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

Imaginez un scénario dans lequel chaque data opérationnelle d'un secteur industriel est collectée en continu, organisée, évolutive et à l'abri des cybermenaces. C'est là le concept de convergence IT/OT (technologies de l'information/technologies opérationnelles), une évolution où la synergie entre data la technologie optimise l'efficacité, la sécurité et l'innovation dans le secteur manufacturier, garantissant ainsi data de haute qualité data une sécurité robuste qui permettent de prendre des décisions fiables et stratégiques.

La convergence IT/OT va au-delà de data . Il s'agit d'un écosystème intégré dans lequel data structurées data les silos d'informations, les machines adaptent automatiquement leur fonctionnement en fonction de la demande et les systèmes intelligents anticipent les pannes avant qu'elles ne se produisent. Selon certaines études, l'adoption complète de cette approche permettrait d'augmenter la productivité des opérations industrielles de 30 % à 50 % (Bain & Company : « L'usine du futur pourrait augmenter la productivité de 30 % ou plus »).

La technologie opérationnelle (OT) englobe le matériel et les logiciels qui surveillent et contrôlent les équipements et les processus physiques dans les environnements industriels, notamment des systèmes tels que SCADA (Supervisory Control and Data ), les automates programmables (PLC) et les systèmes d'exécution de la fabrication (MES). À l'inverse, les technologies de l'information (TI) se concentrent sur le traitement, le stockage et la communication d'informations via des systèmes informatiques. Concrètement, l'IT est davantage orientée vers la gestion data des processus organisationnels, tandis que l'OT traite directement des opérations et de l'automatisation. L'intégration de ces deux domaines auparavant isolés est au cœur de la convergence IT/OT, offrant une vision unifiée des opérations et favorisant l'innovation.

Cette convergence transforme déjà les secteurs d'activité, avec des cas d'utilisation couvrant la productivité, la maintenance, la sécurité, la qualité, la réactivité face à la demande et le développement durable. Parmi les applications, on peut citer :

• Étalonnage automatique des machines : Les machines peuvent s'étalonner automatiquement à l'aide data des capteurs data garantir des performances optimales, ce qui réduit les réglages manuels et permet de maintenir des niveaux de productivité élevés.
• Maintenance prédictive : Des algorithmes analysent data en temps réel data prévoir les pannes d'équipement, réduisant ainsi au minimum les temps d'arrêt imprévus.
• Jumeaux numériques : répliques virtuelles en temps réel d'installations industrielles capables de simuler, de prédire et d'optimiser les processus et leurs performances.
• Arrêts automatiques : Les machines peuvent être programmées pour s'arrêter automatiquement lorsque des capteurs détectent un comportement anormal ou dangereux, ce qui permet d'éviter les accidents et de garantir un environnement de travail plus sûr.
• Surveillance de la qualité en temps réel : Des capteurs et des appareils IoT surveillent les processus de production en temps réel, identifiant instantanément les écarts par rapport aux normes de qualité et permettant ainsi de prendre immédiatement des mesures correctives.
• Systèmes de surveillance de la consommation d'énergie : Les usines contrôlent et optimisent leur consommation d'énergie afin de réduire leurs coûts et leur impact sur l'environnement.
• Systèmes de fabrication flexibles : Systèmes capables de passer rapidement d'un produit à l'autre en fonction des commandes reçues, ce qui améliore la capacité à répondre efficacement à l'évolution des besoins des clients.

Malgré son potentiel, de nombreuses organisations rencontrent des difficultés pour mettre en œuvre des stratégies de convergence IT/OT, notamment :

1. Data : Des capteurs mal configurés et des conventions de nommage incohérentes génèrent data peu fiables data l'absence de routines d'étalonnage.
2. Absence de vision commune : L'absence d'objectifs clairs complique la coordination des efforts.
3. Manque d'expertise : Le manque d'ingénieurs spécialisés en OT constitue un obstacle majeur à l'évolutivité et à l'utilisation efficace des informations.
4. Héritage technique et culturel : L'hétérogénéité des équipements et les barrières culturelles entre les équipes informatiques et opérationnelles entravent l'intégration.
5. Changements dans les procédures opérationnelles : La mise en œuvre data nouveaux data et outils data doit s'accompagner d'une gestion du changement et d'ajustements des processus. Sans une formation adéquate et sans l'adhésion des équipes opérationnelles, les nouveaux produits s'avèrent inefficaces.

