L'usine numérique, dont le fonctionnement est piloté par les données, représente un système d'éléments constitutifs fonctionnant en harmonie pour optimiser l'efficacité opérationnelle de l'ensemble de la chaîne de production. On pourrait la comparer, d'une certaine manière, au corps humain. Les capteurs jouent le rôle des yeux et des oreilles, permettant à un contrôleur central, ou cerveau, d'être conscient de son environnement. Les actionneurs, quant à eux, agissent comme les muscles, effectuant les ajustements nécessaires. Le réseau de connectivité de l'usine peut être assimilé au système nerveux déployé dans tout le corps, tandis que la « peau » représente la technologie de cybersécurité essentielle à la protection des données.

Avantages de l'usine numérique
Avant d'explorer les composantes de l'usine numérique, examinons d'abord ses avantages. L'usine numérique offre l'avantage d'accroître la productivité, transformant ainsi le paysage industriel. Les nouvelles informations issues de son écosystème permettent de prendre des décisions en temps réel. Il en résulte une meilleure qualité des produits et une efficacité opérationnelle globale accrue, aboutissant à des processus de production plus durables. Sachant que le secteur industriel consomme environ 50 % de l'énergie mondiale¹, pour les fabricants visant la neutralité carbone, l'usine numérique connectée est au cœur de cette transformation. Outre ses avantages en matière de durabilité, l'usine numérique offre la flexibilité et la configurabilité en temps réel nécessaires pour répondre rapidement à l'évolution de la demande des consommateurs. Par exemple, dans le secteur de la santé, la demande de dispositifs médicaux personnalisés, tels que les implants articulaires imprimés en 3D et adaptés à l'anatomie de chaque patient, est en forte croissance. À mesure que la conception des usines devient plus modulaire et que les cellules de production se réduisent et deviennent plus adaptables, les flux de travail peuvent être programmés et modifiés en temps réel, ce qui accélère la production et soutient la viabilité des initiatives de délocalisation compétitives en Europe et en Amérique du Nord.

Figure 1. L'anatomie de l'usine numérique.

Figure 2. Avantages de l'usine numérique.

Les données : l'âme de l'usine numérique.
Les données, qu'elles soient en temps réel ou différées, provenant de multiples sources au sein de l'usine, doivent être analysées rapidement et de manière fiable à la périphérie du réseau (là où elles sont générées) et agrégées de manière centralisée afin de dresser un tableau complet du fonctionnement de l'usine. Les informations opérationnelles tirées de ces données sont essentielles pour exploiter pleinement le potentiel d'efficacité opérationnelle de l'usine.

Capteurs : les yeux et les oreilles de l’usine numérique.
Pour acquérir les données nécessaires, il est indispensable de déployer davantage de capteurs et de modes de détection (température, pression, débit, proximité, vibrations, etc.). Une technologie de mesure et de détection de précision est requise pour détecter, mesurer et interpréter en continu les données des équipements de l’usine. La technologie IO-Link® confère une intelligence aux capteurs. Un capteur de pression détermine localement si la pression dépasse le seuil requis et ne transmet donc au contrôleur qu’une simple variable binaire (oui ou non), représentant un bit de données au lieu d’une valeur numérique complète correspondant à la mesure de pression réelle. Cette prise de décision localisée permet de gagner du temps de communication et de traitement, et d’optimiser le contrôle distribué.

Actionneurs : les muscles de l’usine numérique.
Souvent méconnus, les actionneurs sont les véritables moteurs de l’usine numérique, indispensables à son bon fonctionnement. Ils servent à contrôler les vannes, les pistons et autres dispositifs mécaniques, permettant ainsi un contrôle précis du débit des fluides et garantissant l’acheminement de la quantité exacte de matière à chaque étape du processus. Capteurs
et actionneurs doivent résister aux conditions difficiles de leur environnement d’application. Ces environnements industriels exigeants se caractérisent par des températures élevées, une exposition aux interférences électromagnétiques (CEM), ainsi qu’à des pics de tension transitoires et à des vibrations mécaniques. Pour ces systèmes de détection et d’actionnement en périphérie de réseau, l’alimentation électrique est un autre facteur crucial. Les exigences en matière de performances de l’alimentation augmentent avec la miniaturisation des capteurs et des actionneurs, ainsi qu’avec l’amélioration de la précision et de la qualité de l’acquisition du signal. Ceci requiert des solutions de gestion de l’énergie performantes, silencieuses et compactes, un critère essentiel dans les conceptions où l’espace est souvent limité. Sans une technologie d’alimentation adaptée aux exigences spécifiques de détection, les avantages de la configurabilité en temps réel dans l’usine numérique ne peuvent être pleinement exploités.

