Mastère Professionnel en Optimisation et Modernisation de l’Entreprise (MOME)
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Chapitre III : Exemples d’applications des Technologies 4.0
Introduction : Le chapitre 3 présente des exemples d’applications des technologies de l’industrie 4.0 pour différents secteurs d’activités (Digitalisation des usines, Supply Chain, Maintenance intelligente, Smart Farming, Smart City etc.)
Section I : Les possibilités d’application des technologies de
l’Industrie 4.0
Section II : L’industrie 4.0 : la transformation digitale des usines
Section III : Supply Chain 4.0
Section IV : Maintenance prédictive intelligente pour l’industrie 4.0
Section V : Industrie orientée client par le biais de l’industrie 4.0
Section VI : Gestion de la consommation énergétique
Section VII : Smart Framing
Section VIII : Smart City
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Section I : Les possibilités d’application des technologies de
l’Industrie 4.0
Une chaîne d’approvisionnement intelligente qui intègre le numérique permet
d’obtenir un degré de collaboration et une visibilité en temps réel de bout en bout afin
de répondre aux attentes grandissantes des clients.
Figure 1 : Imaginez une chaîne d’approvisionnement connectée en temps réel.
Imaginez une chaîne d’approvisionnement connectée en
temps réel.
Qu’adviendrait-il si tous les participants à la chaîne d’approvisionnement partageaient
en temps réel des données provenant de leurs sites de production, leurs véhicules, leurs
entrepôts et leurs bases de données ? Et si vous utilisiez les données en temps réel
provenant des stocks et des points de vente afin d’évaluer l’état de vos affaires ?
Seriez-vous mieux outillés pour exécuter les commandes critiques des clients et pour
répondre à leurs attentes avec rapidité et précision dans l’expédition et la manutention
?
Imaginez des véhicules, des conteneurs et des palettes connectées. Qu’arriverait-il
si votre entreprise effectuait le suivi et la surveillance de l’état et de l’emplacement de
vos produits tout au long de la chaîne d’approvisionnement ? Cela aiderait-il votre
entreprise à améliorer la gestion des stocks et de la qualité du produit ? La sérialisation
aiderait-elle votre entreprise à gérer les cas de fraude et de contrefaçon ?
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Imaginez de l’équipement de production intelligent et connecté. Et si les
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paramètres des équipements s’ajustaient automatiquement en fonction du matériel
utilisé, des produits en cours de fabrication et autres conditions ambiantes. Votre
entreprise est-elle en mesure de personnaliser des produits de masse en fonction des
besoins d’un client en particulier ? Pourquoi ne pourriez-vous pas surveiller à distance
l’équipement et prédire les défaillances avec précision ?
Imaginez des appareils mobiles et portables connectés. Quels services et
fonctionnalités supplémentaires votre entreprise offrirait-elle à ses clients ? Comment
amélioreriez-vous la sécurité des travailleurs ? Quelle que soit votre entreprise, ne
serait-il pas idéal si un continuum numérique fluide pouvait connecter vos services,
vos clients, vos fournisseurs, vos partenaires, vos équipements de production et vos
produits tout au long du cycle de vie de vos produits et services ?
Une chaîne de valeur intelligente qui intègre le numérique offre des possibilités quasi
illimitées. Les solutions de l’Industrie 4.0 améliorent l’efficacité des opérations, la
productivité, la qualité des produits, la gestion des stocks, l’utilisation des actifs, le
temps de mise sur le marché, l’agilité, la sécurité en milieu de travail et la durabilité de
l’environnement.
La figure 2 présente les principales activités qui sont rendues possibles par les
technologies de l’Industrie 4.0.
À l’heure actuelle, les solutions Industrie 4.0 les plus prometteuses sont celles qui
aident à la gestion énergétique et à la maintenance prédictive, particulièrement en
association avec les systèmes d’exécution de la fabrication (Manufacturing Execution
Systems ou MES). La Foire de Hanovre, en avril 2016, a permis de démontrer que les
cas d’utilisation les plus fréquents sont la surveillance d’état, la maintenance
prédictive et la gestion énergétique.
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Figure 2 : Les principales activités qui sont rendues possibles par les technologies de
l’Industrie 4.0.
