Une connectivité intelligente et autonome, de l'usine jusqu'au cloud.
L'Internet des objets (Internet of Things, ou IoT) va inéluctablement transformer la façon dont les entreprises travaillent et se concurrencent. La conséquence la plus marquante de cette révolution sera peut-être l'apparition de l'Internet industriel des objets (IoT), au sein duquel les usines deviendront intelligentes en exploitant des systèmes de contrôle autonomes, distribués et intelligents alimentés par des informations d'Edge Analytics. Bien que les systèmes de contrôle à boucle fermée standard d'aujourd'hui soient conçus pour réagir beaucoup plus vite et de façon beaucoup plus précise que des opérateurs humains, les nouveaux systèmes de contrôle compatibles avec les technologies d'Edge-analytics et de Fog-computing décupleront l'efficacité des opérations de production grâce à l'utilisation d'analyses de données alimentées par un plus grand nombre de capteurs. Il sera ainsi possible de déceler des tendances et de corriger ou d'améliorer de façon autonome et continue les stratégies globales de contrôle des usines, afin de les rendre plus efficaces, de réduire les coûts d'exploitation, de limiter la durée des interruptions et d'améliorer l'utilisation des ressources. Cette révolution est d'ailleurs probablement beaucoup plus avancée que vous ne l'imaginez.
Présentation rapide de l'IoT industriel
L'Internet industriel des objets est né avec l'installation des premiers capteurs et actionneurs électroniques dans les ateliers pour faciliter la gestion d'un large éventail de processus industriels. Pouvoir mesurer en temps réel la température, la pression ou les vitesses de transport et fournir ces informations à des contrôleurs de process centralisés a permis d'obtenir de spectaculaires améliorations de l'efficacité opérationnelle, de la sécurité et de la fiabilité. L'élément central de ces premières installations d'IoT industriel a été la connectivité.
À mesure que les capteurs et les contrôleurs se sont multipliés, les volumes de données se sont accrus eux aussi. Conserver ces données en circulation présentait un réel intérêt car il devenait possible d'en tirer des tendances, que les gestionnaires de systèmes pouvaient utiliser pour affiner encore les processus et en renforcer l'efficacité. Ils pouvaient aussi repérer les effets du vieillissement et de l'usure du matériel, qui risquaient d'entraîner des interruptions de service imprévues, voire des pannes système. Le développement du Cloud a fourni un mécanisme utile pour l'analyse et le stockage de ces vastes quantités de données. Les gestionnaires pouvaient utiliser des analyses de données complexes pour déterminer des tendances et agir. Souvent, ces analyses, ainsi que les gains d'efficacité qu'elles permettaient, ont pris une part croissante dans la gestion des process industriels, au point d'être considérées comme un élément essentiel de la propriété intellectuelle de la société de fabrication, qui pouvait même apporter d'importants avantages concurrentiels. Tout ce scénario s'est vu renforcer par une diminution de plus de moitié du coût des capteurs, une réduction rapide du coût du stockage depuis quelques années, une division du coût du traitement (parfois par 60) et de la bande passante (jusqu'à 40) au cours des 10 dernières années.
La figure ci-dessous montre comment une usine connectée peut être intégrée avec le Cloud et comment l'infrastructure réseau et les protocoles associés viennent se superposer aux éléments industriels classiques. Elle montre également comment les données circulent depuis les capteurs et les systèmes à fusion de capteurs situés à la périphérie du système pour traverser des passerelles, puis l'entreprise et enfin atteindre les espaces de stockage du Cloud et les capacités de traitement des centres de données. Les données circulent également dans l'autre sens, si bien que les actionneurs peuvent agir en conséquence et modifier les activités de contrôle des processus. (On notera que cette structure est utilisée dans un exemple d'usine, mais qu'une approche comparable peut être utilisée de façon universelle, depuis les bâtiments intelligents jusqu'aux réseaux énergétiques en passant par les hôpitaux modernes).