Cependant, des entreprises comme Volkswagen et Siemens offrent des exemples inspirants. Volkswagen, par exemple, a investi 4 milliards d’euros entre 2019 et 2023 dans la numérisation de ses processus de production, ce qui lui a permis de fabriquer des voitures sur mesure au même coût que les véhicules produits en série, sans interrompre la chaîne de production. De plus, l’entreprise a réussi à superviser chaque étape de la production à partir d’un seul écran, démontrant ainsi la mise en œuvre réussie de ces technologies.

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

Pour que la convergence entre les technologies de l'information (TI) et les technologies opérationnelles (TO) se concrétise et que les organisations progressent vers une collaboration homme-machine durable, il est essentiel de mettre en place une infrastructure technologique solide, capable de prendre en charge des opérations intégrées, évolutives et sécurisées. Cette base numérique doit être envisagée comme un écosystème cohérent d'outils interconnectés, permettant tout, de data en temps réel à l'analyse avancée au service de la prise de décision.

Les technologies clés qui composent cette infrastructure sont notamment les suivantes :

1. SCADA (Supervisory Control and Data ) : Surveille et contrôle les processus industriels en temps réel, garantissant ainsi la fiabilité opérationnelle.
2. MES (système d'exécution de la fabrication) : Fait le lien entre l'atelier et les systèmes d'entreprise, offrant une visibilité en temps réel et facilitant la prise de décision.
3. Historiens : Stockez data opérationnelles data séries chronologiques, indispensables à l'analyse historique, à l'amélioration continue et aux applications d'IA.
4. Data industrielles (IDP) : Consolidez data multiples sources afin de permettre des analyses à grande échelle, la modélisation prédictive et l'automatisation intelligente.
5. Espace de noms unifié (UNS) : Organise et centralise data entre différents systèmes et appareils, facilitant ainsi l'évolutivité et la normalisation.

Malgré leurs avantages, l'intégration de ces outils nécessite une stratégie claire — et c'est là qu'interviennent les approches de transition vers l'industrie de demain.

La transformation numérique industrielle peut emprunter différentes voies, et le choix de l'approche a une incidence directe sur le rythme, les risques et le retour sur investissement.

1. Big Bang : Une mise en œuvre à grande échelle et standardisée, caractérisée par un alignement stratégique fort et un haut degré de contrôle. Cette approche réduit la fragmentation et garantit data dès le départ, facilitant ainsi l'évolutivité future. Elle nécessite toutefois un investissement initial important et une gestion rigoureuse du changement afin d'atténuer les risques de perturbation opérationnelle.
2. Approche progressive : La transition s'effectue 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, caractérisé par des systèmes hétérogènes et des défis d'intégration à long terme.

Hybride : De nombreuses organisations adoptent une stratégie hybride : elles mettent en place une architecture centrale robuste (comme UNS ou IDP) tout en expérimentant et en affinant les cas d'utilisation au niveau local. Cela permet de concilier normalisation et agilité, réduisant ainsi les risques sans sacrifier l'innovation.

La convergence IT/OT est bien plus qu'une simple transition technologique : il s'agit d'une initiative stratégique visant à transformer les secteurs industriels. Grâce aux technologies intelligentes, à une sécurité robuste, à data avancée data et à la collaboration homme-machine, l'utilisation des data de l'IA s'impose comme un modèle d'excellence industrielle et de différenciation concurrentielle.

Fort de ses nombreuses années d'expérience dans le secteur et grâce à son approche indépendante des technologies, Artefact des compétences nécessaires pour être le partenaire stratégique de choix dans le cadre de data fondamentales.

• Une connaissance approfondie des différents éléments d'une stratégie efficace data d'IA : Nous accompagnons bon nombre de nos clients issus de divers secteurs dans la définition de leur data et de leur feuille de route data à plusieurs niveaux (data , data , modèle opérationnel, data , culture et changement), de la stratégie à la mise en œuvre.
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Le chemin à parcourir est semé d'embûches, mais avec une vision claire, une formation adéquate et une innovation constante, les organisations peuvent atteindre des niveaux sans précédent de productivité, de durabilité et de compétitivité. Cette convergence n'est pas seulement un data idéal data : c'est la prochaine étape logique vers l'avenir industriel.

Référence: Artefact, «Convergence IT/OT : Data pour l’excellence industrielle»