Les avancées technologiques ont conduit des entreprises de différents secteurs à intégrer des solutions de surveillance prédictive dans leurs machines et équipements. La promesse de réduire les temps d’arrêt et d’optimiser la maintenance est convaincante. Cependant, le développement en interne de logiciels de surveillance avec analyse prédictive présente de nombreux défis techniques. Explorons ces défis en nous basant sur l'expérience des fabricants d'équipements et de machines industriels.
Intégration avec les équipements et appareils
Établir une communication à distance sécurisée avec les machines et les équipements est l'un des plus grands défis techniques auxquels un fabricant est confronté. Cette intégration nécessite que les logiciels et le matériel communiquent de manière efficace et stable, quel que soit le type de technologie, en utilisant souvent des protocoles complètement différents selon le modèle. En outre, les clients demandent de plus en plus une surveillance unifiée, indépendante de la marque ou du modèle. La fragmentation des systèmes, où chaque type d'équipement est géré par un outil différent, s'est avérée irréalisable. La gestion de plusieurs systèmes augmente non seulement la complexité opérationnelle, mais rend également difficile l'obtention d'une vue complète et intégrée des performances des actifs.
Communication multisectorielle
Les clients ont pris conscience qu'il n'est pas pratique de gérer plusieurs systèmes provenant de différents fabricants. De plus en plus, ils exigent des solutions de surveillance multisectorielles unifiées, capables de gérer des équipements de différents secteurs d'application. Cela facilite l’identification des problèmes, l’analyse des données et la prise de décisions stratégiques. De plus, cela réduit les coûts opérationnels et améliore l’efficacité, garantissant que tous les secteurs de l’entreprise fonctionnent de manière harmonieuse et efficace. Cependant, si développer un système de surveillance pour ses propres machines est déjà un défi, le rendre compatible avec d'autres types de machines, qui utilisent des technologies différentes, est pratiquement impossible et détourne l'attention de l'objectif principal des fabricants de machines.
Communication multiprotocole
Pour assurer la compatibilité dans le temps, un système de surveillance doit prendre en charge plusieurs protocoles, facilitant l'intégration entre différents modèles d'équipements et types de communication. La plupart des fabricants fabriquent leurs machines à partir de composants tiers. Pour gérer ces appareils, des automates programmables (PLC) sont utilisés, dont les protocoles de communication et les exigences de surveillance varient en fonction des fonctionnalités requises, de leurs modèles et de leurs marques. De plus, certains paramètres peuvent n'être disponibles que via des capteurs supplémentaires et, par conséquent, un développement bien structuré doit inclure des protocoles de communication pour plusieurs capteurs.
Disponibilité des données
Après avoir collecté et traité les informations, il est de bonne pratique de mettre la base de données à disposition de systèmes complémentaires à la surveillance intelligente. En fonction de l'application et du processus du client, des intégrations personnalisées de la base de données peuvent être nécessaires, qui doivent de préférence être structurées et organiques, permettant l'interrogation des systèmes d'analyse commerciale. Ce processus d'intégration doit inclure un espace de consultation spécifique, comme un datalake, et selon l'architecture mise en œuvre du système de surveillance, il peut être un frein important à la réussite du projet.
Intelligence embarquée
Un système de surveillance de machine doit intégrer une intelligence pour la détection des défauts et l'analyse prédictive de la machine. Actuellement, l’utilisation de l’intelligence artificielle est discutée dans plusieurs secteurs industriels. Cependant, créer une application, créer un modèle, calibrer et utiliser l'intelligence dans les processus industriels n'est pas anodin et peut prendre des mois de développement, de mise en œuvre et de formation de l'algorithme, représentant des heures de travail et de traitement machine.
Interopérabilité
Un autre besoin dans le domaine de la surveillance des processus industriels est l’intégration avec les systèmes existants. En fonction de l'application et du processus du client, le traitement et l'envoi simultanés des données collectées vers des systèmes d'analyse et de gestion commerciales peuvent être nécessaires, éventuellement partagés avec des systèmes existants, tels que les systèmes SCADA. Les systèmes de contrôle et d'acquisition de données (SCADA) sont souvent utilisés dans les environnements industriels pour surveiller et contrôler les processus. Cependant, ces systèmes sont coûteux et complexes. Leur intégration avec un logiciel de surveillance développé en interne peut constituer un défi important en raison des différences d'architectures, de processus et de protocoles.
