Les ordinateurs sont à l’origine de la première transformation radicale de l’automatisation industrielle dès la fin des années 60. Ces machines ont rendu possible la conception assistée par ordinateur (CAO), la fabrication uniforme de composants complexes, l'automatisation renforcée avec des contrôleurs logiques programmables (PLC), ainsi qu’une productivité record. Cette période est généralement perçue comme la troisième génération de la révolution industrielle, un mouvement amorcé par les machines à vapeur qui a été suivi par la productivité inédite rendue possible par les machines-outils, l’électrification et le moteur à combustion interne.
L’industrie « 4.0 » introduit l’automatisation à grande échelle
La phase suivante de cette révolution se déroule sous nos yeux : l’industrie « 4.0 » introduit l’automatisation à grande échelle des pratiques de fabrication, en généralisant les communications de machine à machine (M2M), le traitement à la périphérie du réseau, sans oublier la puissance transformative de l’intelligence artificielle (IA) et de l’apprentissage machine (ML).
Ces technologies sont pilotées par l’Internet des objets industriel (IIoT) dont la capacité de connectivité reconnue a permis le développement de l’industrie 4.0. En utilisant des réseaux filaires et sans fil pour connecter des machines-outils, des PLC, des capteurs, des ressources informatiques distribuées, des ordinateurs de fabrication et le Cloud, tous les éléments de l’usine sont en mesure de capter et traiter des données, et de partager ces informations avec tous les autres éléments, ainsi que sur Internet.
Comblement du gouffre entre les technologies industrielles
Aujourd’hui, l’IIoT comble le vide entre les réseaux informatiques (IT) intervenant dans la conception et les réseaux de technologie d’exploitation (OT) qui ont pour vocation d'automatiser l’usine. Les communications M2M permettent aux ordinateurs de conception de communiquer avec les machines-outils pour programmer directement la fabrication des pièces. Inversement, les machines-outils peuvent communiquer avec les ordinateurs de conception pour leur signaler les goulots d’étranglement du processus de fabrication, ce qui en retour permet d'agir sur la conception des produits pour en simplifier la fabrication sans compromis sur leurs fonctionnalités.
La circulation fluide des informations permet aux ingénieurs de concevoir des produits qui peuvent être fabriqués de façon rapide et économique, sans négliger la qualité ou la réduction des déchets. Cela permet également d’introduire une boucle de rétroaction entre les machines-outils et le bureau de conception pour s’assurer que l’itération suivante du produit intègre les améliorations indispensables aux gains de productivité.
Cohabitation des réseaux filaires et sans fil
La technologie réseau Ethernet industrielle a fait ses preuves pour l’automatisation des usines. Elle est robuste et fiable, et prend en charge toute une gamme de profils d’automatisation industrielle reconnus, tels qu’Ethernet/IP, Profinet et Modbus TCP. La technologie filaire restera probablement la « colonne vertébrale » des réseaux de communication industriels pour les années à venir.
Toutefois, l’inconvénient de l’Ethernet industriel est que l’extension de l’infrastructure peut se révéler onéreuse et source de perturbations. Les câbles et les connecteurs doivent être installés physiquement dans le bâtiment, ainsi que les composants électroniques correspondants de gestion du protocole. Cela est facilement justifiable lors de l’ajout de grosses machines-outils ou lignes de production, mais moins en cas d’ajout de capteurs pour contrôler les machines et les conditions de fabrication, suivre le mouvement des pièces ou des assemblages dans l’usine, ou encore pour transmettre les données de conception et de fabrication sur le cloud.
Pour ces applications, les technologies sans fil, telles que Bluetooth LE, le Wi-Fi basse consommation et l’IoT cellulaire (NB-IoT et LTE-M) sont plus intéressantes. Les protocoles s’appuient sur les normes internationales et sont constamment mis à jour pour introduire de nouvelles fonctionnalités, au fur et à mesure que l’IIoT évolue. Les capteurs utilisant ces technologies sans fil sont peu onéreux, compacts, faciles à installer et configurer, et peuvent fonctionner plusieurs mois, voire plusieurs années sur batterie.