Figure 1 : exemple de mise en place de l'IoT industriel pour une usine intelligente (photo avec l'aimable autorisation de Niladri Roy, Altera)
L'autonomie de fonctionnement améliore l'efficacité
On ne saurait trop souligner l'importance d'une analyse intelligente des données basée sur des années, parfois des décennies d'expérience pour créer des systèmes à base de règles capables d'améliorer l'efficacité opérationnelle. C'est dans de tels cas que l'expérience devient vraiment payante. Malheureusement, lorsqu'un gestionnaire de système humain se trouve dans la « boucle de contrôle » de l'expérience, la capacité de réagir rapidement aux changements de données signalés par les capteurs disparaît. Quant aux quantités de données générées, elles peuvent tout simplement submerger un opérateur humain. Ce qu'il faut, c'est une forme de contrôle autonome, capable de travailler plus vite et plus précisément qu'un opérateur système humain. Peut-être le concept de fonctionnement autonome et les gains d'efficacité considérables qu'il peut apporter à une usine sous IIoT seront-ils plus clairs avec un exemple. La surveillance des ressources est un concept familier qui montre bien comment un fonctionnement autonome peut améliorer l'efficacité.
Surveillance des ressources
Les capteurs peuvent non seulement garder la trace des divers processus à l'œuvre dans l'usine, mais ils peuvent également surveiller le matériel utilisé dans le processus de fabrication. L'usure des machines peut-être un élément important de la surveillance des ressources et des données simples comme le temps passé sur la chaîne de fabrication ou la quantité de matériaux traités peuvent fournir un premier degré d'information. Il sera cependant plus intéressant de recueillir des données sur la qualité des produits fabriqués ou la réactivité aux modifications des paramètres de production. Lorsque les processus impliquent des moteurs ou des pompes, la mesure de la chaleur, des vibrations, voire du flux électromagnétique peut fournir des données utiles pour repérer les tendances et prédire l'usure du matériel. Lorsque ces types de données analytiques peuvent être rapprochés du capteur, éventuellement situés dans le moteur ou le contrôleur de process lui-même, et que l'acquisition des données est combinée avec des algorithmes de fusion des capteurs, on peut mettre en place un contrôle autonome des ressources. Dans ce type de système, les informations d'usure et de fatigue des pièces peuvent servir à modifier l'algorithme de contrôle afin d'améliorer l'efficacité opérationnelle sans qu'un « contrôle central » ait à gérer ces décisions ultra-localisées. Lorsque l'usure devient préoccupante, par exemple lorsque des niveaux de « déclenchement prédéfini » sont atteints, le contrôleur autonome peut en informer le contrôle central pour que des mesures préventives soient prises.
Même des contrôleurs autonomes fourniront toutefois au Cloud des données de détection importantes qui pourront être exploitées dans le cadre d'analyses de données plus globales. Des mesures englobant toute une usine, voire plusieurs, sur une durée significative peuvent fournir des renseignements précieux sur l'usure et sur sa corrélation avec des pannes éventuelles que l'on peut alors prévoir. Ces informations peuvent être suffisamment utiles pour que des tierces parties soient incitées à les recueillir, à les analyser et à proposer des recommandations et des prévisions au responsable de l'usine. La combinaison des données des capteurs de plusieurs usines et de divers types d'opérations permet aux systèmes d'analyse de big data de filtrer cette mine d'informations pour créer de nouveaux modèles. Ces modèles peuvent à leur tour donner naissance à de nouveaux seuils de déclenchement ou à des algorithmes de fusion programmés dans des contrôleurs autonomes pour améliorer encore l'efficacité. On peut même imaginer que les tiers impliqués touchent un pourcentage sur les économies réalisées grâce aux améliorations qu'ils auront apportées aux algorithmes !