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Section II : L’industrie 4.0 : la transformation digitale des usines
Les changements apportés par le digital dans l’industrie interviennent sur les différents
pans de l’activité de l’entreprise. Ils transforment non seulement le cœur de métier et l’offre
produit mais supposent également de réinventer le modèle économique.
Figure 3 : La transformation digitale des entreprises dans l’ère de l’industrie 4.0
❖ Le digital sur l’ensemble de la chaîne d’industrialisation
Dans le secteur de l’industrie, la digitalisation est présente à chaque niveau de la
chaîne de l’industrialisation en créant ainsi une véritable usine connectée. On retrouve les
nouvelles technologies (ADVANCED MANUFACTURING) et la numérisation des données
de l’ingénierie (Conception de maquette numérique BIM, réalité augmentée, impression
3D…) à la production (intégration des automates, robotique, …) et même au-delà dans le
processus de vie des produits ou services (objets connectés, capteurs de traçabilité,
maintenance prédictive, big data, …).
Sur les 185 métiers que l’on trouve aujourd’hui dans l’industrie, environ 50 % auront une
probabilité très forte d’être automatisés dans les 20 ans à venir. (Source Les echos)
❖ La digitalisation des outils, méthodes et process de travail dans l’industrie
La transformation digitale des entreprises de l’industrie c’est aussi la digitalisation des
process industriels de bout en bout de la chaîne (réception des commandes, fabrication,
livraison, gestion de stock, …) et la mise à disposition d’un système d’informations
centralisé pour disposer à tout moment d’une base de connaissances et de ressources partagées
et ce quel que soit le service (bureau d’études, atelier, qualité, commerciaux, SAV).
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Les plateformes collaboratives décloisonnent les interactions entre les services et les
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acteurs et développent la coopération et la co-construction au sein de l’entreprise.
❖ La digitalisation des produits industriels
Avec les objets connectés, l’ensemble des produits et services industrialisés sont
aujourd’hui conçus de manière à collecter et transmettre des données (voiture connectée,
boitier de consommation d’énergie, …) et ainsi permettre aux entreprises d’approfondir la
connaissance du client, de ses appétences, de ses modes de consommation et par conséquent
d’améliorer la performance de ses produits et services en continu. Cette digitalisation offre
l’opportunité de créer une véritable chaine de valeur et de développer un système de
cocréation.
❖ La digitalisation de la relation client au sein de l’industrie
Grâce à la digitalisation des cycles relationnels, les entreprises ont l’opportunité
d’optimiser les canaux d’interaction avec les clients en disposant et proposant une vision
globale et fiable dès le choix de l’offre (choix et personnalisation des produits), lors du
traitement de la commande (suivi de fabrication, suivi de livraison), mais également une fois
le produit livré (transmission de données d’usage). Et ce quel que soit le circuit de
distribution (BtoB, BtoC, BtoBtoC) et les acteurs impliqués (fournisseurs, partenaires,
revendeurs, clients).
❖ La digitalisation de la donnée dans l’écosystème industriel
Dans le contexte concurrentiel accru, les entreprises axent la performance non plus sur la
compétitivité des prix mais sur la qualité des produits et services. En cela, elles mettent en
place un dispositif digital qui leur permet de collecter la donnée en masse et des ressources
pour traiter la donnée (cloud, outils analytiques, BI, …).
Près de 80 % des dirigeants français du secteur industriel estiment que le data Analytics
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fera partie intégrante de leurs processus décisionnels d’ici 2020 et seules 17% se sentent
matures sur le sujet du data Analytics. (Source PWC)
Les facteurs clés de la réussite de la transformation digitale résident dans les choix
stratégiques qui permettront de construire un écosystème élargi, complet, robuste,
opérationnel, sécurisé et adopté par ses utilisateurs.
Il se compose donc :
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▪ D’un réseau de télécommunication apte à supporter les flux de données
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▪ D’outils et composants logiciels capables de communiquer les uns avec les autres sans
friction et d’évoluer dans le temps
▪ De l’ensemble des acteurs de la chaine de valeur : intégrateurs experts, partenaires,
fournisseurs, clients.