Figure 3. Éléments constitutifs de l'usine numérique moderne.

Intelligence périphérique et centrale : le cerveau de l’usine numérique.
L’usine numérique exige des périphériques plus performants et intelligents, ce qui implique une intégration accrue des calculs et des analyses au sein même du dispositif pour une prise de décision localisée. Cette autonomie périphérique requiert des moteurs d’intelligence artificielle (IA)/apprentissage automatique (AA) locaux, des accélérateurs basse consommation, ainsi qu’une capacité de mémoire et de traitement accrue. La fusion de capteurs, autre forme d’intelligence périphérique, permet de combiner simultanément les données de différents types de capteurs pour obtenir une mesure plus précise, impossible avec des capteurs individuels. Grâce aux nouveaux convertisseurs analogique-numérique (CAN) haute précision et large bande passante, un seul capteur frontal peut superviser plusieurs éléments, optimisant ainsi l’espace et la consommation d’énergie. La technologie des microcontrôleurs IA permet aux réseaux neuronaux de fonctionner avec une consommation d’énergie ultra-faible, tandis que les transmetteurs basse consommation offrent des capacités de diagnostic améliorées, même dans les usines de traitement distantes, souvent intégrées à l’usine intelligente.

Figure 4. Autonomie périphérique grâce à des capteurs intelligents.

Connectivité : le système nerveux de l’usine numérique. Malgré l’autonomie de ces périphériques, la capacité à transporter, analyser et fusionner ces données avec les flux d’information existants au sein de l’usine est fondamentale pour permettre aux fabricants d’extraire des informations précieuses et d’améliorer leur productivité grâce à l’abondance des données disponibles. Ceci requiert une technologie de connectivité industrielle robuste, à faible latence, à durée de vie limitée et à faible consommation. La norme 10BASE-T1L, norme de couche physique Ethernet (IEEE 802.3cg-2019 ⁾ , va révolutionner l’automatisation des processus en améliorant considérablement l’efficacité opérationnelle des usines grâce à une connectivité Ethernet transparente avec les dispositifs de terrain (capteurs et actionneurs).

Figure 5. Convergence IT/OT au sein de l'usine numérique.

Dans les usines modernes, un réseau informatique est déployé au niveau des bureaux et de l'entreprise. Ce réseau gère traditionnellement le stockage et l'analyse des données, ainsi que les applications métier. Bien qu'importants, ces aspects sont généralement moins critiques que les échanges de données sur la chaîne de production. Le réseau qui gère les lignes de production est appelé réseau de contrôle des technologies opérationnelles (TO). Au sein de ce réseau, on trouve plusieurs cellules ou machines de production dont la communication entre elles est souvent limitée. Le concept de réseau convergent IT/TO au sein de l'usine numérique change la donne. Il offre un réseau d'usine unifié où tous les appareils, machines et robots sont connectés et interconnectés, utilisant le même langage. Chaque appareil doté d'une adresse IP peut communiquer en temps réel ou quasi réel et être configuré indépendamment des autres appareils du réseau. Les technologies clés qui rendent possible un tel réseau d'usine numérique convergent sont l'Ethernet industriel, le TSN (Time-Sensitive Networking), l'Ethernet-APL (Advanced Physical Layer) et l'IO-Link. Grâce à l'utilisation d'un langage de couche 2 commun à tous les appareils, il est possible de gérer les composantes IT et OT du réseau avec un système unique de gestion et de contrôle, tout en préservant la confidentialité du trafic opérationnel. Le volume élevé de trafic, qu'il soit urgent ou non, exige des mises à niveau du réseau afin d'accroître la bande passante et de garantir une transmission des données sans latence, condition essentielle à la qualité des produits et à l'efficacité opérationnelle en production. La convergence des technologies OT et IT offre des possibilités d'évolutivité quasi illimitées.

Cybersécurité : La protection des données numériques sensibles en usine.
L’interconnexion croissante engendre un besoin accru de sécurité des données, car les environnements d’usine intelligente exposent les personnes, les technologies, les processus et la propriété intellectuelle aux cybermenaces. Ceci explique la nécessité de fonctionnalités telles que le démarrage sécurisé, les mises à jour logicielles sécurisées, l’authentification des transmissions sécurisées et une racine de confiance matérielle. Un aspect crucial de la sécurisation d’un réseau est l’authentification de chaque nouvel appareil tentant de s’y connecter. Il s’agit de vérifier l’authenticité de l’appareil avant d’autoriser toute transaction réseau. À l’instar de l’authentification des appareils, le démarrage sécurisé est essentiel, car il garantit que les équipements de terrain exécutent uniquement des logiciels provenant d’une source fiable, utilisant la cryptographie à clé publique pour vérifier la signature numérique du micrologiciel.

