Usine intelligente : commencez petit, itérez rapidement, évoluez avec le design thinking
When the idea of Industry 4.0 was first introduced, it centered around the concept of cyber-physical systems that enable machine-to-machine communication. Over the last several years, however, the term has come to represent much more: today, it includes smart factories not only run by direct machine-to-machine interactions but also advanced data processing made possible by connected sensors.
Successful Industry 4.0 and smart factory strategies require an interconnected and scalable architecture, a strong focus on value-driven project selection and the buy-in of all stakeholders involved, from IT developers and production managers to maintenance teams and machine operators. And industry leaders are well aware of the challenges involved: in a joint study conducted by Intel and Microsoft, industrial companies reported that “incomplete IT/OT convergence” was one of the key barriers standing in the way of scaling their Industry 4.0 initiatives.
Success comes from finding ways to move quickly toward a smart factory while keeping an eye on scalability and security. This often means relying on modular, adaptable solutions that can evolve as your application or environment grows.
Taking an iterative approach to your digital transformation projects can help you cultivate a smart factory without unnecessary risk or disruption.
Taking an iterative approach to smart factory and IoT projects: what it means
As the leading figure in design thinking, former IDEO CEO and Partner Tim Brown introduces the concept as: “a discipline that uses the designer’s sensibility and methods to match customer needs with what’s technologically feasible and what a viable business strategy can convert into customer value and market opportunity.”
The term is defined as an iterative process that must pass through three stages:
- Inspiration
- Ideation
- Implementation
Along the complex journey toward a smart factory, strategies built on incorrect assumptions can lead to high costs and dissatisfaction. Challenging these assumptions as early as possible is critical. Ideally, the first implementation of your Industry 4.0 application should be achieved quickly so you can uncover any unexpected challenges and gather feedback from users to continuously improve the system.
The 3 phases of the design thinking process
Technology from CloudRail, a Belden connected brand, can play a crucial role in facilitating the three phases of design thinking to drive your Industry 4.0 projects.
By leveraging the platform’s capabilities, IoT project workflows can be streamlined, cross-divisional collaboration can be fostered and important ideas can be realized quickly and efficiently.
Phase 1: inspiration
During this phase of design thinking, we work to define the underlying problem that needs to be resolved. To do this, we identify your requirements and challenges through interviews, observations and techniques that help us a deeper understanding of your environment.
For instance, CloudRail projects usually start with tackling this list of questions:
- How can value be created from machine data connected to the cloud?
- Will implementation result in financial and/or non-financial benefits that justify the costs and efforts involved?
- What are the project’s scope and key requirements?
As we gather this information, we begin to make initial determinations about possible solutions. By drawing on our experience with IT/OT integration, we can quickly connect your first machines with minimal investment, making it easier to validate ideas and adapt as new needs arise.
As Rimsha Tariq, continuous improvement and digital transformation technician at NGF Europe Limited, states, “[I] j'ai vraiment apprécié la connectivité transparente aux services AWS. Cela a réduit le temps de configuration et nous a permis d'exécuter des PoC rapides pour identifier des projets prometteurs. »
Phase 2 : idéation
Au cours de cette phase, de nombreuses idées de solutions potentielles d’usine intelligente sont rassemblées et évaluées. Après avoir recueilli et évalué les solutions potentielles, l’étape suivante consiste à rendre ces idées plus concrètes et détaillées. À travers des histoires réelles, vous pouvez apprendre comment d’autres ont utilisé ou expérimenté la solution dans des situations réelles.
Nous vous aidons à réfléchir à des concepts tels que :
- De quoi les différents utilisateurs clés de votre organisation ont-ils besoin de la solution pour réussir ?
- Quelles données doivent être stockées dans le cloud et à quelle fréquence doivent-elles être mises à jour ?
- Quelle architecture est recommandée pour la solution souhaitée ?
En termes d'intégration, CloudRail Prend en charge une intégration transparente dans les services AWS et Microsoft Azure IoT pour une architecture adaptable. Une flexibilité supplémentaire est offerte par l'utilisation flexible des sources de données, qui comprend plus de 12 000 capteurs, un serveur OPC UA et des périphériques Modbus.