Les étapes pour intégrer la transformation digitale dans votre entreprise industrielle :
✓ Diagnostiquer : établir un état des lieux des forces et faiblesses, analyser les freins
écueils, opportunités propres à son marché et son organisation
✓ Définir sa stratégie : une transformation numérique digitale adaptée à son contexte
✓ Choisir les technologies : Structurer, prioriser et mettre en œuvre les projets de
déploiement
✓ Mettre en place des nouveaux processus : Appliquer une démarche Test and
learn et piloter l’optimisation : suivre analyser, recadrer
Figure 4 : Les étapes pour intégrer la transformation digitale
Sources :
•
https://www.pwc.fr/fr/espace-presse/communiques-de-presse/2016/avril/transformation-digitale-dans-
lindustrie-dici-2020.html
•
https://www.lesechos.fr/16/08/2016/lesechos.fr/0211206908379_comment-la-revolution-digitale-va-
transformer-les-metiers-de-l-industrie.htm
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Section III : optimiser la Supply Chain industrielle via l’industrie 4.0
La Supply Chain 4.0 améliore la performance logistique des usines, en amont et en aval
des lignes de production, de la réception des composants et des matières premières jusqu’à
l’expédition des produits finis, en passant par leur stockage :
• Gestion des entrepôts et des sites de production
• Optimisation des temps d’assemblage et de fabrication
• Respect des exigences réglementaires et qualité, en termes de suivi et de traçabilité des
flux et des ordres de fabrication
• Gestion des contenants et des emballages réutilisables
•
Inventaires automatisés
Figure 5 : Amélioration de la performance logistique des usines via la Supply Chain 4.0
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La chaîne d’approvisionnement 4.0 est le processus d'intégration de technologies et
de méthodes de production et de gestion des stocks technologiquement avancées qui
améliorent la productivité et l’efficacité des opérations dans toutes les entreprises de la Supply
Chain.
Figure 6 : La chaîne d’approvisionnement 4.0 intègre des technologies avancées dans le
processus logistique
Cette nouvelle
tendance utilise des
technologies
telles que
le blockchain,
l'automatisation des processus, la transformation digitale, l’intelligence artificielle, le big
data (avec visualisation et analyse de données), le machine learning ou l’ Internet Industriel
des Objets. Tout cela dans le but de rendre plus efficaces les opérations d’approvisionnement,
de production et de distribution.
La chaîne d’approvisionnement 4.0 a été créée afin de proposer un meilleur service au
client final. Seule l’utilisation d’un logiciel spécialisé en logistique permet de garantir des
livraisons sous 24 heures, de limiter les retours de commandes ou les erreurs.
La
technologie entraîne efficacité et productivité, mais pas
seulement.
L’automatisation et la digitalisation des processus garantissent également une réduction des
coûts pour les entreprises. Par exemple, la fabrication additive permet de concevoir et
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Mastère Professionnel en Optimisation et Modernisation de l’Entreprise (MOME) produire des articles personnalisés en série grâce à l’impression 3D. La Supply Chain utilise
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des technologies telles que l’intelligence artificielle afin de pouvoir anticiper les scénarios
futurs, localiser les inefficacités et prévenir les problèmes.
Figure 7 : L'aménagement de postes de travail modernes est un exemple d’entrepôt 4.0
Avantages (et inconvénients) de la Supply Chain 4.0
De la capacité à doter d'intelligence un entrepôt par le biais de l’AIoT (Artificial
Intelligence of Things) à la garantie de l’intégrité des informations partagées par
la blockchain, voici les principaux avantages de la chaîne d’approvisionnement 4.0:
• Une prise de décision plus rapide : De meilleurs systèmes de communication
permettent aux entreprises d’interagir davantage les unes avec les autres et de manière
plus fluide. Cela améliore et accélère la prise de décision.
• Efficacité et productivité : La mise en place d’équipements de production, de
systèmes de stockage, de préparation des commandes et de transports autonomes (tels
que les drones, les robots mobiles ou les camions futuristes sans conducteur) permettra
à une entreprise d'atteindre son rendement maximal.
• Suppression des erreurs : L’utilisation de logiciels spécialisés, tels que les systèmes
de gestion d’entrepôt (WMS : Warehouse Management System ), permet de
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supprimer les erreurs dans la gestion des marchandises. Cela se traduit par un service
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beaucoup plus rapide et satisfaisant.
•
Intégration des processus : une chaîne d’approvisionnement digitale permet à toutes
les entreprises d’avoir une visibilité sur les données relatives aux marchandises à
n’importe quel stade, assurant ainsi une traçabilité totale des produits.
