En novembre 2017 nous vous présentions les nouvelles technologies au cœur de l’industrie 4.0. 5 ans après où en sommes nous vis-à-vis des technologies associées à l’IIoT ?
Découvrons ensemble les tendances du moment.
L’edge computing
L’edge computing décrit le fait de réaliser du traitement informatique en bordure d’un réseau industriel (OT). Il peut être réalisé par des équipements d’acquisition de données, des objets intelligents ou encore des PC industriel ou passerelles. Certains équipements réseaux, sont même désormais capables d’exécuter des containers Docker pour ce type d’usage.
Aujourd’hui le cloud computing est utilisé pour traiter de grand volume de données. L’utilisation brute de ces données peut générer des points noirs :
- Surcharge des services cloud d’informations inutiles
- Latence importante dans le traitement de l’information
- Haute consommation de ressources et donc de budgets
À l’inverse, le concept de cloud computing se veut plus flexible, dynamique et temps réel. En effet, il est possible de traiter, filtrer et analyser instantanément des données directement sur des équipements dans l’edge.
Ainsi, avec ce « prétraitement » le cloud permet d’analyser uniquement des données qui ont une valeur pour l’entreprise.
L’edge computing apporte une meilleure efficience dans le traitement de l’information et permet de rationaliser les coûts associés au Cloud computing.
Time Sensitive Network (TSN)
Grâce à la tendance de l’IoT, la communication déterministe est devenue de plus en plus critique pour les secteurs comme l’automobile, la fabrication (manufacturing), … Ce type de communication permet la mise en place de réseau temps réel sur Ethernet. On retrouve 4 bénéfices au TSN et au fait qu’il soit « time sensitive »:
- Synchronisation temporelle (Time synchronization) : Tous les périphériques et équipements qui participent à cette communication temps réel ont une compréhension commune du temps.
- Préemption de trame (Frame preemption) : Cela permet de résoudre des problèmes inhérents à Ethernet et ses comportements non déterministes. De plus, ici, aucun besoin de recourir à des protocoles déterministes spécifiques tels qu’EtherCAT et Profinet.
- Shaper sensible au temps (Time aware shaper TAS – IEEE 802.1Qbv) : Standard pour la mise en forme du trafic Ethernet. Il permet de séparer les communications sur le réseau et donner des priorités et droits exclusifs temporaires à certaines classes de trame (Garantie de non-interruption et priorité).
- Redondance transparente (Seamless redundancy) : Ce mécanisme permet de créer plusieurs chemins pour la redondance. Ainsi si un chemin est en erreur, alors un autre est également utilisé pour garantir l’arrivée de la donnée sans perte de paquet.
Pour en savoir plus n’hésitez pas à découvrir la vidéo de présentation ci-dessous.
Basés sur Ethernet, de nombreux équipements industriels sont dors et déjà compatibles avec TSN.
La communication Machine to Machine (M2M)
La communication M2M est également au cœur des besoins associés à l’IIoT que ce soit sous forme filaire ou sans fil. Les équipements et machines ont constamment besoin d’échanger des données. Aujourd’hui, de nombreuses technologies existent pour communiquer.
Open Platform Communications Unified Architecture (OPC-UA)
OPC-UA est un protocole créé pour la communication dans le domaine de l’automatisme industriel. Il permet d’unifier la communication :
- Machine vers machine
- Au sein de la machine
- Machine vers le SCADA
- ou encore Machine vers les plateformes Cloud
Historiquement, la communication M2M est propriétaire comme PROFINET de Siemens, EtherNet/IP de Rockwell, iQ-Link de Mitsubishi etc…
OPC-UA, au contraire est ouvert et est pensé pour la communication entre les équipements et ce, indépendamment du matériel ou logiciel utilisé. OPC-UA est défini par un standard qui autorise l’échange de données temps réel, historiques ainsi que d’événements et d’alarmes. Avec un seul standard couvrant l’ensemble de ces besoins dans l’automatisme, l’implémentation et l’intégration sont facilitées, réduisant largement les coûts.
Message Queuing Telemetry Transport (MQTT)
MQTT est un protocole Open-Source de messagerie qui assure des communications non permanentes entre des équipements. Il est particulièrement adapté pour les périphériques qui peuvent fonctionner avec une faible bande passante, une haute latence ou encore des réseaux non fiables.
Basé sur TCP/IP, MQTT permet de transmettre des messages courts dont l’empreinte des en-têtes est simplifiée pour avoir des trames toujours plus légères.
Les réseaux sans fils
De nombreuses normes de réseaux sans fil sont apparues dernièrement pour répondre principalement aux besoins de l’IoT. On notera entre autres, WiFi 6, NB-IoT, LTE-M, LoRaWAN, Sigfox ou encore la 5G.
Aujourd’hui, chacun semble avoir trouvé sa place et tout particulièrement NB-IoT, LTE-M et LoRaWAN (privé ou public). La 5G, toujours en cours de déploiement en France, arrive rapidement. Vous pouvez déjà découvrir notre gamme de routeur 5G industriel.
La 5G propose une norme sur des fréquences courtes entre 30Ghz et 300Ghz. Ainsi elle permet de fournir des débits très élevés, avec des latences très faibles et une plus grande capacité. A l’ère de l’IIoT le besoin en bande passante est grandissant que ce soit pour communiquer en interne ou en externe.
La 5G répond à de nombreuses applications comme la maintenance prédictive, l’edge computing, l’intelligence artificielle ou encore plus généralement toutes les applications qui nécessitent de l’analyse et de la supervision temps réel.
L’intelligence artificielle (AI)
L’intelligence artificielle ou IA pour l’industrie est appelée IAI (Industrial Artificial Intelligence). L’IAI répond à de nombreux besoins dans l’industrie, comme la gestion des processus de fabrication, la gestion des entrepôts, la vision industrielle, la maintenance prédictive, …
L’IIoT et l’edge computing concours à l’adoption de ces technologies innovantes en fournissant rapidement et massivement des données en direction des plateformes cloud IA. Il est même possible de retrouver des solutions d’IA dans l’edge avec des PC industriels adaptés, ou des systèmes d’inférence basés sur des équipements fanless.
Aujourd’hui, tous les regards se tournent vers l’intelligence artificielle et ses sous-familles comme le machine learning ou deep learning.
En effet de nombreuses entreprises créées des modèles verticaux innovants pour améliorer la gestion, le pilotage ou le traitement de processus et activités à destination de différents métiers.
De nombreuses autres tendances qui comptent !
Le spécialiste de l’IoT, IoT Analytics dans sont article du 29 Juin 2022 et suite à HM 2022 (Hannover Mess), a défini un Top 20 des tendances associées aux technologies IoT.
On retrouvera, outre les solutions évoquées plus haut :
- La robotique et Cobot
- La cybersécurité
- Blockchain
- Réalité augmenté, digital twin et maintenance prédictive
- Les impressions 3D
De nombreuses tendances à suivre pour ces prochaines années !