{"id":143765,"date":"2018-01-26T10:15:00","date_gmt":"2018-01-26T10:15:00","guid":{"rendered":"https:\/\/alliedtelesisprod.smmile.com\/la-transformation-numerique-dans-lindustrie-4-0-de-lexageration-au-retour-sur-investissement\/"},"modified":"2026-05-29T17:55:31","modified_gmt":"2026-05-29T17:55:31","slug":"digital-transformation-industry-40-hype-roi","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/alliedtelesisprod.smmile.com\/fr\/digital-transformation-industry-40-hype-roi\/","title":{"rendered":"La transformation num\u00e9rique dans l’industrie 4.0: de l’exag\u00e9ration au retour sur investissement"},"content":{"rendered":"

\u00c0 l’aube de la quatri\u00e8me r\u00e9volution industrielle (Industrie 4.0), les organisations industrielles placent leur transformation digitale au sommet de leur agenda strat\u00e9gique. L’industrie 4.0 concerne la mise en r\u00e9seau de syst\u00e8mes informatiques et physiques (CPS) dans un environnement industriel. Les syst\u00e8mes CPS relient les mondes physique et num\u00e9rique et facilitent la collecte de donn\u00e9es num\u00e9riques \u00e0 partir de dispositifs physiques et de processus (par exemple, les donn\u00e9es de maintenance des \u00e9quipements et les donn\u00e9es de qualit\u00e9 des lignes de production). \u00c0 cette fin, les technologies de l’Internet industriel des objets<\/a> (IIoT) sont utilis\u00e9es pour collecter et traiter de grands volumes de flux \u00e0 grande vitesse, tout en automatisant les op\u00e9rations sur le terrain et les processus de la cha\u00eene d’approvisionnement.<\/p>\n

La transformation num\u00e9rique \u00e0 l’\u00e8re de l’industrie 4.0 am\u00e9liorera la comp\u00e9titivit\u00e9 des organisations industrielles, tout en augmentant leur capacit\u00e9 \u00e0 prendre des d\u00e9cisions optimales. Malgr\u00e9 le battage m\u00e9diatique entourant de nouveaux concepts dans les processus d’entreprise, IIoT et Industry 4.0 ont des cas d’utilisation tangibles avec un ROI \u00e9prouv\u00e9. Ces cas d’utilisation conduisent \u00e0 l’adoption acc\u00e9l\u00e9r\u00e9e de l’IIoT dans l’industrie, raison pour laquelle l’IIoT devrait contribuer \u00e0 la plus grande partie du potentiel de valeur commerciale de l’IIoT, l’IoT des consommateurs \u00e9tant \u00e0 la tra\u00eene. Selon le r\u00e9cent rapport de march\u00e9 \u00abGagner avec l’Internet industriel\u00bb<\/em> d’Accenture, l’IIoT pourrait ajouter 14,2 billions de dollars \u00e0 l’\u00e9conomie mondiale d’ici 2030. Comprendre les cas d’utilisation g\u00e9n\u00e9r\u00e9s par l’IIoT est donc une \u00e9tape cl\u00e9 vers une strat\u00e9gie de transformation num\u00e9rique r\u00e9ussie.<\/p>\n

\"<\/p>\n

Cas d’utilisation IIoT avec ROI \u00e9prouv\u00e9<\/h2>\n

Il existe de nombreux exemples de d\u00e9ploiements IIoT r\u00e9ussis. Voici quelques-uns:<\/p>\n

FLEXIBILIT\u00c9 DANS LES CONTR\u00d4LEURS LOGIQUES PROGRAMMABLES D’AUTOMATISATION INDUSTRIELLE<\/strong><\/p>\n

L’automatisation industrielle est bas\u00e9e sur la technologie op\u00e9rationnelle (OT), comme les contr\u00f4leurs logiques programmables (PLC), le contr\u00f4le de supervision et l’acquisition de donn\u00e9es (SCADA) et les syst\u00e8mes de contr\u00f4le distribu\u00e9s (DCS). Ces syst\u00e8mes sont g\u00e9n\u00e9ralement inflexibles et ne permettent pas de modifier facilement leur configuration. Ceci constitue un s\u00e9rieux obstacle au d\u00e9ploiement d’une nouvelle technologie d’automatisation dans une usine (par exemple, d\u00e9ploiement d’une imprimante 3D dans le cadre d’un processus de production), ainsi qu’\u00e0 la modification de la configuration des processus industriels (par ex. personnalisation). L’IIoT facilite la convergence de l’ergonomie avec l’informatique et permet la reconfiguration de processus d’automatisation industrielle bas\u00e9s sur des outils num\u00e9riques et \u00e0 des \u00e9chelles de temps plus courtes (par exemple, en quelques heures au lieu de plusieurs semaines). Plut\u00f4t que de reconfigurer des syst\u00e8mes OT complexes, des configurations de machines et d’outils ont lieu \u00e0 la couche num\u00e9rique du syst\u00e8me IIoT. Par cons\u00e9quent, les d\u00e9ploiements IIoT sont largement utilis\u00e9s pour soutenir les mod\u00e8les de production de personnalisation de masse d’une mani\u00e8re plus rapide et rentable.<\/p>\n