En définitive, la Supply Chain 4.0 améliore l’exécution des méthodes de fabrication
telles que le JUST-IN-TIME ou bien permet une gestion plus intelligente de l’espace (grâce
aux techniques de SLOTTING « l’optimisation des emplacements dans l'entrepôt »), ce qui
entraîne une diminution des coûts de fabrication et de stockage.
Le SLOTTING est le processus consistant à déterminer l'emplacement optimal d'une
marchandise dans l'entrepôt. Une bonne stratégie de slotting est indispensable pour garantir
l'efficacité de l'installation. De fait, la réduction des délais de livraison et la hausse des prix au
m² en immobilier logistique ont poussé les entreprises à maximiser la productivité de leur
espace de stockage afin de continuer à être compétitives.
Cependant, le choix d'une chaîne d’approvisionnement 4.0 représente un coût
important. Il n’est pas facile d’automatiser et de digitaliser l’ensemble de la chaîne. Bien
qu’à long terme, le retour sur investissement et les avantages en termes de flux de travail
l’emportent sur ces dépenses, de nombreuses entreprises préfèrent appliquer ces changements
de manière progressive.
Figure 8 : Un WMS comme Easy WMS de Mecalux coordonne de manière
systématique l'entrée et la sortie des produits de l'entrepôt
Source : https://www.mecalux.fr/blog/slotting
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Section IV : Maintenance prédictive intelligente pour
l’industrie 4.0
La prédiction d’une panne sur un équipement est une préoccupation
majeure des responsables de la maintenance dans l’industrie. La démocratisation
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des nouvelles technologies numériques utilisant des objets connectés, l’Internet
des objets, le cloud, le big data, l’intelligence artificielle et la science des
données ont conduit au développement d’un nouveau concept de maintenance : la
maintenance prédictive intelligente pour l’industrie 4.0. La crise sanitaire du
coronavirus a par ailleurs accéléré le déploiement de la maintenance prédictive
dans l’industrie, car elle permet d’éviter aux techniciens de se déplacer
inutilement.
Figure 9 : La maintenance prédictive intelligente via une interface de
supervision 4.0
La maintenance prédictive, aussi appelée maintenance prévisionnelle, est
une technique de maintenance industrielle qui consiste à utiliser différents outils
et techniques pour anticiper les défaillances à venir sur un équipement, un
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Mastère Professionnel en Optimisation et Modernisation de l’Entreprise (MOME) objet, un système, un actif industriel. Il s’agit, grâce à ce processus, de prévoir
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les problèmes qui peuvent menacer le bon fonctionnement de toute une chaîne de
production et d’anticiper la réparation de l’actif qui viendrait à tomber en panne.
Ce
type de processus prédictif se différencie des autres
types de
maintenance qui, il y a encore des années, dominaient dans l’industrie.
Il est important de souligner que le terme de maintenance prédictive
correspond à la traduction anglo-saxonne de la maintenance prévisionnelle au
sens de la norme NF EN 13306. L’appellation de maintenance prédictive
intelligente provient du fait qu’elle fait appel aux techniques d’intelligence
artificielle et au big data utilisés dans l’industrie 4.0.
Prévoir et planifier des maintenances permet de respecter les exigences du
système de management de la qualité. C’est un gage de qualité reconnu qui
permet in fine de rendre les industries plus efficaces en :
• Diminuant les pannes et donc les temps d’immobilisation des équipements ;
• Allongeant la durée de vie des actifs ;
• Améliorant la fiabilité des équipements ;
• Optimisant la production ;
• Rationalisant la gestion des stocks des pièces de rechange.
En prévoyant les maintenances, les industriels augmentent la satisfaction du
client car les ruptures de stock et de production sont évitées et réduisent leurs
coûts de maintenance.
Mettre en place un processus de maintenance prédictive permet de réaliser d es
économies significatives par rapport à la maintenance curative et préventive. Elle
permet aux services de maintenance d’anticiper le moment précis où la panne va
avoir lieu et ainsi ne lancer une intervention qu’en cas de nécessité avérée.
