Internet of Things

Pour des processus ciblés et intelligents!

Le terme «Internet of Things» (IdO) désigne un réseau d’objets physiques (par exemple: Produits, machines ou robots) équipés de capteurs, de logiciels et d’autres technologies pour communiquer et échanger des données avec d’autres appareils et systèmes via l’internet.

Prototypes et démonstrateurs présents
Utilisation transsectorielle
Les PME sont-elles adaptées?

Point sur l’état d’avancement

Il convient d’établir une distinction entre Internet of Things (IdO) et Industrial Internet of Things (IIoT). Le concept de l’internet des objets est axé sur le consommateur, tandis que l’IIoT est le concept industriel. Au sein d’un réseau d’IIoT, les appareils et les systèmes d’entreprise sont interconnectés. L’idée sous-jacente est d’obtenir des résultats moins coûteux, plus rapides, plus précis et plus efficaces. L’IIoT a été fortement adapté ces dernières années. En particulier, de nombreuses entreprises industrielles en Allemagne ont reconnu le potentiel de l’IIoT et l’ont mise en œuvre dans différents cas d’utilisation.

L’internet des objets constitue la base de mise en réseau de l’industrie 4.0 et est donc également décrit comme un facilitateur de la transformation numérique dans l’industrie et les industries proches de l’industrie.

Technologie et déploiement

Description technologique

  • Automatisation à base de robots
    Les machines ou les installations entières sont équipées de capteurs pour recueillir les données pertinentes.
  • Données
    Les données de capteurs collectées sont transmises par l’internet à la plateforme de l’IIoT (cloud).
  • Traitement des données
    La plateforme IIoT est l’interface centrale. Elle relie les données collectées afin de les mettre à disposition pour des traitements ultérieurs.

  • Analyse des données;
    À ce niveau, la valeur ajoutée réelle de l’entreprise est créée. Des informations sont obtenues à partir des données liées afin, par exemple, d’acquérir de nouvelles connaissances sur les processus. Des messages automatisés peuvent être créés, par exemple en cas de dépassement d’une température. En outre, des ordres de commande automatisés peuvent être créés pour automatiser les processus. L’apprentissage automatique permet de traiter les données de manière à permettre le développement de systèmes d’autoapprentissage qui s’améliorent de manière autonome.

Scénarios d’intervention possibles

L’interconnexion et la communication des systèmes permettent l’échange, le suivi, la collecte et l’analyse des données. Cela fournit des informations essentielles sur la gouvernance des processus et des décisions des entreprises. Par exemple, l’analyse des données peut fournir des informations sur les paramètres de production qui doivent être adaptés pour éviter les erreurs, les arrêts ou les retards.

Un autre exemple d’application de l’IIoT est la surveillance des besoins d’entretien des machines. Des capteurs appropriés installés sur les machines permettent de procéder à des réparations à un stade précoce avant même que la défaillance ne se produise.

L’IIoT peut également optimiser la logistique en indiquant, au moyen de capteurs, où se trouve l’emplacement de stockage ou l’emplacement approprié pour un objet spécifique. En outre, il est possible de mieux localiser et localiser les objets dans un camp au moyen de capteurs appropriés. En outre, la commande ultérieure d’articles peut être automatisée en mesurant le stock et en déclenchant automatiquement une commande dès qu’un nombre prédéfini est atteint.

Possibilités pour les PME

Amélioration de l’efficacité opérationnelle

Réduction des coûts

Automatisation des processus de production

Adaptation flexible à l’évolution des exigences

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