L'Internet industriel des objets, ou en anglais « Industrial Internet of Things (IIoT) », est l'application des technologies de l'internet et de l'internet des objets au domaine industriel pour interconnecter au sein d'architectures géodistribuées les capteurs, les équipements industriels intelligents et les systèmes informatiques.
Le but de l'internet industriel des objets est, par la transformation numérique, de développer des processus de production et d'affaires hautement automatisés. Plusieurs initiatives industrielles cherchent à développer et diffuser des technologies industrielles à base d'IIoT. Les principales sont :
l'Industrial Internet Consortium, fondé par de grandes sociétés américaines des technologies de l'information ; Industrie 4.0, une initiative lancée initialement par le gouvernement allemand pour accélérer la transformation numérique de ses industries, mais qui a depuis été repris par d'autres acteurs.
Vue d'ensemble
L'IIot est rendu possible par des technologies telles que la cybersécurité, le cloud computing, l'informatique de pointe, les technologies mobiles, le machine-to-machine, l'impression 3D, la robotique avancée, les données volumineuses, l'Internet des objets, la technologie RFID et l'informatique cognitive, dont cinq des plus importantes sont décrites ci-dessous :
Systèmes cyber-physiques (CPS) : la plate-forme technologique de base pour l'IoT et l'IIoT et donc le principal moyen de connecter des machines physiques qui étaient auparavant déconnectées. Le CPS intègre la dynamique du processus physique à celle du logiciel et de la communication, en fournissant des abstractions et des techniques de modélisation, de conception et d'analyseBoyes, Hugh; Hallaq, Bil; Cunningham, Joe; Watson, Tim (October 2018). "The industrial internet of things (IIoT): An analysis framework". Computers in Industry. 101: 1–12. . .. Le cloud computing : Grâce à l'informatique dématérialisée, les services et les ressources informatiques peuvent être téléchargés et récupérés sur Internet, par opposition à une connexion directe à un serveur. Les fichiers peuvent être conservés sur des systèmes de stockage en nuage plutôt que sur des périphériques de stockage locaux. L'informatique de pointe (Edge computing) : Un paradigme d'informatique distribuée qui rapproche le stockage des données informatiques de l'endroit où elles sont nécessaires. Contrairement à l'informatique en nuage, l'informatique de pointe fait référence au traitement décentralisé des données à la périphérie du réseau. L'Internet industriel exige davantage une architecture de pointe plus nuageuse qu'une architecture basée sur un nuage purement centralisé ; afin de transformer la productivité, les produits et les services dans le monde industriel"What is big data analytics? - Definition from WhatIs.com". SearchBusinessAnalytics. Consulté le 25/11/2020.. L'analyse des données : L'analyse des grandes données est le processus d'examen d'ensembles de données vastes et variés, ou grandes données"What is machine learning (ML)? - Definition from WhatIs.com". SearchEnterpriseAI. Consulté le 25/11/2020..
Architecture Les systèmes IIoT sont généralement conçus comme une architecture modulaire en couches de la technologie numérique. La couche de dispositifs fait référence aux composants physiques : CPS, capteurs ou machines. La couche réseau se compose de bus de réseau physiques, d'informatique en nuage et de protocoles de communication qui regroupent et transportent les données vers la couche service, qui se compose d'applications qui manipulent et combinent les données en informations pouvant être affichées sur le tableau de bord du conducteur. La strate supérieure de la pile est la couche de contenu ou l'interface utilisateur. +Architecture modulaire en couches IIoTCouche de contenuDispositifs d'interface utilisateur (par exemple, écrans, tablettes, lunettes intelligentes)Couche serviceApplications, logiciels pour analyser des données et les transformer en informationsCouche réseauProtocoles de communication, wifi, cloud computingCouche de l'appareilLe matériel : CPS, machines, capteurs
Histoire L'histoire de l'IIoT commence avec l'invention du contrôleur logique programmable (PLC) par Dick Morley en 1968, qui a été utilisé par General Motors dans sa division de fabrication de transmissions automatiques. Ces PLC permettaient un contrôle précis des éléments individuels de la chaîne de fabrication. En 1975, Honeywell et Yokogawa ont introduit les premiers DCS, le TDC 2000 et le système CENTUM, respectivement. Ces DCS ont été l'étape suivante permettant un contrôle flexible des processus dans toute une usine, avec l'avantage supplémentaire de redondances de secours en distribuant le contrôle dans tout le système, éliminant un point de défaillance unique dans une salle de contrôle centrale.
Avec l'introduction d'Ethernet en 1980, les gens ont commencé à explorer le concept de réseau d'appareils intelligents dès 1982, lorsqu'une machine à Coca modifiée à l'université Carnegie Mellon est devenue le premier appareil connecté à Internet, capable de signaler son inventaire et de savoir si les boissons nouvellement chargées étaient froides. Dès 1994, de plus grandes applications industrielles ont été envisagées, Reza Raji décrivant le concept de l'IEEE Spectrum comme "le déplacement de petits paquets de données vers un grand ensemble de nœuds, de manière à intégrer et à automatiser tout, des appareils ménagers à des usines entières".