Les outils clés de la maintenance prédictive
Pour que l’investissement, dans une stratégie de maintenance prédictive,
puisse être rentable, certaines étapes doivent être respectées. Avant toute chose,
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Mastère Professionnel en Optimisation et Modernisation de l’Entreprise (MOME) il est nécessaire de réaliser un audit des équipements en place, puis déployer des
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capteurs intelligents. Ensuite, il faut passer à l’analyse des données collectées
pour pouvoir écrire les modèles de prédiction des défaillances et pannes. C’est à
cette étape que l’intelligence artificielle et le machine Learning prennent alors
le relais.
•
Imagerie thermique : Les composants usés tout comme les circuits électriques
défectueux émettent de
la chaleur. Les outils d’imagerie
technique
fonctionnent par infrarouge : ils donnent la possibilité de prendre une image
de l’équipement pour identifier les points les plus cha uds sur un écran. Ces
outils thermiques permettent de localiser tout dysfonctionnement avant que
des dommages sérieux ou des pannes ne surviennent.
Figure 10 : La localisation des pannes par imagerie thermique
• Les capteurs connectés : Les capteurs sont des éléments déterminants de la
réussite d’une bonne maintenance prédictive. En effet, ils permettent de
collecter les données et d’avertir en cas d’atteinte des seuils paramétrés
comme critiques.
Il existe différents types de capteurs. Certains permettent de réaliser des
mesures grâce aux ultrasons tandis que d’autres utilisent les infrarouges. Ils
sont dès lors en mesure d’analyser les vibrations, les fluides, les huiles, etc.
Mais si le choix de ces capteurs est essentiel, leur paramétrage et définition
des règles des alertes sont stratégiques. L’aide de logiciel est donc un atout
indispensable à la bonne réussite.
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Figure 11 : SKF Enlight for critical equipments
• Des logiciels d’EAM avec une IA et du machine learning
Pour mener à bien votre projet de maintenance prédictive, il vous faut
déployer les outils analytiques qui vont vous permettre de découvrir ce qui se
cache dans les données relevées par les capteurs.
Pour cela, des logiciels d’EAM utilisés pour organiser et surveiller les
maintenances se développent de plus en plus sur le marché.
IBM Maximo Predict est un logiciel EAM qui est adapté aux entreprises
souhaitant déployer un projet de maintenance prédictive. Pour mener à bien ce
type de projet, ce progiciel permet de déployer les outils analytiques des données
relevées par les capteurs.
Un logiciel comme IBM Maximo Predict embarque de l’intelligence artificielle
qui va traquer et analyser les données caractéristiques d’une panne. À partir de
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Mastère Professionnel en Optimisation et Modernisation de l’Entreprise (MOME) là, elle va modéliser des combinaisons de données similaires, des schémas de
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panne, et fixer des seuils d’alerte en conséquence. Dès qu’une de ces
combinaisons réapparaîtra, le système considérera qu’une panne va avoir lieu de
manière imminente. Mieux, le machine Learning embarqué dans IBM Maximo
permet, grâce à des algorithmes d’apprentissage automatique, d’analyser des
données et de diagnostiquer des pannes à un stade précoce.
À l’aide d’un tel progiciel de gestion des interventions, tel qu’IBM
Maximo, connecté à ces outils de supervision, les ERP de l’entreprise et le
service de maintenance peuvent ainsi automatiser la prise de décision sur les
opérations de maintenance.
Figure 12 : Plateforme cloud Maximo Application Suite : unique et
intégrée qui utilise l'IA, l'IoT et l'analyse pour optimiser les performances,
étendre les cycles de vie des actifs et réduire les temps d'arrêt et les coûts
opérationnels.
https://www.ibm.com/fr-fr/products/maximo/predictive-maintenance
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Section V : Industrie orientée client par le biais de
l’industrie 4.0
L’industrie 4.0 est en grande partie le produit d’une exigence nouvelle de
personnalisation et d’adaptation des services aux besoins de chaque segment. En ce sens, elle
tend vers la création d’une industrie orientée client.
Les infrastructures techniques pour répondre à ces attentes des consommateurs sont
d’ores et déjà en cours de déploiement. Mais là encore, cet objectif ne doit pas être considéré
comme un simple défi technique. Il doit pousser les entreprises à remettre en question leurs
façons d’organiser leur activité et de créer de la valeur.
