IoT et ERP – l’Internet des objets et l’industrie 4.0

L’internet des objets fait référence à la mise en réseau de dispositifs et d’objets physiques capables de communiquer et d’échanger des données via des capteurs, des logiciels et d’autres technologies. Ces appareils intelligents peuvent être utilisés aussi bien à la maison que dans notre environnement de travail afin d’améliorer notre qualité de vie et de réaliser des gains d’efficacité. Grâce à la mise en réseau des systèmes et des installations, les processus des entreprises deviennent plus efficaces. Découvrez pourquoi l’Internet des objets joue un rôle de plus en plus important dans ce domaine.

L’utilisation de l’IoT dans la vie quotidienne a déjà influencé de nombreux domaines de notre vie. Les appareils ménagers intelligents tels que les thermostats intelligents, les systèmes d’éclairage en réseau et les assistants à commande vocale comme Amazon Echo ou Google Home ont fait leur entrée dans nos maisons et rendent notre quotidien plus confortable et plus efficace. En contrôlant ces appareils à distance via Internet, nous pouvons par exemple allumer le chauffage avant notre arrivée ou faire jouer notre musique préférée par commande vocale.

L’Internet des objets (IoT) n’a pas seulement un impact sur notre vie quotidienne, mais aussi sur l’industrie. La mise en réseau des appareils physiques et des machines ouvre de nouvelles possibilités d’augmenter la productivité, l’efficacité et la flexibilité dans le secteur de la fabrication et de l’industrie. Toutefois, pour exploiter pleinement la puissance de l’IdO dans l’industrie, il faut un système ERP (Enterprise Resource Planning) moderne et intégrable. Dans cet article, nous allons nous intéresser de plus près à la combinaison de l’IoT et de l’ERP et mettre en lumière les avantages d’un tel système.

Le thème de l’IoT est également arrivé depuis longtemps dans l’industrie et permet, grâce à des intégrations, une mise en réseau et une collecte de données complètes des machines et des processus de production. Des capteurs intégrés dans différents équipements et appareils collectent en permanence des données telles que la température, la pression, l’humidité et les performances des machines. Ces données en temps réel offrent un aperçu précieux de l’état des machines et permettent de réagir à temps en cas d’écart ou de panne.

En reliant l’IoT à un système ERP moderne, ces données collectées peuvent être traitées et analysées efficacement. Le système ERP fait alors office de plateforme centrale de données qui rassemble toutes les informations provenant des capteurs et d’autres sources. Cette intégration ouvre une multitude de possibilités pour optimiser les processus, minimiser les temps d’arrêt et augmenter la productivité.

Données en temps réel et amélioration de la prise de décision:. La collecte continue de données par des capteurs IoT fournit des informations en temps réel sur l’état des machines et l’avancement de la production. Avec un système ERP intégrable, ces données peuvent être traitées immédiatement et transformées en rapports pertinents. Les entreprises peuvent ainsi prendre des décisions éclairées et réagir rapidement aux conditions changeantes.

Entretien préventif : La surveillance continue de l’état des machines permet de détecter à temps les éventuelles pannes ou les besoins de maintenance. Un système ERP moderne peut établir des plans de maintenance préventive sur la base des données IoT, ce qui permet de minimiser les temps d’arrêt et de prolonger la durée de vie des installations.

Optimisation des chaînes d’approvisionnement: L’IdO permet aux entreprises de surveiller l’état des livraisons et des stocks en temps réel. L’intégration de ces données dans un système ERP facilite l’optimisation des chaînes d’approvisionnement et contribue à éviter les goulets d’étranglement et à réduire les stocks.

Flexibilité et agilité: Les systèmes basés sur l’IoT permettent aux entreprises d’organiser leur production de manière plus flexible et de répondre plus rapidement aux besoins des clients. Avec un système ERP moderne, les processus de production peuvent être facilement adaptés et automatisés pour répondre aux nouvelles exigences et aux changements du marché.