MAINTENANCE PR\u00c9DICTIVE<\/strong><\/p>\n

La plupart des organisations industrielles maintiennent leur \u00e9quipement bas\u00e9 sur des approches pr\u00e9ventives, qui inspectent et entretiennent le mat\u00e9riel \u00e0 intervalles r\u00e9guliers. N\u00e9anmoins, les approches pr\u00e9ventives maintiennent l’\u00e9quipement plus t\u00f4t que n\u00e9cessaire, ce qui conduit \u00e0 une efficacit\u00e9 globale de l’\u00e9quipement (OEE) non optimale. Afin d’optimiser l’OEE, les entreprises passent \u00e0 la maintenance pr\u00e9dictive, qui est la vision ultime de la maintenance industrielle. En maintenance pr\u00e9dictive, les machines sont capables de pr\u00e9voir et d’anticiper leurs d\u00e9faillances, en calculant avec pr\u00e9cision des param\u00e8tres tels que leur fin de vie (EoL) et le temps moyen de d\u00e9faillance (MTTF). Les technologies IIoT collectent et consolident des ensembles de donn\u00e9es sur l’\u00e9tat de l’\u00e9quipement, tels que les donn\u00e9es de vibration, les donn\u00e9es acoustiques, les donn\u00e9es ultrasoniques, les donn\u00e9es d’images thermiques, les donn\u00e9es d’analyse d’huile et plus encore. En cons\u00e9quence, les technologies d’analyse BigData permettent d’extraire des informations pr\u00e9dictives sur le fonctionnement de l’\u00e9quipement, y compris des sch\u00e9mas significatifs de sa d\u00e9gradation. En am\u00e9liorant l’OEE d’un \u00e9quipement co\u00fbteux, les organisations industrielles peuvent voir un retour sur investissement direct et tangible sur leurs investissements IIoT.<\/p>\n

CONTR\u00d4LE QUALIT\u00c9<\/strong><\/p>\n

Les technologies IIoT et BigData permettent la collecte de donn\u00e9es abondantes sur les processus industriels, ce qui permet une d\u00e9tection pr\u00e9cise des probl\u00e8mes de qualit\u00e9 \u00e0 diff\u00e9rentes \u00e9chelles de temps. Par exemple, des donn\u00e9es num\u00e9riques sur une cha\u00eene de production peuvent \u00eatre collect\u00e9es et utilis\u00e9es pour identifier les probl\u00e8mes et les inefficacit\u00e9s, tout en recommandant des actions correctives. Cela permet des disciplines de gestion de la qualit\u00e9 comme Total Quality Management (TQM) et ZDM (Zero Defect Manufacturing). Alors que TQM et ZDM existent depuis plus de deux d\u00e9cennies, c’est l’av\u00e8nement de l’industrie 4.0 qui permet leur mise en \u0153uvre cr\u00e9dible et rentable.<\/p>\n