Ces deux aspects – technique et business – ne peuvent pas être pensés séparément
mais bien solidairement. C’est pourquoi les projets informatiques ne doivent plus concerner
uniquement les équipes techniques qui les mettent en place, mais également tous les
collaborateurs intéressés à la transformation stratégique et commerciale de l’activité de
l’entreprise.
Fabrication additive orienté client (3D Printing) :
La fabrication additive est définie comme étant le procédé de mise en forme d’une
Publicité
pièce par ajout de matière, par empilement de couches successives. Ce procédé est assisté par
ordinateur. La fabrication additive peut être utilisée n’importe où dans le cycle de vie d’un
produit depuis la préproduction (prototypage rapide) à la production à grande échelle
(fabrication rapide) et même pour les applications d’outillage.
Figure 13 : La fabrication additive selon le besoin de client
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La fabrication additive est économiquement appropriée à la production de petits
composants en grandes quantités ou à la production de pièces avec une grande complexité
géométrique.
Chaine de remplissage des produits d’hygiène orienté client :
La vision de la fabrication de demain : dans les usines intelligentes, les machines, les
matières premières et les produits communiquent au sein d'un « Internet des objets » et
pilotent la production de manière coopérative. Les produits trouvent leur chemin de manière
indépendante tout au long du processus de production. L'objectif : une production de masse
hautement flexible, individualisée et respectueuse des ressources. Telle est la vision de la
quatrième révolution industrielle. Siemens joue un rôle majeur dans le façonnement de
l'avenir de l'industrie. ( https://www.youtube.com/watch?v=HPRURtORnis )
Figure 14 : Chaine de remplissage des produits d’hygiène orienté client selon
composition chimique et coloration (Usine L’Oréal Groupe)
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Section VI : Gestion de la consommation énergétique
La gestion de la consommation énergétique favorise une exploitation écologique, une réduction des coûts énergétiques, une diminution du temps d’arrêt non planifié et une
uniformisation de la qualité.
Les manufacturiers visent de plus en plus à adopter une approche efficace et durable en
raison de diverses pressions économiques, sociales et gouvernementales. Dans les secteurs
d’activité énergivores, les coûts énergétiques constituent une part importante des coûts
d’exploitation.
Dans ce contexte, l’utilisation de l’IoT et de l’analyse prédictive joue un rôle central étant
donné que ces technologies permettent de réduire considérablement la consommation
énergétique et les coûts d’exploitation.
Les compteurs intelligents des entreprises manufacturières ne nous renseignent pas sur la
distribution énergétique entre les immeubles, les processus et les équipements.
La première étape menant à l’adoption d’une approche systématique de la gestion
énergétique et de l’amélioration du positionnement concurrentiel de l’entreprise repose donc
sur la visibilité accrue des schémas de consommation énergétique.
CGI a travaillé largement dans ce domaine, en créant des systèmes de contrôle énergétique
pour des clients dans les secteurs chimique et alimentaire.
Figure 15 : Système de contrôle énergétique développé par CGI
https://www.cgi.com/france/fr-fr/secteur/energie-utilities
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Par exemple, CGI a conçu un système de surveillance énergétique (EMS) pour un
important manufacturier de confiseries, de nourriture pour animaux domestiques et autres
produits alimentaires. Le système a été mis en place dans plusieurs usines dans le but de
fournir des renseignements sur la consommation énergétique des utilisateurs finaux,
d’améliorer l’efficacité énergétique et de réduire la consommation.
Par expérience, il est simple de contrôler la consommation énergétique d’une usine à l’aide
des capteurs installés dans les installations et les équipements de production. Le contrôle des
écarts par rapport à la consommation habituelle permet de détecter les équipements
défaillants. De plus, les systèmes d’exécution de la fabrication (Manufacturing Execution
Systems ou MES), qui collectent des données pertinentes comme celles sur les réglages des
équipements, les paramètres des processus et des postes, jettent un nouvel éclairage sur
l’utilisation de l’énergie.
L’analyse prédictive fournit en outre aux manufacturiers des renseignements qui les aident
à mettre en place des programmes énergétiques.
