Convergence IT/OT : La voie vers l'excellence industrielle

Imaginez un scénario dans lequel chaque point data opérationnel d'une industrie est continuellement capturé, organisé, évolutif et à l'abri des cybermenaces. C'est le concept de convergence IT/OT (technologies de l'information/technologies opérationnelles), une évolution où la synergie entre data et la technologie optimise l'efficacité, la sécurité et l'innovation dans la fabrication, permettant une data de haute qualité et une sécurité robuste qui soutiennent des décisions fiables et stratégiques.

La convergence IT/OT va au-delà de la collecte de data. Il s'agit d'un écosystème intégral dans lequel les data organisées éliminent les silos d'information, les machines ajustent automatiquement leurs opérations en fonction de la demande et les systèmes intelligents prévoient les défaillances avant qu'elles ne se produisent. Des rapports indiquent que l'adoption complète de cette approche peut augmenter la productivité des opérations industrielles de 30% à 50% (Bain & Company : The Factory of the Future Could Boost Productivity by 30% or More).

La technologie opérationnelle (OT) englobe le matériel et les logiciels qui surveillent et contrôlent les dispositifs physiques et les processus dans les environnements industriels, y compris les systèmes tels que SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition), PLC (Programmable Logic Controllers) et MES (Manufacturing Execution System). En revanche, les technologies de l'information (TI) se concentrent sur le traitement, le stockage et la communication d'informations par le biais de systèmes informatiques. Dans la pratique, les TI sont davantage orientées vers la gestion des processus et des data organisations, tandis que les technologies de l'information traitent directement des opérations et de l'automatisation. L'intégration de ces deux domaines auparavant isolés est au cœur de la convergence TI/OT, offrant une vision unifiée des opérations et favorisant l'innovation.

Cette convergence transforme déjà les industries, avec des cas d'utilisation couvrant la productivité, la maintenance, la sécurité, la qualité, la réactivité à la demande et la durabilité. Voici quelques exemples d'applications :

• Calibrage automatique de la machine : Les machines peuvent s'auto-calibrer à l'aide du capteur data pour garantir des performances optimales, réduire les réglages manuels et maintenir des niveaux de productivité élevés.
• Maintenance prédictive : Des algorithmes analysent en temps réel data pour prévoir les défaillances de l'équipement, minimisant ainsi les temps d'arrêt non planifiés.
• Jumeaux numériques : Répliques virtuelles en temps réel d'installations industrielles capables de simuler, de prévoir et d'optimiser les processus et leurs performances.
• Arrêts automatisés : Les machines peuvent être programmées pour s'arrêter automatiquement lorsque les capteurs détectent un comportement anormal ou dangereux, ce qui permet d'éviter les accidents et de garantir un environnement de travail plus sûr.
• Contrôle de la qualité en temps réel : Les capteurs et les dispositifs IoT surveillent les processus de production en temps réel, identifiant instantanément les écarts par rapport aux normes de qualité et permettant des actions correctives immédiates.
• Systèmes de contrôle de la consommation d'énergie : Les usines contrôlent et optimisent la consommation d'énergie afin de réduire les coûts et l'impact sur l'environnement.
• Systèmes de fabrication flexibles : Des systèmes capables de passer rapidement d'un produit à l'autre en fonction des commandes reçues, ce qui permet de répondre plus efficacement à l'évolution des besoins des clients.

Malgré ses promesses, de nombreuses organisations rencontrent des difficultés pour mettre en œuvre des stratégies de convergence IT/OT :

1. Qualité Data : Des capteurs mal configurés et des conventions de dénomination incohérentes produisent des data peu fiables et manquent de routines d'étalonnage.
2. Absence de vision unifiée : L'absence d'objectifs clairs complique la coordination des efforts.
3. Déficit d'expertise : La pénurie d'ingénieurs compétents en OT constitue un obstacle important à l'évolutivité et à l'utilisation efficace de l'information.
4. Héritage technique et culturel : L'hétérogénéité des équipements et les barrières culturelles entre les équipes informatiques et techniques entravent l'intégration.
5. Changements dans la routine opérationnelle : La mise en œuvre de nouveaux produits et outils data doit s'accompagner d'une gestion du changement et d'ajustements des processus. Sans une formation adéquate et la volonté des équipes opérationnelles, les nouveaux produits deviennent inefficaces.

Cependant, des entreprises comme Volkswagen et Siemens fournissent des exemples inspirants. Volkswagen, par exemple, a investi 4 milliards d'euros entre 2019 et 2023 dans la numérisation de ses processus de production, permettant la production de voitures personnalisées au même coût que les véhicules produits en série sans interrompre la chaîne de production. En outre, l'entreprise a réussi à contrôler chaque étape de la production à l'aide d'un seul écran, démontrant ainsi la réussite de la mise en œuvre de ces technologies.

