Quels défis l'informatique industrielle doit-elle résoudre ?

Assurer la sécurité et la fiabilité des systèmes informatiques industriels

Détection en temps réel des défaillances et conception d'architectures à sécurité intégrée

Surveiller les systèmes informatiques industriels est absolument nécessaire si l'on veut éviter des pannes totales du système. La plupart des installations disposent de sources d'alimentation de secours équipées de commutateurs automatiques de transfert (ATS) ainsi que de temporisateurs watchdog intégrés directement dans le matériel. Ces composants fonctionnent ensemble pour basculer les opérations en cas de dysfonctionnement, permettant au système de se rétablir presque instantanément sans qu'il soit nécessaire d'intervenir manuellement. De nos jours, on constate que les installations industrielles sérieuses peuvent dépasser largement 100 000 heures entre deux pannes. Et vous souvenez-vous des chiffres publiés l'année dernière par l'institut Ponemon ? Ils montraient à quel point les interruptions imprévues sont coûteuses pour les usines manufacturières, s'élevant à environ 740 000 dollars chaque heure. Cela fait des outils de diagnostic en temps réel non pas un simple luxe, mais une nécessité pratique pour les opérations quotidiennes. Les meilleures conceptions de sécurité combinent des méthodes de protection physique, comme les revêtements conformes sur les cartes électroniques et des supports spéciaux résistants aux vibrations, avec des logiciels intelligents capables de prédire les problèmes avant qu'ils ne surviennent. Cette combinaison permet aux systèmes de s'arrêter en toute sécurité avant que des pièces usées n'engendrent des défaillances plus graves.

Conformité réglementaire aux normes IEC 61508, ISO 13849 et NIST SP 800-82

En matière de sécurité fonctionnelle et de cybersécurité, elles doivent être intégrées dès le premier jour plutôt que d'être ajoutées a posteriori une fois que tout le reste est déjà construit. Prenons par exemple la norme IEC 61508, qui spécifie des composants certifiés SIL 3 lorsqu'il s'agit de situations dangereuses. Il y a ensuite l'ISO 13849, qui exige des niveaux de performance e (PL e) pour les commandes de sécurité des machines. Et n'oublions pas la NIST SP 800-82, qui établit les exigences fondamentales en matière de cybersécurité pour les systèmes industriels, couvrant des aspects tels que les communications chiffrées et les contrôles d'accès basés sur les rôles utilisateurs. Selon les données de l'ISA-99, près de quatre problèmes de sécurité sur dix découlent en réalité de mauvaises pratiques de vérification pendant le développement. C'est pourquoi il est essentiel de garantir la conformité à chaque étape du projet, de la conception initiale jusqu'aux tests. Les entreprises qui adoptent ces normes précocement constatent généralement une réduction d'environ moitié de leurs coûts totaux sur l'ensemble du cycle de vie. Pourquoi ? Parce qu'il devient plus facile de standardiser la documentation, les traces d'audit peuvent être automatisées, et il y a simplement moins besoin de revenir en arrière pour corriger des éléments ultérieurement.

Atteindre une interopérabilité transparente entre les environnements informatiques industriels

Relier les anciens systèmes OT/IT dans les déploiements informatiques industriels existants

Faire fonctionner les anciennes technologies opérationnelles (OT) avec les systèmes informatiques (IT) actuels constitue probablement toujours le plus grand défi lors de la modernisation d'installations industrielles anciennes. La plupart des usines doivent gérer des protocoles propriétaires et des équipements obsolètes, ce qui les pousse vers des solutions intermédiaires coûteuses et fragiles, ralentissant les processus et augmentant fortement le temps de maintenance. Selon un récent rapport de l'industrie de l'automatisation datant de l'année dernière, environ deux tiers des fabricants rencontrent des retards de production lors de l'intégration, car leurs systèmes ne parviennent pas à communiquer correctement entre eux. Quelle est la meilleure solution ? Mettre en œuvre des passerelles Edge compatibles avec les protocoles, ainsi que des convertisseurs de bus de terrain vers Ethernet. Ces dispositifs respectent les exigences critiques en matière de synchronisation tout en permettant une communication bidirectionnelle sécurisée entre les systèmes. Cette approche préserve la valeur des équipements anciens et crée une base solide pour étendre les capacités d'analyse industrielle, sans avoir à tout remplacer dès le départ.

