IoT industriel : effets rapides et résultats à long terme avec la surveillance à distance

Mis en ligne le 02 mai 2019 à 11:38           PTC

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Dans l’industrie, pour remédier à toute anomalie (machine qui ne répond plus, faible débit, connexion hors de portée, etc.), les professionnels doivent la plupart du temps maîtriser le langage de la machine. Pour les équipements industriels, ce langage correspond à des données en temps réel, accessibles et exactes. Avec une approche de surveillance à distance, ces machines peuvent signaler ce qui correspond à une anomalie ou à ce qui risque d’arriver à plus ou moins long terme. Conséquence : il devient possible de remédier aux problèmes détectés avant même que l’utilisateur s’aperçoive d’un dysfonctionnement ou que la machine cesse de fonctionner.

Dans ce cadre, la surveillance à distance via une plate-forme de l’Internet des objets (IoT) offre aux entreprises plusieurs avantages nets, comme l’amélioration du taux de résolution de première intervention (FTR), la réduction du temps moyen avant réparation (MTTR), la simplification de la maintenance prédictive, ou encore la création d’un modèle d’entretien et de réparation qui favorise l’innovation et constitue de nouvelles sources de revenus.

Dans ce white paper de dix pages en français, PTC décrit en détail, chiffres à l’appui, cette problématique en analysant quelques cas d’usage montrant comment la surveillance à distance a des effets rapides qui génèrent un retour sur investissement quasi immédiat, tout en permettant de mettre en place une stratégie sur le long terme visant à optimiser les activités de services.

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Machine Learning : cas concrets d’application de détection d’éléments nouveaux sur des passerelles IIoT

Mis en ligne le 21 mai 2019 à 17:51           Seco

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Le suivi en continu d'installations industrielles n'a jamais été aussi faisable et abordable qu’aujourd’hui en raison de la présence généralisée de capteurs à faibles coût et consommation, associés à de puissants ordinateurs monocartes (SBC) utilisés comme des passerelles IoT. Au-delà, l'interaction entre l'IoT et l'apprentissage automatique (Machine Learning) ouvre la porte à de nouvelles approches fondées sur les données pour obtenir une plus grande sécurité et une meilleure fiabilité des processus industriels, notamment dans le cadre du mouvement Industrie 4.0.

Ce white paper présenté par Seco et écrit en collaboration avec des chercheurs de l’université de Sienne, présente ainsi la conception et le développement de modules d'apprentissage automatique pour deux études de cas industriels concrets : une ventilation d’air sur une hotte de cuisine et une pompe à eau. Dans les deux cas de figure, un modèle de Machine Learning a été mis au point pour connaîitre le comportement normal du système et prédire son état à partir d’un ensemble d’états fixes afin d'identifier toute condition anormale pouvant survenir.

Le système peut effectuer des calculs aux limites, ce qui permet de travailler dans des environnements nécessitant une acquisition de données à très haute fréquence, un aspect crucial dans les applications où il est impossible de partager toutes les données avec un système à distance. Dans cet article en français, rigoureux et détaillé, les résultats sont discutés en analysant le compromis entre le type de capteurs utilisés, l'algorithme d'apprentissage mis en œuvre, l'effort d’entraînement et les exigences de calcul.

Renforcer les organisations de tests évolutives grâce à la standardisation

Mis en ligne le 23 mai 2019 à 10:51           National Instruments

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Les sociétés du secteur aérospatial et défense sont constamment mises au défi d’intégrer de nouvelles technologies tout en garantissant une couverture de test complète et en respectant les délais. De nombreux leaders de l’industrie ont entamé la transition vers une approche du test qui facilite la modification de conceptions et fournit une solution plus durable aux défis de test. Ce document écrit par National Instruments, en français, traite des avantages de cette approche et de la manière de la mettre en œuvre, et procure des liens vers d’autres documents pour approfondir la question.

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