Les avancées technologiques ont incité les entreprises de divers secteurs à intégrer des solutions de surveillance prédictive à leurs machines et équipements. La promesse de réduire les temps d'arrêt et d'optimiser la maintenance est séduisante. Cependant, le développement de logiciels de surveillance internes intégrant des analyses prédictives présente de nombreux défis techniques. Nous les explorerons à travers l'expérience des fabricants de machines et d'équipements industriels.
Intégration avec les équipements et les appareils
Établir une communication à distance sécurisée avec les machines et équipements constitue l'un des plus grands défis techniques auxquels sont confrontés les fabricants. Cette intégration exige que les logiciels et le matériel communiquent efficacement et de manière stable, quelle que soit la technologie utilisée, utilisant souvent des protocoles totalement différents selon le modèle. De plus, les clients demandent de plus en plus une surveillance unifiée, indépendamment de la marque ou du modèle. Les systèmes fragmentés, où chaque type d'équipement est géré par un outil distinct, se sont avérés irréalisables. La gestion de plusieurs systèmes accroît non seulement la complexité opérationnelle, mais complique également l'obtention d'une vision globale et intégrée des performances des actifs.
Communication multisectorielle
Les clients ont pris conscience de l'impossibilité de gérer plusieurs systèmes de différents fabricants. Ils exigent de plus en plus des solutions de surveillance unifiées et multisectorielles, capables de gérer les équipements de plusieurs 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 d'exploitation et améliore l'efficacité, garantissant le bon fonctionnement de tous les services de l'entreprise. Cependant, si développer un système de surveillance pour ses propres machines représente déjà un défi, le rendre compatible avec d'autres types de machines, utilisant des technologies différentes, est quasiment impossible et détourne l'attention de l'objectif premier des fabricants.
Communication multiprotocole
Pour garantir une compatibilité à long terme, un système de surveillance doit prendre en charge plusieurs protocoles, facilitant ainsi l'intégration entre différents modèles d'équipements et types de communication. La plupart des fabricants fabriquent leurs machines à l'aide de composants tiers. Des automates programmables industriels (API) sont utilisés pour gérer ces appareils, dont les protocoles de communication et les exigences de surveillance varient selon les fonctionnalités, le modèle et la marque requis. De plus, certains paramètres peuvent n'être accessibles que via des capteurs supplémentaires ; un développement bien structuré doit donc prendre en compte les protocoles de communication pour plusieurs capteurs.
Disponibilité des données
Après la collecte et le traitement des informations, il est recommandé de mettre la base de données à disposition des systèmes complémentaires à la surveillance intelligente. Selon l'application et le processus du client, des intégrations de bases de données personnalisées peuvent être nécessaires. Celles-ci doivent de préférence être structurées et organiques, permettant l'envoi de requêtes aux systèmes d'analyse métier. Ce processus d'intégration doit inclure une zone de requête dédiée, telle qu'un lac de données, et, selon l'architecture du système de surveillance mis en œuvre, il peut constituer un obstacle majeur à la réussite du projet.
Intelligence embarquée
Un système de surveillance des machines doit intégrer l'intelligence artificielle pour la détection des défauts et l'analyse prédictive des machines. L'utilisation de l'intelligence artificielle est actuellement débattue dans divers secteurs industriels. Cependant, développer une application, créer un modèle, le calibrer et l'appliquer aux processus industriels n'est pas une mince affaire et peut nécessiter des mois de développement d'algorithmes, de déploiement et de formation, incluant des heures de travail et de traitement machine.
Interopérabilité
Une autre exigence en matière de surveillance des processus industriels est l'intégration aux systèmes existants. Selon l'application et le processus du client, le traitement et l'envoi simultanés des données collectées aux systèmes d'analyse et de gestion métier peuvent être requis, ainsi qu'un partage avec les systèmes existants, tels que les systèmes SCADA. Les systèmes de contrôle et d'acquisition de données (SCADA) sont fréquemment utilisés en milieu industriel pour la surveillance et le contrôle des processus. Cependant, ces systèmes sont coûteux et complexes. Leur intégration à des logiciels de surveillance développés en interne peut s'avérer complexe en raison des différences d'architecture, de processus et de protocoles.
Sécurité
La sécurité est un aspect crucial du développement logiciel de surveillance. Les développements internes peuvent être particulièrement vulnérables aux cyberattaques s'ils ne sont pas correctement testés et mis à jour. La protection des logiciels contre ces menaces exige des efforts continus, notamment des tests de vulnérabilité et d'intrusion par une équipe indépendante de l'équipe de développement, qui applique des correctifs et des correctifs pour les vulnérabilités régulièrement testées. Une sécurité robuste est essentielle non seulement pour protéger les données système, mais aussi pour garantir la confiance des clients dans la solution de surveillance prédictive.
Maintenance et mises à jour du logiciel
Développer un logiciel de surveillance intelligent n'est qu'un début. Le maintenir à jour et sécurisé est une tâche permanente et complexe. Face à l'évolution rapide des technologies, garantir la compatibilité du logiciel avec les nouveaux équipements, protocoles, navigateurs et appareils mobiles, tout en maintenant le niveau d'innovation fonctionnelle, nécessite une équipe de développeurs dédiée. De plus, la sécurité est une préoccupation constante, car des vulnérabilités peuvent être exploitées, compromettant l'intégrité des données et des opérations. Maintenir un environnement de développement structuré est essentiel pour garantir des performances continues et la satisfaction client.
Coût de développement
Développer un logiciel de surveillance intelligent nécessite un investissement initial important. Ce coût comprend le recrutement de développeurs qualifiés, une équipe de test et de sécurité, l'acquisition d'outils de développement et la mise en place d'une infrastructure de test robuste capable de générer un volume important de données.
Le processus de développement prend du temps, nécessite un apprentissage et l’acquisition de connaissances spécifiques avec une planification minutieuse et l’allocation de ressources sur plusieurs années.
Efficacité
L'efficacité est un facteur crucial à prendre en compte lors du développement d'un logiciel de surveillance. L'investissement initial est conséquent, et la maintenance continue du logiciel exige une allocation constante de ressources financières et humaines.
Par conséquent, le retour sur investissement d'une solution propriétaire repose uniquement sur les modèles surveillés par le fabricant et représente une dépense supplémentaire dont le retour sur investissement est très faible. L'évaluation du rapport coût-bénéfice 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 éprouvées simplifient non seulement la gestion, mais offrent également une vue globale et efficace de l'ensemble de l'infrastructure, garantissant ainsi la continuité et l'excellence opérationnelle. Pour faire le meilleur choix, les fabricants doivent comparer tous les points présentés dans cet article et comprendre les véritables avantages de chaque solution.
Conclusion
Développer un système de surveillance et d'analyse prédictive en interne présente de nombreux défis techniques et opérationnels pour les fabricants de machines. La complexité de l'intégration de différents équipements, la garantie de la sécurité, la maintenance continue des mises à jour et la gestion des coûts élevés rendent cette tâche irréaliste pour de nombreuses entreprises. Opter pour des solutions standard et éprouvées comme Bridgemeter simplifie non seulement la gestion des équipements, mais garantit également l'efficacité opérationnelle et la réduction des coûts, permettant ainsi 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 fabricant d'équipements a acquis la solution de surveillance à distance Bridgemeter White Label, 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 la surveillance de vos actifs industriels.