Lacunes en matière d'adoption d'OPC UA et défis liés à l'interopérabilité sémantique

L'architecture unifiée OPC, ou OPC UA comme on l'appelle couramment, est devenue pratiquement la norme incontournable pour permettre à des systèmes de différents fournisseurs de communiquer entre plates-formes dans les environnements industriels. Mais voilà le problème : l'interopérabilité sémantique réelle n'existe pas encore. Ce problème devient particulièrement évident lorsque plusieurs équipements de différents fabricants fonctionnent sur le même réseau. Nous constatons toutes sortes de dysfonctionnements dus au fait que les entreprises utilisent leurs propres schémas de dénomination, que les modèles d'information ne sont pas alignés correctement, et que les métadonnées sont souvent perdues. Ces problèmes créent des conflits d'espaces de noms qui affectent environ 40 % des installations existantes. Et devinez quoi ? Chaque nœud concerné nécessite généralement entre 30 et 50 heures supplémentaires de configuration manuelle. Pour atteindre de véritables capacités de brancher-et-utiliser, les industries ont besoin de spécifications compagnon neutres vis-à-vis des fournisseurs, ainsi que de solutions de stockage partagées pour les métadonnées. Il ne suffit plus simplement que les messages passent. Lorsque les données contextuelles disparaissent pendant la transmission, cela compromet des applications IIoT importantes telles que les systèmes de maintenance prédictive. Après tout, ces systèmes dépendent de la compréhension du sens réel des données, et non seulement de la bonne arrivée des messages.

Gestion des données à grande échelle pour l'informatique industrielle en temps réel

Pipelines de données sensibles à la latence prenant en charge des boucles de contrôle inférieures à 10 ms

Dans les environnements industriels, les systèmes informatiques doivent fonctionner dans des limites temporelles strictes. Lorsqu'il s'agit d'opérations de soudage robotisées, de tâches de distribution précises ou de commandes de mouvement en boucle fermée, le système doit réagir de l'entrée du capteur à la sortie de l'actionneur en moins de 10 millisecondes exactement. Les lignes de production d'aujourd'hui génèrent environ 25 000 points de données chaque seconde. Un tel volume met sérieusement à l'épreuve les infrastructures informatiques traditionnelles. De nombreuses usines adoptent aujourd'hui des solutions de calcul en périphérie (edge computing). Ces unités de traitement locales gèrent les données de télémétrie directement là où elles sont produites, réduisant ainsi la dépendance aux services cloud distants et éliminant ces problèmes de latence ennuyeux qui peuvent coûter aux responsables d'usine environ sept cent quarante mille dollars par heure, selon une étude de l'Institut Ponemon datant de 2023. Pour maintenir une synchronisation parfaite entre les machines du monde réel et leurs homologues numériques, les bases de données de séries chronologiques conçues pour une ingestion rapide des données deviennent des outils essentiels. Associées à des méthodes d'ordonnancement fiables et à du matériel spécialisé permettant un horodatage précis, elles permettent aux fabricants d'améliorer l'alignement entre ce qui se passe sur le plancher de l'usine et ce qui apparaît dans leurs systèmes de surveillance.

Les priorités clés de mise en œuvre incluent :

• Une hiérarchisation stricte des signaux critiques pour la commande par rapport à la télémétrie non essentielle
• Un support du traitement parallèle pour un mouvement coordonné sur plusieurs axes
• Une validation des horodatages inter-nœuds afin de préserver l'intégrité temporelle
• Une compression légère qui évite les pénalités de latence computationnelle

Ces mesures préservent la réactivité en temps réel tout en permettant une optimisation continue des processus.

Optimisation de l'architecture Edge–Cloud pour les charges de travail informatiques industrielles

L'approche hybride combinant l'informatique en périphérie (edge computing) aux services cloud offre aux organisations les avantages dont elles ont besoin : des temps de réponse rapides là où l'action se déroule, ainsi que la possibilité de s'adapter à la demande dans l'environnement cloud. Pour les opérations critiques qui ne peuvent attendre, comme les contrôles de vision industrielle sur les chaînes de production, la commande des servomoteurs dans les équipements de fabrication ou la gestion des systèmes de sécurité nécessitant des réactions immédiates, ces tâches sont exécutées localement, ce qui réduit considérablement la latence — passant d’environ 100 à 500 millisecondes à moins de 10 millisecondes. En revanche, les tâches computationnellement plus lourdes dont les résultats n’ont pas besoin d’être instantanés, telles que l’analyse des tendances historiques, l’entraînement de modèles d’intelligence artificielle ou la détection d’anomalies sur plusieurs dispositifs, sont traitées via les ressources du cloud. Cette répartition intelligente permet d’économiser environ 60 % de bande passante réseau par rapport à une solution entièrement basée sur le cloud. Mettre en œuvre efficacement cette approche repose sur des décisions réfléchies concernant l’emplacement optimal de chaque tâche, en tenant compte de facteurs tels que la circulation des données entre les systèmes, les préoccupations liées à la sécurité et les besoins de compatibilité, plutôt que de simplement opter pour la solution la plus facile ou celle utilisée précédemment. Chaque composant d'une application doit faire l'objet d'une évaluation minutieuse afin de déterminer s'il doit absolument fonctionner en périphérie pour garantir des performances prévisibles, ou s'il tirerait davantage profit d'être traité à grande échelle grâce aux capacités du cloud pour l'analyse et le stockage.

