L'Internet des Objets met l’innovation à la portée des entreprises

L'Internet des Objets (IdO) n'est pas qu'une technologie, un système ou une architecture : c'est avant tout un argument économique, qui nécessite qu'un ensemble d'éléments soient réunis pour que sa promesse inhérente, permettre de travailler plus intelligemment, se concrétise.

 L'augmentation de la connectivité étendue aux réseaux ou les communications de machine à machine (M2M) offrent une foule de nouvelles opportunités dans un grand nombre de secteurs et pour des sociétés de toutes tailles.
L'IdO sera fondamental dans la création de nouveaux services et de nouvelles sources de revenus, et afin d'améliorer la productivité et le rend­ement des infrastructures existantes en permettant la prise de décisions appropriées, de façon autonome et en temps réel. Mais cela soulève notamment la question suivante : comment l'IdO peut-il aider les entreprises à réduire leurs dépenses d'exploitation (OPEX), à créer de nouvelles opportunités de revenus, et à permettre l'innovation ?

La maintenance prévisionnelle, le premier apport de l’Internet des Objets aux entreprises

Un des principaux cas d'usage de l'Internet des Objets est celui de la maintenance prévisionnelle.
La possibilité de diagnostiquer avec précision et d'éviter les pannes en temps réel est un avantage de poids pour les entreprises. Il s'agit également d'un élément crucial pour les infrastructures critiques. Toute panne de machine et d'équipement de haute technologie peut entraîner des coûts de réparation élevés, en plus de la perte de productivité résultant de l'indisponibilité du système.
Prenons l'exemple d'un parc éolien (offshore, pour entrer dans un cas de figure extrême dans le secteur des énergies renouvelables). Les systèmes des éoliennes sont composés d'une grande diversité de technologies, y compris d'un générateur, d'un multiplicateur, et d'une multitude d'équipements électroniques, dont des systèmes de contrôle permettant d'ajuster l'angle des pales et de nombreux autres paramètres. Quel que soit l'élément concerné, une panne (liée à l'accumulation de poussière ou aux vibrations permanentes) nécessitera une intervention sur un lieu éloigné, et occasionnera des coûts de réparation extrêmement élevés.
Cependant, les systèmes équipés de capteurs sur site peuvent recueillir des données de plusieurs éoliennes au lieu d'une seule à la fois, ce qui permet d'effectuer l'analyse des pannes et de prévoir le moment où un système ou un composant est susceptible d'être victime d'un dysfonctionnement dû à l'usure ou à une surchauffe. Les techniciens pourront ainsi prendre de meilleures décisions en matière de maintenance, ou être plus autonomes dans le cadre de ce processus. On pourrait ainsi planifier des opérations d'entretien combinant réparation et maintenance de plus d'une éolienne.

L’Analyse adaptative, l’application méconnue de l’Internet des Objets

Autre cas d'utilisation majeur : l'analyse adaptative, qui implique de superviser un système global, ou un système de systèmes. Cette pratique s'appuie à peu près sur les mêmes données collectées dans le cadre de la maintenance prévisionnelle, et permet aux équipements et aux appareils d'analyser d'énormes quantités de données et de prendre des décisions en temps réel afin d'affiner et d'améliorer les processus d'exploitation.
Pour poursuivre sur l'exemple du parc éolien dans le cadre d'une analyse adaptative, la première éolienne d'une rangée fonctionnera généralement à un niveau de performance optimal.
Cependant, elle créera des turbulences, ce qui devrait avoir un impact sur l'efficacité de sa voisine la plus proche en matière de fonctionnement. C'est pourquoi le fait de donner le même angle de pales à toutes les éoliennes en fonction de la vitesse du vent a peu de chances de permettre d'atteindre des performances optimales sur l'ensemble du parc. En revanche, les informations de la première éolienne, telles que l'angle de ses pales et sa vitesse de rotation, peuvent être utilisées afin d'ajuster les paramètres de la suivante et ainsi de suite, afin d'obtenir des performances proches d'un niveau optimal. Il suffit pour cela de modifier divers paramètres ; pas besoin d'installer davantage de matériel pour améliorer le rendement des appareils et de réduire leur usure. Le même type d'amélioration peut être apporté dans le domaine de la robotique dans une chaîne d'assemblage automatisée, ainsi que pour un grand nombre de processus automatisés par machine.

L’Internet des Objets, mère de l’innovation

Les capacités de l'IdO en matière d'analyse adaptative et de maintenance prévisionnelle peuvent jouer un rôle significatif dans la découverte de nouvelles sources de revenus, et avoir un impact bien au-delà de la réduction des dépenses d'exploitation.
Dans les marchés industriels, par exemple, les principaux acteurs ont de longue date eu recours à deux méthodes de génération de revenus : premièrement, la méthode traditionnelle, c'est à dire la vente d'équipements tels que des systèmes de commandes, des variateurs de vitesse pour moteurs, ou des interfaces homme-machine (IHM); enfin, des solutions complètes pour systèmes matériels et logiciels incluant des accords de niveaux de services (SLA) de maintenance. Mais ces deux modèles économiques subissent une grande pression en matière de coûts, avec l'émergence d'une concurrence de plus en plus intense et la forte réduction des marges, en particulier suite aux récentes crises financières, qui ont provoqué une saturation du marché de la fabrication d'équipements.
Les grands fabricants de systèmes industriels et automobiles possèdent une gigantesque base d'équipements installés chez leurs client, ce qui peut s'avérer être une situation difficile sur le plan de l'innovation. En revanche, outre de nouveaux produits et actifs, une autre façon d'accroître ses revenus est d'obtenir de nouvelles sources de revenus récurrents basés sur des équipements existants et déjà déployés.
La capacité à innover et à déployer des solutions simples permettant de connecter des équipements à l'IdO peut aider les clients à réduire fortement leurs coûts d'exploitation et à générer davantage de valeur ajoutée grâce à la maintenance prévisionnelle et à l'analyse adaptative. Des frais de services peuvent être instaurés en fonction du volume de production, du nombre d'équipements déployés, ou d'une certaine quantité de données. On pourrait ainsi voir apparaître des modèles commerciaux basés sur des abonnements et incluant la location d'équipement par le fabricant, qui en conserverait la propriété.

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