Réaliser tout le potentiel de la surveillance à distance grâce à l’IoT

Identifier l'objectif métier

Déterminez les processus métier à améliorer, les résultats escomptés en termes de supervision, ainsi que les autres éléments de l'analyse de rentabilité. Planifiez le scénario de bout en bout et définissez des exigences prioritaires.

Assurez-vous du soutien de la direction et des parties prenantes avant de développer une solution pour réduire le risque que le projet ne s'enlise.

Commencez par déterminer les objectifs métier de votre projet de supervision à distance. Il peut s'agir de répondre plus rapidement aux problèmes d'équipement ou d'obtenir plus d'informations sur le niveau de performance des ressources. Soyez le plus précis possible quant aux résultats que vous souhaitez atteindre. Ce point est primordial en termes d'analyse de rentabilité du projet.

Après avoir identifié un processus métier à améliorer, identifiez les éléments de ce processus susceptibles d'être pris en charge par une solution de supervision à distance IoT. Cela implique probablement une analyse de bout en bout du processus métier : son fonctionnement actuel, ses inefficacités et les changements à apporter.

Par exemple, vous pouvez souhaiter qu'une alerte soit déclenchée ou un ticket créé chaque fois que le relevé de température d'une ressource distante atteint un certain seuil. Vous devrez identifier les systèmes, outils et équipes nécessaires pour y parvenir, les exigences à satisfaire, ainsi que les lacunes et obstacles en présence.

Ce type d'analyse vous aidera à déterminer les fonctionnalités que votre solution doit proposer et indiquera aussi l'ampleur des changements à apporter au processus métier. Par exemple, si vous souhaitez que des techniciens de maintenance itinérants reçoivent des alertes en temps réel sur les problèmes liés aux équipements, ils doivent être dotés d'appareils capables de recevoir de telles alertes. De même, si vous souhaitez que les techniciens répondent immédiatement aux alertes, leur workflow devra être ajusté pour intégrer l'évolution dynamique de leurs priorités en cas d'alerte.

Profil des ressources impliquées

Mappez et catégorisez vos ressources ; prenez en compte les types de ressources, où elles sont situées, si elles se connectent de manière sécurisée, ainsi que les données qu'elles peuvent collecter. Déterminez qui a accès aux ressources, de même que les données visibles.

Assurez-vous que votre solution est compatible avec différents types de ressources et modes de connexion et ce, pour vos ressources actuelles et à venir.

Une fois le processus métier identifié, vous devez profiler les ressources impliquées. Il peut s'agir d'appareils intelligents situés dans des succursales partout dans le monde, de capteurs installés sur des équipements distants, voire de produits installés sur des sites clients. Plusieurs éléments restent à déterminer :

  • Types de ressources : équipements de valeur, tels que les robots de fabrication, équipements d'automatisation ou capteurs et actionneurs autonomes.
  • Systèmes d'exploitation : tels que Windows, Linux, Android, iOS, systèmes propriétaires ou, dans le cas d'appareils « basiques », aucun système d'exploitation.
  • Emplacements : lieux où les ressources sont géographiquement situées et conditions environnementales dans lesquelles elles fonctionnent.
  • Données : type de données que les ressources peuvent collecter et envoyer.
  • Protocoles de connexion : mode de connexion des ressources aux systèmes internes ou à un emplacement de stockage de données dans le cloud.

Envisagez d'établir un registre des appareils afin de définir les identités des appareils individuels et d'associer un appareil spécifique (ou groupe d'appareils) aux données qu'il génère. Le mappage des caractéristiques des appareils jette les bases d'un registre des appareils, ainsi que des fonctionnalités de gestion des appareils et de maintenance prédictive.

Il est également important de planifier la sécurité au niveau des appareils, notamment qui accède à quels appareils et quelles sont les données visibles.

Déterminer les composants supplémentaires requis

Si besoin, configurez des appareils supplémentaires pour connecter des ressources sensibles ou héritées. Planifiez la sécurité de bout en bout. Évaluez les tâches d'intégration et de développement requises pour répondre aux besoins de votre entreprise.

Des composants supplémentaires peuvent également intervenir, comme de nouveaux capteurs ou passerelles, qui se connectent aux ressources en utilisant des modes de communication hérités.

Examinez les éléments critiques d'une solution de supervision à distance IoT pour identifier les composants supplémentaires nécessaires à votre solution :

  • Établissez une connectivité vers les ressources existantes, mais pas encore connectées aux systèmes internes ou au cloud. Des appareils de passerelle peuvent parfois être nécessaires. Les passerelles se connectent aux ressources qui ne peuvent ou ne doivent pas se connecter directement aux systèmes d'entreprise ou au cloud. Il peut s'agir d'appareils utilisant des protocoles de communication plus anciens ou propriétaires et de ressources qui, pour des raisons de sécurité, ne doivent pas être directement connectées. Les passerelles agrègent les données de ces appareils et les envoient vers l'emplacement approprié.
  • Planifiez la sécurité de bout en bout. Des mesures de sécurité doivent être mises en place pour protéger 1) les données sur la ressource elle-même, 2) les données en transit et 3) les systèmes internes ou les services cloud vers lesquels les données sont envoyées. Les mesures de sécurité et d'identification/d'authentification réseau existantes peuvent, le cas échéant, devoir être étendues à ces ressources.
  • Évaluez l'intégration requise pour répondre aux besoins spécifiques de votre entreprise. L'intégration avec des systèmes principaux et des applications métier est importante en termes de valorisation de la supervision à distance et autres solutions IoT, telles que la maintenance prédictive.

Comprendre vos données

Développez des profils de données, notamment : types et quantités de données créés par vos ressources, fréquence à laquelle de nouvelles données sont disponibles et emplacement. Déterminez qui a besoin de quelles données et dans quel laps de temps.