De même, Siemens a démontré la puissance de la transformation numérique dans son usine Electronic Works Amberg (EWA) en Allemagne. Cette usine, qui produit environ 17 millions d'unités par an, utilise ses propres automates programmables Simatic pour automatiser la production. Avec 75% de production contrôlée par des machines et des robots, Siemens a atteint un niveau de qualité exceptionnel de 99,9990%. Ce degré élevé d'automatisation illustre non seulement la fiabilité et l'efficacité de ses produits, mais aussi la manière dont l'investissement dans data et l'IA peut améliorer considérablement la qualité et l'efficacité de la production.

Pour que la convergence IT/OT se concrétise et que les organisations progressent vers une collaboration homme-machine durable, il est essentiel de construire une solide épine dorsale technologique capable de soutenir des opérations intégrées, évolutives et sécurisées. Cette fondation numérique doit être envisagée comme un écosystème cohésif d'outils interconnectés, permettant tout, de la collecte en temps réel à l'analyse avancée pour la prise de décision.

Les technologies clés de cette infrastructure sont les suivantes

1. SCADA (contrôle de surveillance et Data acquisition) : Surveille et contrôle les processus industriels en temps réel, garantissant ainsi la fiabilité des opérations.
2. MES (Manufacturing Execution System) : Elle comble le fossé entre l'atelier et les systèmes de l'entreprise, ce qui permet d'avoir une visibilité en temps réel et de prendre de meilleures décisions.
3. Les historiens : Stockez les data opérationnelles dans des séries chronologiques, essentielles pour l'analyse historique, l'amélioration continue et les applications d'IA.
4. Plateformes industrielles Data (IDP) : Consolidez data à partir de sources multiples, ce qui permet une analyse à grande échelle, une modélisation prédictive et une automatisation intelligente.
5. Espace de noms unifié (UNS) : Organise et centralise les flux data entre les différents systèmes et appareils, facilitant ainsi l'évolutivité et la normalisation.

Malgré les avantages, l'intégration de ces outils nécessite une stratégie claire - et c'est là que les approches de transition vers l'industrie de demain entrent en jeu.

La transformation numérique industrielle peut suivre des voies distinctes - et le choix de l'approche a un impact direct sur le rythme, le risque et le retour sur investissement.

1. Big Bang : Une mise en œuvre large et standardisée avec un alignement stratégique fort et un haut degré de contrôle. Cette approche réduit la fragmentation et garantit la cohérence data dès le départ, ce qui facilite l'évolutivité future. Toutefois, elle nécessite un investissement initial élevé et une gestion rigoureuse du changement afin d'atténuer les risques de perturbation opérationnelle.
2. Incrémentale : La transition se fait par le biais de projets pilotes mis en œuvre progressivement. Cette approche est plus sûre à court terme et permet un apprentissage continu, mais elle peut créer un environnement plus complexe avec des systèmes hétérogènes et des défis d'intégration à long terme.

Hybride : De nombreuses organisations adoptent une stratégie hybride - en structurant une architecture centrale robuste (comme UNS ou IDP) tout en expérimentant et en affinant les cas d'utilisation au niveau local. Cela permet d'équilibrer la normalisation et l'agilité, de réduire les risques sans sacrifier l'innovation.

La convergence IT/OT est plus qu'une transition technologique - c'est un mouvement stratégique pour transformer les industries. Avec des technologies intelligentes, une sécurité robuste, une gestion data avancée et une collaboration homme-machine, l'utilisation de data et de l'IA apparaît comme un modèle d'excellence industrielle et de différenciation concurrentielle.

Fort de ses années d'expérience dans le secteur et de son agnosticisme technologique, Artefact réunit les compétences nécessaires pour être le partenaire stratégique des projets fondamentaux de data.

• Connaissance approfondie des différentes composantes d'une stratégie réussie en matière de data et d'IA : Nous aidons un grand nombre de nos clients dans divers secteurs à définir leur stratégie et leur feuille de route data à plusieurs niveaux (produit data, data governance, modèle opérationnel, data platform, culture et changement), de la stratégie à la mise en œuvre.
• Forte présence locale et expérience internationale : Notre équipe vous permet de combiner une présence locale avec les meilleures pratiques développées avec nos clients de renommée mondiale.
• Vaste expérience en matière de data governance et de structuration : Il est essentiel d'aligner la construction de l'architecture data sur la gouvernance. Notre approche pratique et orientée vers la valeur, combinée à plus de 80 références de projets data governance et à des outils et méthodologies prêts à l'emploi, garantit l'adoption de la meilleure stratégie dans le contexte de chaque client.
• Data la démocratisation est dans notre ADN : Nous créons des plans de changement adaptés aux besoins de vos équipes, afin qu'elles prennent le contrôle et s'approprient les solutions data et IA mises à leur disposition (Artefact School of Data).

Le chemin est semé d'embûches, mais avec une vision claire, une formation adéquate et une innovation continue, les organisations peuvent atteindre des niveaux de productivité, de durabilité et de compétitivité sans précédent. Cette convergence n'est pas seulement le rêve idéal data - c'est la prochaine étape naturelle vers l'avenir industriel.

Référence: Artefact, “Convergence IT/OT : Le rêve du Data pour l'excellence industrielle”