évènements impactants.


Obtenir une connaissance fine est précise

Gérer au mieux l’exploitation des actifs mobiles comme les trains, tramway, engins de chantiers et autres véhicules industriels, nécessite une grande agilité opérationnelle. Cette agilité découle de la capacité à être en mesure, d’une part de réagir aux évènements du terrain au bon endroit, au bon moment et de la bonne manière et d’autre part de pouvoir construire une connaissance au plus près de la réalité pour anticiper les opérations d’entretien et de maintenance qui allongerons le cycle d’exploitation.

Cela implique d’obtenir en continu et en temps réel, toutes les informations utiles pour établir l’état de fonctionnement des actifs mobiles et les conditions dans lesquelles ils effectuent leurs opérations.Cette connaissance contextualisée repose sur la capacité à collecter et corréler en temps réel des données de localisation, vibrations, d’accélération, de choc ou encore de bruit, de température au plus près des organes critiques pour repérer en temps réel des comportement anormaux et anticiper d’éventuelles défaillances.

Seule une solution matérielle et logicielle capable de lever l’ensemble des verrous technologiques est en mesure d’apporter une réponse. Sur des actifs et équipements mobiles, ces verrous sont au nombre de 4 : difficulté d’accès à des points de mesures déterminants pour surveiller certains organes critiques, contrainte de disponibilité pour le système d’une alimentation électrique à proximité, besoin d’une puissance de mesure et de calcul embarquée, exigence de robustesse du système matériel comme des communications pour échanger les données.


Tirer la valeur de la donnée au plus proche du terrain

Aujourd’hui, les avancées de l’IIoT rendent possible la conception de systèmes communicants, sans fil, autonomes, fiables et robustes, faiblement intrusifs et capables de fournir une puissance de mesure et de calcul déportée sur l’actif mobile. La puissance de telles Appliances de Edge Computing réside dans le fait d’obtenir une grande diversité de données précises, provenant de points jugés inaccessibles mais déterminants, de les corréler pour en tirer une information décisive en temps réel.

Ces Appliances de Edge computing sont installées sur l’actif mobile, en seconde monte,ce qui facilite encore plus l’adoption de tels systèmes. Elles collectent et traitent les données provenant de ses capteurs intégrés et de capteurs distants, transmettent les données vers une plateforme de stockage, de visualisation et d’analyse dans le cloud, via un réseau 3G par exemple et déclenchent des actions sur des automates locaux (caméra…).

Avec une autonomie de fonctionnement permettant de suivre l’intégralité des opérations sur toute leur durée, ces appliances alimentent le suivi de fonctionnement, enrichissent la programmation des actions de maintenance préventive et l’étude des conditions réelles d’opérations. L’addition d’un module GPS au système complète le jeu d’informations (chocs, vibrations…) avec une donnée de géolocalisation synchronisée. Lorsque le seuil défini est dépassé, l’information localisée et horodatée est remontée en suivant le même schéma pour la mise en place d’alertes et le déclenchement d’actions automatisées et/ou d’interventions rapides informées.

Avec ces solutions de Edge Computing sans fil, c’est un accès à une nouvelle connaissance et une plus grande réactivité qui s’ouvre au monde industriel. Le traitement des données est effectué là où la mesure est faite. L’information essentielle à l’action/réaction est immédiatement disponible. La gestion opérationnelle est portée à un niveau supérieur avec l’obtention en un temps record d’informations inédites, critiques ouvrant la voie à une agilité inégalée. Corrélativement, le traitement déporté sur le terrain allège le trafic de données et donc la bande passante en réduisant la quantité de données en transit vers le Cloud aux seules informations contribuant à une analyse approfondie. Le Edge Computing est clairement la passerelle qui permet de tirer en temps réel la valeur de données décisives et inédites et qui fait passer l’IIoT et l’industrie 4.0 de la big data à la smart data.

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