Figure 16 : SIMATIC Energy Management Software | Automation Software |
Siemens France
Gestion énergétique complète et intégrée du terrain jusqu’à la gestion centralisée
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Figure 17 : Siemens présente Simatic Energy Suite son outil logiciel pour la gestion énergetique des systèmes automatisés
Il permet aux entreprises de connaitre la consommation énergétique de leur usine de production. Ce nouvel outil peut être intégré comme un paquet facultatif dans TIA Portal V14. La solution logicielle Simatic Energy Suite permet aux entreprises d'enregistrer les données de leur consommation d'énergie et de les visualiser en live.Simatic Energy Suite est donc un outil de gestion énergétique pouvant gérer toutes les installations de l'entreprise. Il est certifié ISO 50001 et couvre toutes les étapes de la planification à l'achat en passant par contrôle financier de l'énergie.
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Section VII : Smart Framing
Poussée par la démocratisation de l’IoT, l’agriculture vit, elle aussi, sa transformation
digitale. Le secteur développe de nouveaux outils pour optimiser la gestion des exploitations
agricoles et des récoltes. En effet, la data et les objets connectés permettent aux agriculteurs
d’améliorer leur productivité. Le M2M, qui permet de lier les objets, la data et les exploitants,
tient alors un rôle central dans le développement de cette « smart agriculture ».
Figure 18 : Smart Agriculture : Intelligente, collaborative et durable
Économiquement,
la récolte de données permet au secteur d’optimiser ses
exploitations et d’augmenter ses marges.
Des capteurs mesurent désormais un certain nombre de paramètres, comme le taux
d’irrigation des parcelles où la maturité des plantations. Une fois récoltées, ces données sont
remontées vers une plateforme de gestion qui permet leur analyse et facilite la prise de
décision. La descente d’informations vers l’objet est également possible, des actions à
distance peuvent alors être paramétrées.
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La robotique est de plus en plus présente dans la smart agriculture. Équipés de cartes
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SIM M2M, ces robots peuvent devenir une véritable aide au quotidien pour les agriculteurs. Il
est par exemple possible de robotiser certaines tâches laborieuses et chronophages, ou
également de placer des capteurs sur les vaches pour informer l’agriculteur via SMS du
moment où elles sont prêtes à mettre bas.
Ces avancées technologiques qui remontent des informations aux agriculteurs en
temps réels permettent alors d’améliorer le confort de vie des travailleurs de ce secteur.
L’avantage de ce type de système est la possibilité d’utiliser des cartes SIM M2M
multi-opérateurs qui garantissent une connectivité fiable en temps réel, même en cas de panne
ou d’inaccessibilité au réseau principal, aussi isolée l’exploitation puisse-t-elle être.
La viticulture est un des domaines où la smart agriculture est la plus avancée. Avec
des installations comme l’utilisation de drones pour notamment vérifier l’état de sécheresse
des cultures, ou des systèmes d’irrigation intelligents, le secteur est très avancé sur l’adoption
des nouvelles technologies. Désormais, les autres domaines de l’agriculture doivent, eux
aussi, entrer dans une agriculture de précision, plus ciblée et plus adaptée, en utilisant la data
pour optimiser la gestion des exploitations et des ressources.
Figure 19 : Utilisation de drones pour vérifier l’état de sécheresse des cultures, ou des
systèmes d’irrigation intelligents
Module : Industrie 4.0 ------------------------------- Dr. Mounir Frija --------------------------------------- 2021/2022
Mastère Professionnel en Optimisation et Modernisation de l’Entreprise (MOME)
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Section VIII : Smart City
Une ville intelligente (en anglais SMART CITY) est une ville utilisant les
technologies de l'information et de la communication (TIC) pour améliorer la qualité des
services urbains ou réduire leurs coûts. D'autres termes ont été utilisés pour des concepts
similaires : ville connectée, cyberville, ville numérique, communautés électroniques.
Une ville intelligente est une zone urbaine qui utilise différents capteurs électroniques
de collecte de données pour fournir des informations permettant de gérer efficacement les
ressources et les actifs. Cela comprend les données collectées auprès des citoyens, des
dispositifs mécaniques, des actifs, traitées et analysées pour surveiller et gérer les systèmes de
circulation et de transport, les centrales électriques, les réseaux d'approvisionnement en eau,
la gestion des déchets, les systèmes d'information, les écoles, les bibliothèques et les hôpitaux.
Le concept de ville intelligente intègre les TIC et divers dispositifs physiques
connectés au