Depuis une décennie, Industrie 4.0 s’installe progressivement dans le paysage manufacturier, transformant les modes de production grâce aux avancées numériques. Ce bouleversement est cependant ralenti par certains acteurs du marché, notamment les historiens de données. Conçus à l’origine pour capturer les données spécifiques aux technologies opérationnelles, ces outils se heurtent aux nouvelles exigences de l’harmonisation entre les systèmes OT et IT. Bien qu’ils autorisent des analyses pertinentes en temps réel et rétroactives, leur structure souvent ancienne limite leur aptitude à intégrer les plateformes modernes et à supporter l’interopérabilité requise. Ainsi, l’industrie doit composer avec des outils essentiels dont les cadres actuels entravent l’optimisation complète des exploitations basées sur la data, essentielle à la compétitivité dans cette nouvelle ère.
Les défis des systémes traditionnels de collecte de données pour l’industrie 4.0
Au cœur de l’Industrie 4.0 se trouve une dépendance cruciale aux données industrielles. En effet, les technologies modernes exigent un accès sans entrave aux informations en temps réel pour permettre une analyse exhaustive et des prises de décision rapides. Cependant, les historiens de données traditionnels, malgré leurs capacités à traiter des données à fréquence élevée, rencontrent des difficultés d’interopérabilité. La majorité des systèmes hérités manquent de robustes API et ont du mal à s’intégrer aux plateformes IT modernes. Ils deviennent ainsi un obstacle pour les PME incapables de s’adapter rapidement aux nouvelles exigences de l’ère numérique généralisée.
L’évolution du marché des historiens de données
Face aux limitations des systèmes traditionnels, le marché des historiens de données s’actualise. Les vendeurs traditionnels modernisent leurs solutions pour embrasser l’interopérabilité et la scalabilité requises par l’Industrie 4.0. Certains indépendants comme AVEVA et dataPARC adoptent des interfaces ouvertes offrant une intégration plus fluide avec les systèmes basés sur le cloud. Ceci promet une meilleure gestion des données en temps réel et répond aux exigences croissantes d’analyse et de maintenance prédictive. Néanmoins, la transition systémique requiert des investissements considérables et une montée en compétences importante des équipes opérationnelles.
Les perspectives pour l’optimisation des chaînes d’approvisionnement
Pour optimiser efficacement les chaînes d’approvisionnement, les entreprises doivent surmonter le problème du cherry-picking des données offert par les systèmes hérités. L’adoption de solutions plus modernes, telles que l’intégration de bases de données séries temporelles ou même l’utilisation d’alternatives open-source, permet de mieux capter et utiliser des ensembles complets de données. En tirant parti de meilleures pratiques pour les systèmes de collecte et de gestion des données, les entreprises peuvent débloquer le potentiel véritable de l’Industrie 4.0, renforçant ainsi leur agilité opérationnelle et stratégique.