PLANTES CONNECT\u00c9ES ET OPTIMISATION DE LA CHA\u00ceNE D’APPROVISIONNEMENT<\/strong><\/p>\n

L’IIoT permet des optimisations de la cha\u00eene d’approvisionnement quasiment impossibles avant l’av\u00e8nement d’Industrie 4.0. Ces optimisations reposent sur le partage d’informations pr\u00e9cises et opportunes sur les processus de la cha\u00eene d’approvisionnement. Les technologies d’IIoT interconnectent les dispositifs, les syst\u00e8mes CPS et les syst\u00e8mes d’information commerciale (ERP) et PLM (Product Lifecycle Management) de toutes les parties prenantes de la cha\u00eene d’approvisionnement, tout en permettant un flux d’informations transparent entre les usines et les entreprises logistiques, clients et plus. Avec l’IIoT, les usines sont interconnect\u00e9es et inform\u00e9es de tous les \u00e9v\u00e9nements importants de la cha\u00eene d’approvisionnement, tels que le placement des commandes critiques, les retards de livraison des mat\u00e9riaux, les pannes d’\u00e9quipement qui perturbent la production, la disponibilit\u00e9 des produits finis, etc. Ces informations sont donc synth\u00e9tis\u00e9es et utilis\u00e9es pour optimiser les calendriers de production, les pr\u00e9visions de la demande et les d\u00e9lais de livraison, ce qui entra\u00eene divers avantages tels que la minimisation des stocks, la production juste-\u00e0-temps et la r\u00e9duction des d\u00e9chets.<\/p>\n

Enabling IT \/ Networking<\/h2>\n

Les d\u00e9ploiements de l’IIoT reposent sur des technologies num\u00e9riques de pointe, notamment:<\/p>\n

    \n
  • Edge Computing<\/strong>
    Les infrastructures de p\u00e9riph\u00e9rie font partie int\u00e9grante de la plupart des infrastructures IIoT non triviales, car elles permettent des op\u00e9rations \u00e0 faible charge et hautes performances \u00e0 proximit\u00e9 du terrain, y compris les op\u00e9rations d’automatisation et d’analyse. Les infrastructures de p\u00e9riph\u00e9rie compl\u00e8tent les infrastructures de stockage et de traitement du cloud, car elles facilitent le traitement en temps r\u00e9el et agissent comme une couche de filtrage qui \u00e9conomise la bande passante r\u00e9seau et les co\u00fbts de stockage dans le cloud.<\/li>\n
  • Technologies de r\u00e9seau \u00e0 haute vitesse<\/strong>
    La plupart des cas d’utilisation de l’IIoT impliquent des op\u00e9rations avis\u00e9es sur le r\u00e9seau, qui n\u00e9cessitent une mise en r\u00e9seau \u00e0 haute vitesse, y compris les infrastructures sans fil et c\u00e2bl\u00e9es. La grande majorit\u00e9 du trafic de l’IIoT est actuellement achemin\u00e9e via des infrastructures Wi-Fi, Ethernet et LTE, mais nous assistons \u00e9galement au d\u00e9ploiement de nouvelles technologies WAN (Wide Area Network) \u00e0 faible consommation.<\/li>\n
  • Cybers\u00e9curit\u00e9 et s\u00e9curit\u00e9 physique<\/strong>
    Les organisations industrielles sont profond\u00e9ment pr\u00e9occup\u00e9es par l’introduction de nouveaux dispositifs informatiques et CPS dans leurs usines. En cons\u00e9quence, des m\u00e9canismes intelligents de cybers\u00e9curit\u00e9 sont n\u00e9cessaires pour garantir la fiabilit\u00e9 des blocs de construction informatiques dans l’usine, tout en prot\u00e9geant les ensembles de donn\u00e9es conform\u00e9ment aux exigences commerciales et r\u00e9glementaires (par exemple, la r\u00e9glementation GDRP de l’UE, ainsi que la r\u00e9glementation de la protection des donn\u00e9es \u00e0 l’\u00e9chelle mondiale). De plus, le d\u00e9ploiement \u00e9tendu des infrastructures informatiques dans les environnements industriels conduit progressivement \u00e0 une convergence de la s\u00e9curit\u00e9 physique et cybern\u00e9tique, dans le cadre d’une approche de s\u00e9curit\u00e9 int\u00e9gr\u00e9e.<\/li>\n
  • AI et Big Data Analytics<\/strong>
    Les cas d’utilisation de l’IIoT impliquent des op\u00e9rations d’analyse de donn\u00e9es comme moyen d’extraire des connaissances qui entra\u00eenent des optimisations de processus. Certaines de ces op\u00e9rations n\u00e9cessitent des analyses avanc\u00e9es qui rel\u00e8vent du domaine de l’apprentissage en profondeur et de l’intelligence artificielle. C’est par exemple le cas de la d\u00e9tection de modes de d\u00e9faillance en maintenance pr\u00e9dictive, qui repose sur la d\u00e9tection de mod\u00e8les complexes bas\u00e9s sur des r\u00e9seaux neuronaux profonds.<\/li>\n<\/ul>\n

    Allied Telesis fournit une multitude de solutions permettant \u00e0 l’industrie 4.0 de migrer vers cette nouvelle \u00e8re de mani\u00e8re fluide et \u00e9conomique.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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