Vous trouverez dans ce glossaire de l’Industrie 4.0 l’explication des termes utilisés autour des technologies digitales.

Big Data

Le Big Data, ou traitement massif de données est né avec les besoins qu’on eu les géants de l’internet de manipuler la masse de données générées par leurs utilisateurs. Ils ont eu à résoudre plusieurs problèmes dont des volumes de données dépassant les 1000 To et la gestion d’un nombre d’accès simultanés à leurs données très important. Les bases de données classiques ne sont pas capables de répondre à ces contraintes. Pour y répondre différentes technologies permettant de stockée les données de manière distribuées sur un grand nombre de serveur ont été mise au point : Stockage Hadoop, bases no-sql (Cassandra, MongoDB…). De même des technologies de traitement de données distribuées ont été développées (Apache Spark…) pour répondre à la croissance des volumes de données traitées.

Cloud Computing

Le principe du Cloud Computing est la mutualisation des ressources techniques des systèmes d’information. L’entreprise n’est plus propriétaire de ses infrastructures informatiques, mais elle loue à la demande de la puissance de calcul et du stockage auprès de sociétés tierces qui possèdent des data center. Cela permet :

  • de réduire très fortement les coûts lié à la gestion des infrastructures (mutualisées au niveau du prestataire) ;
  • de bénéficier d’un très haut niveau de sécurité et de qualité de service (le prestataire est bien plus expert dans ce domaine que l’entreprise et dispose de moyens beaucoup plus important à cette fin) ;
  • et d’avoir une grande flexibilité pour adapter au jour le jour, voir en temps réel, les ressources utilisées en fonction des besoins.

Cobotique

La cobotique (robotique collaborative) fais travailler l’homme et machine en bonne intelligence. En particulier, le cobot est un robot conçu pour partager la même zone de travail que l’opérateur pour les phases de production, contrairement au robot qui est dans une zone sécurisée non accessible à l’homme. Le cobot vient prolonger l’action de l’homme en lui permettant de manipuler des pièces soit trop petite, trop grande ou trop lourdes ou dont les conditions ne sont pas compatibles à une manipulation humaine (température, présence de produits chimiques…) et de réduire ou supprimer la pénibilité des taches effectuées. La cobotique est rendu possible grâce aux évolution technologiques qui permettent au cobot d’avoir une vision précise de son environnement pour assurer la sécurité de l’opérateur avec lequel il collabore.

Cybersécurité

Démarche de sécurité relative aux infrastructures et systèmes d’information visant à les protéger d’attaques par des tierces parties. Les attaques peuvent viser à impacter la disponibilité des systèmes donc des services ou de l’activité de l’entreprise, compromettre l’intégrité ou voler les données avec pour objectif de nuire à la cible, de lui voler des secrets industriels, ou de plus en plus fréquemment de monnayer les informations volées ou un retour à la normal. Les attaques en question peuvent utiliser les points d’accès externes (internet) des systèmes d’information, mais aussi provenir de l’intérieur de l’entreprise par un accès physique à ses infrastructures. Il s’agit d’un enjeu important qui doit être pris en compte par la mise en place de bonne pratiques techniques mais aussi de management.

Historian

Un historian est une application de base de données permettant d’enregistrer des données de process temporels. Il capture les données temporelles de capteurs, d’équipements ou d’usines.
Originellement basé sur des bases de données classiques (type SQL), dans les années 90 des solutions optimisées pour cet usage sont apparues (avec compression temporelle pour limiter la quantité de données stockée). Aujourd’hui des solutions basées sur des technologies Big data (en particulier bases de données noSQL comme influxDB) apparaissent sur le marché.

Intelligence Artificielle

Le mot « Intelligence » est trompeur. L’objectif n’est pas de créer des systèmes intelligents comme l’homme peut l’être, mais des systèmes capables de reproduire certaines taches habituellement réalisées par l’homme avec ses sens et sa capacité de raisonnement. Ces tâches seront réalisées avec une rigueur certainement plus importante que si elles étaient exécutées par l’homme. D’autre part le système sera capable d’apprendre de ses erreurs, comme un enfant qui apprend, à condition de les lui signaler. Par contre il ne sera pas capable de proposer de nouvelles solutions comme par exemple proposer une manière radicalement différente d’exécuter la tâche. Pour plus de détail sur l’apprentissage par la machine voir Machine Learning.