Comprendre les données que vous pouvez collecter est primordial pour vous permettre d'obtenir les résultats escomptés. Développez des profils de données, incluant :

  • Type : contenu de données (par exemple, température, niveau, vibration) et autres caractéristiques descriptives.
  • Taille : taille des fichiers de données que la ressource transmettra.
  • Fréquence de communication : fréquence à laquelle les données seront transmises.
  • Emplacement : lieu où les données seront traitées et stockées et, le cas échéant, mode de partage entre les différents systèmes.

Lorsque vous évaluez les données, vous pouvez être amené à ajouter ou à modifier des ressources afin d’obtenir des données en adéquation avec l'objectif de votre entreprise. Par exemple, vous devrez peut-être moderniser une ressource avec un capteur ou mettre à niveau un système d'exploitation à des fins de transmission des données.

Autre aspect important en termes d'évaluation des données, il convient de savoir qui a besoin de quelles données et à quel moment. En d'autres termes, quelles équipes de votre organisation ont besoin de quels types de données et à quelle vitesse en ont-elles besoin pour en tirer le meilleur parti ? Les données de température peuvent être critiques pour permettre à l'équipe des opérations de réagir en quelques heures afin d'éviter tout dommage. Les données sur l'état d'une ressource longue durée peuvent être nécessaires qu'une fois par semaine ou par mois. Ces informations influent sur la fréquence à laquelle les données doivent être collectées et transmises à des fins de traitement, ainsi que sur les systèmes à intégrer pour garantir la mise à disposition des données aux bonnes personnes au moment opportun.

Définir les règles métier

Identifiez les conditions qui déclencheront une alerte, par exemple lorsque les données dépassent un certain seuil. Définissez les mesures à prendre ensuite. Par exemple, un technicien est dépêché sur place et reçoit des instructions sur la manière d'examiner le problème.

Réfléchissez aux processus métier que vous avez souhaité implémenter par le passé sans y parvenir, comme automatiser la maintenance ou répondre aux alertes en temps réel. Ces processus sont peut-être possibles aujourd'hui.

Une solution de supervision à distance IoT vous permet de définir des règles métier, à savoir des conditions ou événements capables de déclencher automatiquement une alerte et/ou une action.

Pour ce faire, il convient d'identifier les valeurs des données spécifiques qui déclenchent cette alerte et/ou action. Par exemple, si la température dépasse un certain seuil ou si elle reste dans une certaine plage pendant plus d'une heure. Si vous n'êtes pas certain des valeurs à utiliser, vous pouvez identifier des valeurs de départ et les affiner au fil du temps.

Vous devez également définir les alertes et les actions découlant d'une condition spécifique. Par exemple, si la température dépasse un certain seuil, le technicien de maintenance le plus proche est dépêché sur place et reçoit des instructions sur la manière d'examiner le problème. Si une ressource permet une communication bidirectionnelle, elle peut réagir. Par exemple, si un seuil est dépassé, une commande peut être envoyée à la ressource à des fins de test de diagnostic.

Dans certains scénarios, vous souhaiterez simplement envoyer une alerte à une ou plusieurs personnes. Dans d'autres, vous souhaiterez vérifier que quelqu'un intervient (il peut aussi s'agir d'une machine).

Lorsque vous définissez des règles métier, assurez-vous que les ajustements de processus métier qui conviennent sont pris en compte. Par exemple, si une personne est chargée d'intervenir lorsqu'elle reçoit une alerte, comment doit-elle hiérarchiser sa charge de travail, et quel est le temps de réponse escompté ?

Opérationnaliser et offrir de la valeur ajoutée

Développez une solution et implémentez les changements de processus métier. Mettez à l'échelle et intégrez les systèmes principaux et applications. Bénéficiez d'une visibilité en temps réel et de nouveaux insights, et utilisez ces informations pour améliorer les opérations.

Avec suffisamment de données, vous pouvez identifier les problèmes et prévoir les événements ; les éléments de base en matière de détection des anomalies et, éventuellement, de maintenance prédictive.

Une fois les éléments critiques de la solution de supervision à distance définis, la phase suivante consiste à développer et à mettre en œuvre cette solution. Commencer par un projet pilote vous permettra de valider les changements de technologie et de processus métier prévus avant d'effectuer une mise à l'échelle. En outre, vous pourrez ainsi affiner vos règles métier et identifier les possibles lacunes en matière de données.

Au fil de votre mise à l'échelle, vous devrez probablement envisager une intégration supplémentaire avec les systèmes principaux et applications métier. Cela vous permettra de tirer le meilleur parti de votre solution. Par exemple, si un produit tombe en panne sur un site client, une demande de service automatique pourra être enregistrée dans votre système CRM. Un technicien de service pourra alors être sollicité afin d'y remédier ou, si les données laissent à penser que la machine doit être renvoyée pour être réparée, selon les coûts de temps d'arrêt pour le client, vous pourrez également envisager l'envoi d'un produit de remplacement à votre client.

Les avantages d'une supervision à distance varient, mais incluent souvent une visibilité en temps quasi réel des conditions de fonctionnement, une résolution plus rapide des problèmes et la possibilité de détecter des tendances comme jamais auparavant. Tout cela contribue à une réduction des coûts et une plus grande efficacité opérationnelle.

La supervision à distance constitue également le point de départ de la maintenance prédictive. Les données recueillies via une solution de supervision à distance, notamment les données indiquant les conditions normales par rapport aux conditions problématiques, vous permettront de créer un modèle analytique prédictif. Ce modèle prédictif sera la base d'un programme de maintenance prédictive.

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