L’intégration transparente de dispositifs IoT et d’un système ERP moderne nécessite des interfaces performantes, idéalement gérées par un middleware, tel que l’Infor Operating Service, plus connu sous le nom de Infor OS. Ces technologies jouent un rôle essentiel dans la connexion et la communication efficaces entre les différents composants d’une infrastructure IoT et d’un système ERP.
Dans ce qui suit, nous examinons comment les interfaces et les middleware améliorent l’intégration de l’IoT et de l’ERP dans l’industrie:

Connectivité des données: Un middleware sert d’intermédiaire entre les capteurs IoT et le système ERP afin de garantir une connectivité fluide des données. Il permet la collecte, l’agrégation et la transmission des données IoT au système ERP. Peu importe que les données proviennent de différents appareils, protocoles ou fabricants. Le middleware assure l’interopérabilité et standardise les données afin de permettre un traitement uniforme dans l’environnement système. Les données peuvent par exemple être récupérées via des protocoles connus comme OPC UA et MQTT par exemple. Si la voie via une « interface standard » est exclue, par exemple parce que la machine est trop ancienne (retrofitting) ou tout simplement parce qu’elle ne possède pas ces interfaces, des développements individuels sont nécessaires pour accéder aux données souhaitées. Ces développements nécessitent un grand savoir-faire.

Communication en temps réel: Les données IoT sont souvent critiques en termes de temps, notamment lorsqu’il s’agit de maintenance prédictive ou de surveillance des processus de production. Le middleware permet une communication en temps réel entre les appareils IoT et le système ERP. Cela permet de collecter et d’analyser des informations importantes en temps réel afin de prendre des décisions rapides et de réagir immédiatement aux changements dans l’environnement de production. Souvent, les systèmes sont « câblés à la dure » et finissent par former, de manière symbolique, un gros tas de spaghettis de connexions.

Évolutivité: Les infrastructures IoT peuvent comprendre une multitude d’appareils et de capteurs, et la quantité de données générées peut être immense. Le middleware offre une évolutivité permettant de gérer ce flot de données et de garantir une intégration transparente de tous les composants. Il s’adapte aux exigences croissantes et peut fonctionner efficacement même dans des environnements complexes.

Sécurité: Compte tenu de la sensibilité des données IoT, une sécurité robuste est essentielle. Le middleware fait office de passerelle de sécurité et protège les données contre les accès non autorisés ou les manipulations. Il permet de crypter la transmission des données et d’authentifier les appareils afin de garantir l’intégrité des données collectées.

Traitement et analyse des données: Le middleware peut également se charger d’un certain prétraitement et filtrage des données avant qu’elles ne soient transmises au système ERP. Cela permet de réduire la charge de données dans l’ERP et de ne faire parvenir au système que les informations pertinentes. De plus, un middleware moderne peut gérer des processus et, par exemple, envoyer des e-mails, déclencher des déclencheurs, etc. Infor OS regroupe toutes les fonctions importantes dans Infor ION et offre ainsi la plateforme parfaite pour les projets d’intégration ou les scénarios IoT/Industrie 4.0.

La combinaison de l’IoT et de l’IA ouvre un large éventail de nouvelles possibilités et applications dans l’industrie. Une technologie IA innovante, spécialement conçue pour l’industrie, est Infor Coleman. Coleman est la solution d’IA propriétaire d’Infor et fait également partie d’Infor OS (uniquement dans la version Cloud).

Infor Coleman est une plateforme IA puissante, capable d’analyser d’énormes quantités de données issues de capteurs IoT et de fournir des informations intelligentes. Coleman utilise l’apprentissage automatique et l’analyse prédictive pour identifier automatiquement des modèles et des tendances dans les données. Cela permet aux entreprises d’établir des prévisions plus précises, de prendre des décisions éclairées et d’optimiser leurs processus.