Internet des Objets (IoT – Internet of Things)

L’internet des Objets a été rendu possible par l’arrivée de technologies permettant de faire communiquer des objets avec des réseaux privés ou publiques le tout avec un besoin en énergie très limité de manière à pouvoir fonctionner plusieurs années sur piles ou à partir de sources d’énergies peu puissantes (piézoélectrique, solaire…). En particulier des systèmes électroniques (micro-processeur ou microcontrôleurs) très basse consommation et des protocoles de communication bas débit, longue portée nécessitant une très faible énergie d’émission (Zigbee, Lora, SigFox…). Ces objets communiquant permettent de collecter à faible coût des informations qui n’étaient pas disponibles auparavant ou d’interagir avec leur environnement dans des zones qui n’étaient pas accessibles au système d’information traditionnels.

Jumeau Numérique

Le principe de jumeau numérique est d’utiliser la simulation au travers d’une copie virtuelle d’un procédé de production. Cela permet de jouer des situations, scénarios sur le jumeau pour valider le comportement du procédé avant de les mettre en œuvre sur l’installation réelle. Le jumeau numérique est un outil de formation très efficace pour les équipes, à l’instar du simulateur de vol pour les pilotes. Il permet, en outre, s’il est alimenté par les paramètres du procédé réel, de connaître en permanence le comportement théorique du procédé et de le comparer au comportement réel pour détecter des anomalies.

LIMS (Laboratory Information Management System)

Il s’agit d’un logiciel spécialisé pour la gestion d’un laboratoire d’analyse en particulier pour répondre aux exigences de qualité et de traçabilité attendus par les organismes de contrôle et d’accréditation. En particulier il permet de tracé le process d’analyse, gérer les réactifs, le parc de matériels de laboratoire, la métrologie associée, les modes opératoires d’analyse…

Machine Learning

Ensemble de théories mathématiques, d’algorithmes et de techniques permettant de traiter de l’information pour répondre à des problématiques de tri, de détection, de modélisation, d’identification. Les briques unitaires de Machine Learning permettent de répondre à des problèmes simples, mais combinées intelligemment elles permettent de résoudre des problématiques beaucoup plus complexes (reconnaissance d’images, reconnaissance vocale, conduite automatique…). Même si certaines applications peuvent sembler impressionnantes, le système ne fait que reproduire au mieux ce qu’on lui a appris à faire, d’où son nom. Même si certains algorithmes très performants et raffinés ont été élaborés depuis les années 2000, la plus-part des outils mathématiques utilisés datent d’avant les années 90. Ce qui fait aujourd’hui la différence et permet d’obtenir des résultats parfois impressionnants, ce sont les puissances de calcul et de stockage disponibles à faible coût qui permettent de mettre en œuvre de tels algorithmes.

Maintenance Prédictive

La maintenance prédictive est le prolongement logique de la maintenance préventive. Elle s’appuie sur les données issues des équipements pour détecter des anomalies prémisses de futures pannes. Elle utilise les outils de Machine Learning pour détecter ces anomalies et permettre à l’industriel d’intervenir sur l’équipement uniquement quand cela est nécessaire et opportun.

MES (Manufacturing Execution System)

Le MES est un type de logiciel pour l’industrie qui est né de la volonté de faire communiquer les systèmes de supervision avec les ERP. Les fonctionnalités couvertes par un MES sont décrites dans différentes normes (ANSI/ISA-95, IEC/ISO 62264-1:2003 et IEC/ISO 62264-2:2004).

  • Acquisition des données
  • Ordonnancement
  • Gestion du personnel
  • Gestion des ressources
  • Cheminement des produits et des lots
  • Traçabilité produit et généalogie
  • Contrôle de la qualité
  • Gestion des procédés
  • Analyse des performances
  • Gestion des documents
  • Gestion de la maintenance.

Pour plus d’informations vous pouvez consulter le site du Club MES.

SaaS (Software as a Service)

Mode de commercialisation des logiciels sous forme de services pour lesquels l’éditeur prend en charge l’hébergement, la maintenance, les mises à jour. Le modèle économique n’est plus celui de la licence mais d’un abonnement qui donne le droit d’utiliser les services réalisés par le logiciel au travers le plus souvent d’un navigateur internet.