Bluetooth LE se prête à la mise en place de réseaux maillés faisant communiquer des centaines de capteurs d’une extrémité de l’usine à l’autre. D’autre part, le Wi-Fi basse puissance permet de gérer les capteurs nécessitant plus de bande passante, tels que les caméras, et est également intéressant pour suivre les ressources. Enfin, l’IoT cellulaire fournit un protocole de communication à longue distance destiné aux passerelles servant à collecter les informations provenant des réseaux de capteurs et les transférer au cloud.
Contrôle précis grâce au « Machine Learning »
La clé de la productivité et de la qualité passe par un contrôle très granulaire des processus. Les capteurs sans fil et les caméras permettent de contrôler les machines et de mesurer les pièces finies pour identifier les défauts mineurs des produits, afin de réajuster le processus avant que les dérives ne dépassent les tolérances. Au-delà du processus de fabrication en tant que tel, de nombreux autres facteurs peuvent affecter la productivité et la qualité. Il est donc intéressant de disposer d’autres capteurs pour mesurer par exemple les vibrations, la température, l’humidité et la qualité de l’air, car ces facteurs peuvent avoir un impact négatif sur le processus de fabrication.
Toutefois, une production continue à grande échelle génère un flux impressionnant de données. Or, la majeure partie de ces données ne varie pas. Les transmettre telles quelles est chronophage, onéreux et énergivore. Il est préférable de recourir à des solutions modernes, telles que les systèmes sur puce (SoC) sans fil et les systèmes en boîtier (SiP) de Nordic, ou autres, qui intègrent des processeurs puissants appuyés par des logiciels de « Machine Learning » (ML) ou apprentissage machine, pour identifier les déviations significatives et transmettre uniquement ces informations au système de traitement.
Les SoC séries nRF52 et nRF53 de Nordic, par exemple, incorporent les processeurs Arm Cortex-M4 (série nRF52) et Arm Cortex-M33 (série nRF53), et prennent en charge TinyML d’Edge Impulse, une forme de ML simplifiée compatible avec les capteurs compacts à batterie.
L’IIoT entre en action
D’une part, les technologies IoT à protocoles multiples et cellulaires de Nordic sont très sollicitées pour piloter les applications IIoT partout dans le monde. D’autre part, les produits Wi-Fi basse consommation série nRF70 de cette entreprise sont en cours de conception pour les périphériques de suivi des ressources en usine, et devraient être commercialisés au cours des moins à venir.
Par exemple, Modbus Cloud Connect de Grandcentrix permet à tous les périphériques exécutant le protocole Industrial Ethernet, Modbus RTU, de se connecter sans fil au cloud en utilisant l’IoT cellulaire. Ce produit utilise le SIP basse consommation nRF9160 de Nordic pour la connectivité IoT cellulaire, solution qui permet de prolonger l’autonomie de la batterie.
De même, Prylada IoT Gateway de TYMIQ utilise le nRF9160 pour la connectivité LTE-M entre un périphérique et une plateforme Cloud. La passerelle fournit un ensemble d’interfaces de connexion permettant de collecter les données de télémétrie à partir de différents capteurs, notamment de température, d’humidité, de lumière, de fuite de liquide, de qualité de l’air et de mouvement. Elle utilise le processeur Arm Cortex-M33 du SiP pour superviser les capteurs et réunir les données pertinentes.
TZero emploie le SIP nRF9160 de Nordic pour assurer la connectivité sans fil à longue distance et la puissance de traitement de MachineMailbox, son outil de connectivité des machines. Selon cette entreprise, cette solution convertit tout produit en une solution IIoT connectée basée sur un attelage capteur/machine sans aucune configuration. MachineMailbox utilise le processeur Arm Cortex-M33 du SiP nRF9160 pour gérer et exécuter les algorithmes propriétaires complexes incontournables pour les capteurs multiples, ainsi que pour transmettre les données au cloud.
Desservant le secteur de la maintenance prédictive, la solution Atom d’Atomation a recours au SoC nRF52840 de Nordic et incorpore différents capteurs, ce qui lui permet de surveiller des variables machine telles que la température, les vibrations, l’humidité, la pression, la distance, l’inclinaison et les impacts. Atom exploite la puissance de calcul du processeur Arm Cortex-M4 du SoC pour déterminer si les capteurs renvoient des valeurs anormales avant de transmettre les données.