Mise à l'échelle de l'intelligence artificielle industrielle, du stade pilote à des systèmes informatiques industriels prêts pour la production

Surmonter la rareté des données, le bruit dans les étiquettes et le décalage de domaine dans l'apprentissage automatique sur le terrain industriel

Passer de projets pilotes à un déploiement complet de l'intelligence artificielle implique de résoudre certains problèmes fondamentaux liés aux données, fréquents dans les environnements industriels. Commençons par la disponibilité limitée des données. Les pannes rares d'équipements ne se produisent tout simplement pas assez souvent pour constituer de bons ensembles d'apprentissage. La plupart des fabricants peinent à résoudre ce problème, seulement environ 5 % conservant effectivement des registres complets des défaillances d'équipements destinés au travail de maintenance prédictive. Ensuite vient le problème des étiquettes imprécises. Les personnes qui annotent les fichiers de données ont tendance à être incohérentes, et les capteurs eux-mêmes peuvent dériver avec le temps, ce qui fausse l'apprentissage de l'IA. Nous avons observé des cas où ce type d'erreur d'annotation réduit la précision du modèle d'environ un tiers dans des situations réelles. Enfin, il y a le défi des environnements changeants. Les modèles qui fonctionnent bien dans des tests en laboratoire contrôlés échouent souvent spectaculairement lorsqu'ils sont déployés dans des usines réelles, où les machines s'usent, les températures fluctuent constamment et les processus de production varient d'un jour à l'autre. Pour surmonter ces difficultés, les entreprises doivent générer des données synthétiques pour ces cas complexes, mettre en œuvre des stratégies intelligentes d'annotation centrées sur les points de données les plus pertinents, et développer des techniques permettant aux modèles de s'adapter à différentes conditions de fonctionnement. Ce n'est qu'alors que nous pourrons garantir que les systèmes d'IA restent fiables et compréhensibles pour les opérateurs face au caractère imprévisible des chaînes de production réelles.

Questions fréquemment posées

Pourquoi l'architecture redondante est-elle importante dans les systèmes informatiques industriels ?

L'architecture redondante est essentielle pour éviter les pannes totales des systèmes informatiques industriels. En utilisant des sources d'alimentation de secours, des commutateurs automatiques de transfert et des outils de diagnostic, les systèmes peuvent se remettre rapidement des erreurs, minimisant ainsi les temps d'arrêt coûteux.

Quelles sont les principales normes en matière de conformité réglementaire dans l'informatique industrielle ?

Les normes clés incluent la CEI 61508 pour la sécurité fonctionnelle, l'ISO 13849 pour les commandes de sécurité des machines et le NIST SP 800-82 pour les exigences en matière de cybersécurité. Le respect de ces normes permet de réduire les coûts du cycle de vie et de garantir que les projets répondent aux directives en matière de sécurité.

Quels défis surgissent lorsqu'il s'agit d'assurer l'interopérabilité entre les anciens systèmes OT et les systèmes IT modernes ?

Le principal défi réside dans l'intégration de systèmes disparates et obsolètes utilisant des protocoles propriétaires, ce qui entraîne des solutions intermédiaires coûteuses. La mise en œuvre de passerelles edge et de convertisseurs adaptés aux protocoles peut aider à combler efficacement cet écart.

Quelles lacunes existent dans l'adoption d'OPC UA pour l'informatique industrielle ?

L'interopérabilité sémantique reste un défi majeur. Les différences dans les conventions de nommage et les métadonnées peuvent créer des conflits, nécessitant une configuration manuelle importante. Des solutions de stockage partagé des métadonnées et des spécifications neutres vis-à-vis des fournisseurs sont nécessaires pour une interopérabilité réelle.

En quoi l'informatique en périphérie (edge computing) profite-t-elle à la gestion des données en temps réel dans les environnements industriels ?

L'informatique en périphérie permet le traitement local des données, réduisant ainsi la latence et la dépendance aux services cloud. Cette configuration garantit que les opérations en temps réel, telles que le soudage robotisé, fonctionnent sans heurts avec des temps de réponse immédiats.