Quelles solutions technologiques sont actuellement disponibles ?
Analog Devices est reconnu depuis toujours pour sa technologie de précision innovante, utilisée pour la détection, la mesure et le contrôle précis des dispositifs dans toute l'usine. Grâce à un large portefeuille de solutions de connectivité et d'alimentation industrielles, ainsi qu'à des compétences numériques supplémentaires, notamment en intelligence artificielle, ADI possède la technologie et l'expertise nécessaires pour concrétiser les capacités avancées de l'usine numérique.
Les convertisseurs analogique-numérique (CAN) sigma-delta multicanaux à faible bande passante, tels que la famille AD4130, intègrent tous les circuits analogiques d'entrée pour une interconnexion aisée avec différents types de capteurs. Ceci permet la fusion des données de capteurs avec des diagnostics avancés pour une détection de pannes localisée et une prise de décision rapide. Le
MAC-PHY ADIN1110 et le PHY ADIN1100 associés, les plus économes en énergie du marché, permettent une transition fluide vers les appareils de terrain connectés, en déployant Ethernet-APL en périphérie de processus sur 1,7 km de câble Ethernet monopaire.
– En matière de cybersécurité, des solutions matérielles clés en main permettent aux clients d'intégrer facilement la sécurité des données à leurs produits. Les DS28S60 et MAXQ1065 sont sécurisés et à très faible consommation, permettant la cryptographie à clé publique même dans les conceptions les plus limitées en termes de puissance et de calcul.
microcontrôleur d'IA MAX78000 permet aux réseaux neuronaux de fonctionner avec une consommation d'énergie ultra-faible, fournissant des informations exploitables en IA en périphérie.
Vers un déploiement généralisé de l'usine numérique :
les enquêtes sectorielles suggèrent que 85 % des entreprises ont accéléré leur transformation numérique dans leurs usines de fabrication au cours des deux à trois dernières années.³ Cependant, les implémentations à grande échelle d'usines numériques ne sont pas encore la norme. Le réseau mondial des principaux fabricants du Forum économique mondial démontre comment les stratégies de numérisation et les opérations intégrant le numérique offrent des avantages allant au-delà des gains de productivité, créant ainsi les bases d'une croissance durable et rentable. Ces fabricants tirent parti des gains de productivité en libérant des capacités grâce au déploiement de technologies innovantes. Ces technologies accélèrent l'efficacité et, par conséquent, produisent des résultats respectueux de l'environnement. Cela se traduit par un double avantage : une productivité accrue et une durabilité renforcée, autrement dit, une éco-efficacité efficace.

Conclusion : Faites de votre usine numérique une réalité.
Face à l’accélération de la transformation numérique, les usines sont confrontées à des opportunités et des défis. Les nouvelles technologies sont essentielles pour accroître l’efficacité, mais leur mise en œuvre peut s’avérer complexe et exige une grande rigueur. S’appuyer sur des partenaires possédant une expertise sectorielle pointue est primordial pour optimiser les opérations et libérer tout le potentiel de ces gains d’efficacité. Cette collaboration est au cœur des usines numériques plus robustes et adaptables de demain.

Références
1 « Consommation d'énergie du secteur industriel ». U.S. Energy Information Administration, 2016.
2 Maurice O'Brien et Volker Goller. « Activation d'un Ethernet transparent sur le terrain grâce à la connectivité 10BASE-T1L ». Analog Devices, Inc.
3 Janet Foutty. « Comment la transformation numérique et un environnement difficile renforcent l'agilité et la résilience ».Deloitte Insights, avril 2021.

À propos des auteurs :
Tracey Johnson est responsable marketing senior chez Analog Devices, où elle dirige une équipe de marketing digital spécialisée dans le marché de l’automatisation industrielle. Diplômée en génie électronique de l’Université de Limerick (Irlande) en 2003, elle a rejoint ADI en tant qu’ingénieure d’évaluation de conception et a depuis occupé des postes dans les domaines des applications et du marketing.
Margaret Naughton est ingénieure marketing chez Analog Devices, au sein d’une équipe de marketing digital spécialisée dans le marché de l’automatisation industrielle. Arrivée chez ADI en 2007 comme développeuse de logiciels, elle a occupé des postes dans les domaines de la CAO, de l’assistance technique et du marketing. Elle est titulaire d’un diplôme d’ingénieur en informatique et d’un master de l’Université de Limerick.