Sécurité
La sécurité est un aspect essentiel de la surveillance du développement de logiciels. Les propres développements peuvent être particulièrement vulnérables aux cyberattaques s’ils ne sont pas correctement testés et mis à jour. La protection des logiciels contre ces menaces nécessite un effort continu, notamment des tests de vulnérabilité et d'intrusion par une équipe indépendante du développement qui applique des correctifs et des correctifs pour les vulnérabilités fréquemment testées. Une sécurité robuste est essentielle non seulement pour protéger les données du système, mais également pour garantir la confiance des clients dans la solution de surveillance prédictive.
Maintenance et mise à jour du logiciel
Le développement d’un logiciel de surveillance intelligent n’est qu’un début. Le maintenir à jour et sécurisé est une tâche continue et difficile. Avec une évolution technologique rapide ; s'assurer que les logiciels restent compatibles avec les nouveaux équipements, protocoles, navigateurs et appareils mobiles ; et le maintien du niveau d'innovation fonctionnelle nécessite une équipe de développeurs dédiée. De plus, la sécurité est une préoccupation constante, car des vulnérabilités peuvent être exploitées, mettant en danger l’intégrité des données et des opérations. Le maintien efficace d’un environnement de développement structuré est essentiel pour garantir des performances continues et la satisfaction des clients.
Coût de développement
Le développement d’un logiciel de surveillance intelligent implique un investissement initial important. Ce coût comprend l'embauche de développeurs qualifiés, d'équipes de test et de sécurité, l'achat d'outils de développement, la création d'une infrastructure d'équipements/systèmes de test robuste capable de créer une masse de données pertinentes.
Le processus de développement prend du temps, nécessite un apprentissage et l'acquisition de connaissances spécifiques avec une planification minutieuse et une allocation des ressources au fil des années.
Efficacité
L'efficacité est un facteur crucial à prendre en compte lors du développement d'un logiciel de surveillance. L'investissement initial est important et la maintenance continue des logiciels nécessite une allocation constante de ressources financières et humaines.
Par conséquent, le retour sur investissement d’une solution propriétaire repose uniquement sur les modèles surveillés de ce fabricant et représente une dépense supplémentaire avec très peu de chances de retour sur investissement. L’évaluation coûts-avantages est essentielle pour déterminer si le développement de la solution de surveillance en interne est la meilleure approche.
Solutions consolidées
Face à ces défis, de nombreux fabricants de machines envisagent des solutions prêtes à l'emploi offrant une intégration robuste et un support continu. Ces solutions consolidées simplifient non seulement la gestion, mais offrent également une vue holistique et efficace de l'ensemble de l'infrastructure, garantissant la continuité et l'excellence opérationnelle. Afin de faire le meilleur choix, le constructeur doit comparer tous les points présentés dans cet article et comprendre ce que propose réellement la solution.
Conclusion
Le développement en interne d’un système de surveillance et d’analyse prédictive présente de nombreux défis techniques et opérationnels pour les fabricants de machines. La complexité d’intégrer différents équipements, d’assurer la sécurité, de maintenir des mises à jour continues et de gérer des coûts élevés rend cette tâche peu pratique pour de nombreuses entreprises. Opter pour des solutions consolidées disponibles sur le marché, telles que Bridgemeter , simplifie non seulement la gestion des équipements, mais garantit également une efficacité opérationnelle et une réduction des coûts, permettant aux fabricants de se concentrer sur leur cœur de métier et d'offrir une valeur ajoutée supérieure à leurs clients.
Étude de cas : acquisition de la solution Bridgemeter
Un équipementier a acquis la solution de surveillance à distance Bridgemeter dans un modèle Marque Blanche, transformant ainsi la façon dont il gère et surveille ses machines et équipements industriels.
Cliquez ici pour accéder à l'étude de cas complète et découvrir comment Bridgemeter peut révolutionner la gestion et le suivi de vos actifs industriels.