La transformation automatique des données pour les capteurs IO-Link Permet de connecter très facilement la technologie opérationnelle (OT) à la technologie de l'information (IT), sans nécessiter la participation d'experts en automatisation dédiés au projet.
Dans cette phase, les méthodes de priorisation telles que la conception de la proposition de valeur et le modèle KANO vous aident à choisir les meilleures idées dans une liste de caractéristiques de produits et de propositions de valeur en vous montrant celles qui sont les plus susceptibles de créer de la valeur dans votre situation.
Phase 3 : mise en œuvre
Cette phase de réflexion conceptuelle se concentre sur la création de produits minimum viables (MVP) au début du projet afin de faciliter l’interaction directe. Cela signifie créer des versions simples et précoces du produit afin que les utilisateurs puissent les essayer et donner leur avis immédiatement. Il est essentiel de recueillir des commentaires pour mieux comprendre les besoins réels. Ces informations peuvent ensuite être utilisées pour valider ou infirmer les hypothèses et affiner le prototype dans une boucle itérative.
Dans les projets IoT pilotés par CloudRail, la phase de mise en œuvre comprend généralement :
- Installation physique et câblage
- Intégration dans les réseaux OT et IT
- Recueillir les commentaires des utilisateurs quotidiens du système, tels que les planificateurs de production, les opérateurs et les équipes de maintenance
- Réitération du produit technique élaboré au cours de la deuxième phase (idéation)
- Validation des hypothèses formulées lors de la première phase (inspiration)
Le provisionnement à distance de CloudRail signifie que les équipes informatiques et les experts en automatisation n'ont pas besoin d'être sur place ; davantage d'utilisateurs peuvent être impliqués dans le processus de mise en œuvre.
De plus, la gestion des appareils basée sur le cloud permet une mise en œuvre rapide des changements. Avec des appareils CloudRail prêts à l’emploi et intégrant déjà les normes de sécurité requises, les fabricants industriels peuvent rapidement créer des MVP réels.
Comme le dit Tobias Haungs, directeur général de nexineer digital GmbH : « La combinaison d'AWS et de CloudRail permet à nos équipes de développement de mettre en place et de valider de nouveaux cas d'utilisation en quelques heures au lieu de quelques jours ou semaines. En leur évitant la lourde tâche d'ingestion des données, ils peuvent se concentrer sur la création d'applications et de processus qui font avancer l'entreprise au lieu de se battre avec l'infrastructure.
L’importance de l’itération et de la flexibilité dans le succès des usines intelligentes
La réussite d’un projet IoT dépend avant tout de la valeur qu’il crée pour vous. Il est donc essentiel de surveiller en permanence les hypothèses clés concernant les avantages commerciaux, les besoins des utilisateurs et la conception technique, et de les valider le plus tôt possible.
Les passerelles non gérées et les solutions de bricolage rendent les tâches d’itération manuelles et, par conséquent, fastidieuses. Étant donné que les résultats obtenus en cours de route ne peuvent pas être facilement intégrés à la conception du système, le projet pourrait de plus en plus se transformer en une série de correctifs déconnectés.
CloudRail offre une couche flexible de bout en bout au cloud qui peut facilement s'adapter aux exigences à venir, même si elles n'étaient pas connues au début du projet. Par exemple, si vous souhaitez effectuer la transition en utilisant AWS IoT Core vers AWS IoT Sitewise, la modification ne nécessite que quelques clics dans la console CloudRail.DMC (Device Management Cloud) .
En particulier lors de la création d’une solution de maintenance préventive ou prédictive, des modifications flexibles des points d’acquisition de données ou la connexion de capteurs supplémentaires peuvent améliorer considérablement la précision à long terme du modèle.
En adoptant une approche itérative et en tirant parti de solutions adaptables telles que CloudRail, vous pouvez répondre rapidement aux nouvelles informations et à l’évolution des exigences pour offrir une valeur durable dans le temps. Cette approche permet non seulement de minimiser les risques et la complexité, mais aussi de positionner vos initiatives IoT pour une croissance évolutive et sécurisée à mesure que vos besoins évoluent.