Les progrès technologiques ont incité les entreprises de divers secteurs à intégrer des solutions de surveillance prédictive à leurs machines et équipements. La perspective de réduire les temps d'arrêt et d'optimiser la maintenance est séduisante. Toutefois, le développement d'un logiciel de surveillance interne avec analyse prédictive soulève de nombreux défis techniques. Examinons ces défis à la lumière de l'expérience des fabricants d'équipements et de machines industrielles.
Intégration avec les équipements et les appareils
L'établissement d'une communication à distance sécurisée avec les machines et les équipements représente l'un des principaux défis techniques pour un fabricant. Cette intégration exige une communication efficace et stable entre les logiciels et le matériel, quelle que soit la technologie utilisée, souvent via des protocoles totalement différents selon le modèle. Par ailleurs, les clients expriment une demande croissante pour une supervision 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 impraticable. La gestion de plusieurs systèmes accroît non seulement la complexité opérationnelle, mais empêche également d'obtenir une vision globale et intégrée des performances des actifs.
Communication multisectorielle
Les clients ont pris conscience du caractère impraticable de la gestion de multiples systèmes provenant de différents fabricants. Ils exigent de plus en plus des solutions de surveillance unifiées et multisectorielles, capables de gérer des équipements issus de divers secteurs d'application. Ceci 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 ainsi le fonctionnement harmonieux et performant de tous les secteurs de l'entreprise. Cependant, si le développement d'un système de surveillance pour leurs propres machines représente déjà un défi, sa compatibilité avec d'autres types de machines utilisant des technologies différentes est pratiquement impossible et détourne l'attention de l'objectif principal des fabricants de machines.
Communication multiprotocole
Pour garantir la compatibilité dans le temps, un système de surveillance doit prendre en charge différents protocoles, facilitant ainsi l'intégration entre divers modèles d'équipements et types de communication. La plupart des fabricants utilisent des composants tiers pour la fabrication de leurs machines. Des automates programmables (PLC) sont utilisés pour gérer ces dispositifs, et leurs protocoles de communication ainsi que leurs exigences de surveillance varient selon les fonctionnalités requises, les modèles et les marques. De plus, certains paramètres ne sont accessibles que par l'intermédiaire de capteurs supplémentaires ; par conséquent, un développement bien structuré doit prendre en compte les protocoles de communication des différents capteurs.
Disponibilité des données
Après la collecte et le traitement des données, il est recommandé de rendre la base de données accessible aux systèmes complémentaires à la surveillance intelligente. Selon l'application et le processus du client, des intégrations de base de données personnalisées peuvent s'avérer nécessaires. Idéalement, la base de données devrait être structurée et organique, permettant ainsi l'interrogation des systèmes d'analyse décisionnelle. Ce processus d'intégration devrait inclure un espace de requête dédié, tel qu'un lac de données, et, selon l'architecture mise en œuvre du système de surveillance, il peut constituer un obstacle majeur à la réussite du projet.
Intelligence embarquée
Un système de surveillance des machines doit impérativement intégrer l'intelligence artificielle pour la détection des pannes et l'analyse prédictive du fonctionnement des machines. L'utilisation de l'intelligence artificielle dans divers secteurs industriels fait actuellement l'objet de discussions. Cependant, la conception d'une application, la création d'un modèle, le calibrage et l'utilisation de l'intelligence artificielle dans les processus industriels sont des opérations complexes qui peuvent nécessiter des mois de développement, de déploiement et d'entraînement de l'algorithme, sans compter les heures de travail et de traitement machine.
Interopérabilité
Un autre besoin en matière de surveillance des procédés industriels est l'intégration aux systèmes existants. Selon l'application et le procédé du client, le traitement et la transmission simultanés des données collectées vers les systèmes d'analyse et de gestion peuvent s'avérer nécessaires, ainsi que leur 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 procédés. Cependant, ces systèmes sont coûteux et complexes. Leur intégration avec les logiciels de surveillance développés en interne peut représenter un défi de taille en raison des différences d'architectures, de processus et de protocoles.
Sécurité
La sécurité est un aspect crucial du développement de logiciels de surveillance. Les développements propriétaires peuvent être particulièrement vulnérables aux cyberattaques s'ils ne sont pas correctement testés et mis à jour. La protection du logiciel contre ces menaces exige un effort continu, incluant des tests de vulnérabilité et d'intrusion réalisés par une équipe indépendante de l'équipe de développement, qui applique des correctifs pour les vulnérabilités fréquemment testées. Une sécurité robuste est essentielle non seulement pour protéger les données du système, mais aussi pour garantir la confiance des clients dans la solution de surveillance prédictive.
Maintenance et mises à jour des logiciels
Le développement d'un logiciel de surveillance intelligent n'est que le point de départ. Sa mise à jour et sa sécurité constituent un défi permanent. Face à l'évolution technologique rapide, garantir la compatibilité du logiciel avec les nouveaux équipements, protocoles, navigateurs et appareils mobiles, tout en préservant son niveau d'innovation, exige une équipe de développeurs dédiée. La sécurité est par ailleurs une préoccupation constante, car l'exploitation de vulnérabilités peut compromettre l'intégrité des données et les opérations. La maintenance efficace d'un environnement de développement structuré est essentielle pour garantir la performance continue du logiciel et la satisfaction client.
Coût de développement
Le développement d'un logiciel de surveillance intelligent nécessite un investissement initial important. Ce coût comprend le recrutement de développeurs qualifiés, d'une équipe de test et de sécurité, l'acquisition d'outils de développement et la mise en place d'une infrastructure matérielle et système robuste pour les tests, capable de générer un ensemble de données pertinent.
Le processus de développement est long et nécessite un apprentissage et l'acquisition de connaissances spécifiques grâce à une planification minutieuse et à 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 important et la maintenance logicielle continue exige un apport constant de ressources financières et humaines.
Par conséquent, le retour sur investissement d'une solution propriétaire repose exclusivement sur les modèles surveillés de ce fabricant et représente une dépense supplémentaire avec très peu de chances de rentabilité. L'évaluation du rapport coût-bénéfice est essentielle pour déterminer si le développement en interne de la solution de surveillance est la meilleure approche.
Solutions consolidées
Face à ces défis, de nombreux fabricants de machines envisagent des solutions de marché prêtes à l'emploi, offrant une intégration robuste et un support continu. Ces solutions consolidées simplifient la gestion et offrent une vision globale et efficace de l'infrastructure, garantissant ainsi la continuité et l'excellence opérationnelle. Pour faire le meilleur choix, le fabricant doit comparer tous les points présentés dans cet article et bien comprendre les avantages réels de la solution.
Conclusion
Développer un système interne de surveillance et d'analyse prédictive représente un défi technique et opérationnel de taille pour les fabricants de machines. La complexité de l'intégration des différents équipements, la nécessité de garantir la sécurité, d'assurer des mises à jour continues et la gestion des coûts élevés rendent cette tâche irréalisable pour de nombreuses entreprises. Opter pour des solutions consolidées et disponibles sur le marché, telles que Bridgemeter, simplifie la gestion des équipements, garantit l'efficacité opérationnelle et réduit les 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
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