De l’atelier au centre de données: maximiser la valeur des données

L’industrie évolue au rythme des révolutions technologiques. Après la mécanisation, l’électrification et l’automatisation, la quatrième révolution industrielle redéfinit la production en intégrant des systèmes cyberphysiques et l’Internet des objets (IoT). Aujourd’hui, la connexion des données issues des usines devient un enjeu stratégique majeur. Cette interconnexion permet une exploitation avancée des informations en temps réel, optimisant les processus de production, améliorant la maintenance prédictive et facilitant la prise de décision grâce à l’intelligence artificielle. Mais quels sont les défis et les opportunités d’une telle transformation ? Décryptage d’un levier essentiel pour l’industrie 4.0.

Contexte et enjeux

70%. C’est, en moyenne, la proportion des données collectées qui ne sont jamais exploitées dans les entreprises. Et cela est encore pire dans les entreprises industrielles qui n’ont pas encore achevé leur transformation digitale.

À l’heure de “l’industrie 4.0”, où chaque machine, chaque capteur et chaque ligne de production génère en continu de l’information numérique, il est légitime de se demander : comment exploiter concrètement ces données pour en tirer de la valeur ? C’est le trésor numérique que tout industriel ne peut plus ignorer.

La remontée des données industrielles vers les centres de données 

C'est-à-dire le parcours complet qui amène l’information brute du capteur/machine de l’usine jusqu’au centre de données – est forcément un enjeu pour vous si vous êtes responsable IT dans l’industrie.

Autrefois, ces informations étaient réservées aux opérateurs en poste, pour une visualisation locale et/ou ponctuelle. Aujourd’hui, avec l’essor de l’IoT et des systèmes embarqués et communicants, il devient possible de mieux collecter, d’acheminer et de traiter ces données pour détecter dès le départ des informations sur la qualité, des signes précurseurs de panne machine ou toute autre information impactant la production et utile au métier.

Le parcours de la donnée industrielle

Selon iiot-world.com, on table sur 75 milliards d’objets connectés en 2025, dont près de la moitié dans l’industrie manufacturière. Cela démontre certes l’ampleur du potentiel, mais aussi l’urgence pour les industriels de maîtriser l’intégralité de leur écosystème de données, en incluant désormais les données bas-niveau. On parle ici d’une production plus efficiente, de coûts opérationnels en baisse, et même de nouvelles opportunités d’affaires grâce à l’analyse avancée par l’intelligence artificielle.

Mieux encore, en pilotant en temps réel les informations issues du terrain, votre entreprise va pouvoir ajuster les ordres de fabrications et améliorer la qualité de sa fabrication. Sans oublier les possibilités d’optimisation de sa consommation d’énergie. La direction et le service qualité vont pouvoir s’appuyer sur des informations supplémentaires en plus des rapports ponctuels qu’ils ont généralement déjà sous le coude.

Ces chiffres illustrent non seulement le potentiel de l'IoT industriel, mais aussi le défi que représente la gestion efficace de ces données. Les entreprises qui réussiront à exploiter cette manne d'informations disposeront d'un avantage concurrentiel.

Le volume croissant de capteurs et de machines connectées dans l'environnement industriel crée un écosystème de données de plus en plus complexe. Cette complexité nécessite des approches structurées pour collecter, transporter, stocker et analyser efficacement ces informations.

Solutions technologiques disponibles

La bonne nouvelle, c’est qu’il existe désormais des solutions éprouvées pour tirer parti de cette manne de données physiques disponibles au niveau des machines de l’usine. Du capteur intelligent capable de transmettre en temps réel des données de performance, jusqu’au data lake centralisé dans le cloud, en passant par des systèmes d’intelligence artificielle «embarquée » qui détectent des schémas invisibles à l’œil humain, des outils et des méthodes se développent pour accompagner les industriels. Plateforme IoT, Edge Computing, Pipeline Data fait maison, etc… 

Plateformes IoT

Ces solutions permettent de gérer l'ensemble du cycle de vie des objets connectés, depuis leur déploiement jusqu'à la collecte et l'analyse des données qu'ils génèrent. Elles offrent généralement des interfaces conviviales pour visualiser les informations et configurer des alertes. Certains offrent des interfaces permettant d’acheminer les données jusqu’au centre de données Cloud.

Edge Computing

Cette approche consiste à traiter les données au plus près de leur source, réduisant ainsi la latence et les coûts de transmission. Il existe des solutions technologiques pour cela. C’est particulièrement adaptée aux environnements industriels avec contraintes ou lorsque certaines décisions doivent être prises en temps réel.

Pipelines de Données

Ces infrastructures logicielles (souvent faites maison) permettent d'automatiser le flux des données depuis leur collecte jusqu'à leur exploitation, en passant par les étapes de nettoyage, de transformation et d'enrichissement nécessaires pour les rendre exploitables.

La promesse est de transformer une collecte brute en une exploitation stratégique.

LA question est donc posée : comment connecter efficacement l’atelier aux centres de données ?

1. Comment structurer et gouverner ces données pour en extraire toute la valeur ?
2. Quelles technologies/framework adopter pour passer d’une simple collecte brute à une exploitation stratégique intégrée aux processus métiers ?
3. Comment l’IA embarquée peut-elle contribuer à l’analyse prédictive et à l’optimisation en temps réel ?
4. Comment garantir la sécurité des données à chaque étape de leur transit ?

Perspectives

En attendant la publication de notre prochain livre blanc sur le sujet, vous pouvez dès à présent contacter nos experts.