Le concept de l'internet des objets est devenu populaire pour la première fois en 1999, grâce au Auto-ID Center du MIT et à des publications d'analyse de marché connexesAnalyst Anish Gaddam interviewed by Sue Bushell in Computerworld, on 24 July 2000 ("M-commerce key to ubiquitous internet"). L'identification par radiofréquence (RFID) était alors considérée par Kevin Ashton (l'un des fondateurs du premier Auto-ID Center) comme une condition préalable à l'internet des objets. Si tous les objets et les personnes de la vie quotidienne étaient équipés d'identificateurs, les ordinateurs pourraient les gérer et les inventorier If all objects and people in daily life were equipped with identifiers, computers could manage and inventory them. Outre l'utilisation de la RFID, le marquage des objets peut être réalisé grâce à des technologies telles que la communication en champ proche, les codes barres, les codes QR et le filigrane numérique.
La conception actuelle de l'IIoT est née après l'émergence de la technologie du cloud en 2002, qui permet de stocker des données afin d'examiner les tendances historiques, et le développement du protocole OPC Unified Architecture en 2006, qui a permis des communications sécurisées et à distance entre les appareils, les programmes et les sources de données sans intervention humaine ni interfaces.
L'une des premières conséquences de la mise en œuvre de l'internet industriel des objets (en équipant les objets de minuscules dispositifs d'identification ou d'identifiants lisibles par machine) serait de créer un contrôle d'inventaire instantané et incessant. Un autre avantage de la mise en œuvre d'un système d'IIoT est la possibilité de créer un jumeau numérique du système. L'utilisation de ce jumeau numérique permet d'optimiser davantage le système en permettant l'expérimentation de nouvelles données provenant du nuage sans avoir à arrêter la production ou à sacrifier la sécurité, car les nouveaux processus peuvent être affinés virtuellement jusqu'à ce qu'ils soient prêts à être mis en œuvre. Un jumeau numérique peut également servir de terrain d'entraînement pour les nouveaux employés qui n'auront pas à se soucier des impacts réels sur le système en direct.
Normes et cadres Les cadres de l'IIoT aident à soutenir l'interaction entre les "choses" et permettent des structures plus complexes comme le calcul distribué et le développement d'applications distribuées. IBM a annoncé l'IIoT cognitive, qui combine l'IIoT traditionnelle avec l'intelligence et l'apprentissage des machines, l'information contextuelle, les modèles spécifiques à l'industrie et le traitement du langage naturel. La XMPP Standards Foundation (XSF) est en train de créer un cadre de travail appelé Chatty Things, qui est une norme totalement ouverte et indépendante des fournisseurs utilisant XMPP pour fournir une infrastructure distribuée, évolutive et sécurisée. REST est une architecture évolutive qui permet aux choses de communiquer via le protocole de transfert hypertexte et est facilement adoptée par les applications IIoT pour assurer la communication entre une chose et un serveur web central. Le MQTT est une architecture de publication-abonnement qui, en plus du TCP/IP, permet une communication bidirectionnelle entre une chose et un courtier MQTT. Node-RED dans un logiciel open source conçu par IBM pour connecter les API, le matériel et les services en ligne. OPC est une série de normes conçues par la Fondation OPC pour connecter des systèmes informatiques à des dispositifs automatisés. L'architecture de référence Internet industrielle (IIRA) de l'Industrial Internet Consortium (IIC) et la version 4.0 de l'industrie allemande sont des efforts indépendants visant à créer une norme définie pour les installations compatibles avec l'IdO"The State of the Industrial Internet of Things | Automation World". www.automationworld.com. Consulté le 25/11/2020..
Application and Industries Le terme "internet industriel des objets" est souvent utilisé dans les industries manufacturières, en référence au sous-ensemble industriel de l'IIoT. Les avantages potentiels de l'internet industriel des objets comprennent l'amélioration de la productivité, l'analyse et la transformation du lieu de travail. Le potentiel de croissance de la mise en œuvre de l'IIoT devrait générer 15 000 milliards de dollars du PIB mondial d'ici 2030.
Si la connectivité et l'acquisition de données sont impératives pour l'IIoT, elles ne constituent pas les objectifs finaux, mais plutôt le fondement et la voie vers quelque chose de plus grand. De toutes les technologies, la maintenance prédictive est une application "plus facile", car elle s'applique aux actifs et aux systèmes de gestion existants. Selon certaines études, les systèmes de maintenance intelligents peuvent réduire les temps d'arrêt imprévus et augmenter la productivité, ce qui devrait permettre d'économiser jusqu'à 12 % par rapport aux réparations prévues, de réduire les coûts de maintenance globaux jusqu'à 30 % et d'éliminer les pannes jusqu'à 70 % Les systèmes cyberphysiques (CPS) sont la technologie de base des grandes données industrielles et ils constitueront une interface entre l'homme et le monde cybernétique.