Des besoins de calcul et de connectivité accrus
L'exemple relativement simple ci-dessus révèle bien le potentiel que réservent des systèmes IoT industriels plus intelligents, ainsi que les améliorations considérables qui peuvent être apportées à l'efficacité et à la rentabilité d'usines intelligentes. Le nombre croissant de capteurs et d'actionneurs requis pour fournir les « big data » nécessaires à la mise en place efficace de ce type de système exigera une infrastructure de calcul et de communication plus performante. Plus de capteurs et d'actionneurs, ce sont plus de données en circulation et un besoin accru de communications haut débit. Cela se traduit également par davantage d'agrégation des données pour pouvoir combiner les trafics de données sur des réseaux plus performants, et donc par davantage de capacités de traitement et de stockage. La sécurité des communications doit également être renforcée puisqu'il faut protéger le trafic de données et les mises à jour à distance contre les pirates informatiques. Enfin, l'utilisation croissante de capteurs, de répéteurs et de nœuds d'agrégation sans fil est une raison supplémentaire d'augmenter les capacités de calcul et de communication.
Les solutions Altera
La mise en place de l'IoT industriel exigera une forte puissance de calcul et une augmentation sensible de la bande passante afin de créer les systèmes de communication intelligents et autonomes nécessaires pour soutenir la croissance spectaculaire que devraient connaître les déploiements de capteurs et d'actionneurs. Ces nouvelles capacités devront être apportées sans mettre en danger l'espace limité des cartes électroniques. Elles devront aussi rester compatibles avec les petits budgets énergétiques requis par le faible encombrement qui est normalement celui des usines intelligentes. Les solutions d'Altera présentent des atouts significatifs pour les projets qui nécessitent plus de puissance de calcul et de bande passante tout en respectant des budgets serrés pour l'espace sur carte et l'alimentation.
L'Altera Cyclone V SoC offre des performances et une connectivité haut débit qui permettent de piloter le contrôle (PLC), l'IHM, la passerelle et la connectivité sécurisée au Cloud, le tout en un seul dispositif qui consomme moins de 3 W pour toute la carte PLC. Les FPGA SoC d'Altera peuvent intégrer des algorithmes hautes performances et des fonctions d'IHM dans le matériel à l'aide d'opérations parallèles, ce qui décuple les performances pour un budget énergétique inférieur à celui des processeurs classiques. Ils peuvent également intégrer plusieurs protocoles Ethernet industriels et même des interfaces hautes performances pour la connectivité du back-bone en utilisant des cœurs de propriété intellectuelle (IP) prêts à l'emploi, ainsi que le système HPS (Hard Processor System) sur puce pour exécuter des protocoles standard. La figure 2 ci-dessous montre les détails d'un PLC à une seule puce installé sur un SoC Altera.
Figure 2 : SoC Altera utilisant un LPC à une seule puce
Le FPGA Altera MAX10 non volatil ne nécessite pas de mémoire de configuration externe, ce qui réduit les dimensions de la carte qui peut ainsi être insérée dans des applications de modules d'E/S de petite taille. Il est encore possible de réduire la taille de la carte en utilisant une mémoire flash utilisateur sur puce pour le code ou le stockage des journaux de données. En outre, le convertisseur analogique/numérique (ADC) sur puce permet souvent de se dispenser des dispositifs externes utilisés dans de nombreuses interfaces analogiques industrielles.
On trouvera d'autres précisions sur les avantages de la solution Altera dans les références figurant à la fin de cet article.
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Conclusion
À l'ère de l'IoT industriel, continuer à construire des installations d'usines intelligentes obligera à se doter de capacités de connectivité intelligente et autonome, assorties des moyens de contrôle nécessaires pour accompagner le déploiement croissant de capteurs et d'actionneurs. Les solutions Altera offrent la puissance de calcul, la largeur de bande passante, la consommation réduite et le faible encombrement requis pour mettre en place efficacement cette nouvelle classe de systèmes industriels réellement intelligents.
Références
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