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National Instruments : les capteurs doivent évoluer pour permettre l'avènement de l'Industrie 4.0

National Instruments : les capteurs doivent évoluer pour permettre l'avènement de l'Industrie 4.0

Le passage réussi du concept de l'Industrie 4.0 à la réalité va dépendre fortement de la qualité des données susceptibles d'être acquises et partagées entre les différentes composantes d'un système de production numérique.

Cette évolution va nécessiter une technologie de capteurs nouvelle génération qui n'est pas encore accessible aux ingénieurs. Rahman Jamal, Technology and Marketing director for Europe chez National Instruments, passe à la loupe les éléments qui vont définir l'impact de l'Industrie 4.0 sur la production.

L'Industrie 4.0 dépend entièrement des capteurs. Ce sont les organes sensoriels des machines, fournissant les données qui seront utilisées en production. Les informations dérivées des technologies doivent être accessibles au niveau de la production : aux personnes, mais aussi et surtout, aux machines. Cela ne peut être possible qu'avec des capteurs qui fournissent les données actualisées sur les états des process et des machines. C'est la raison pour laquelle les capteurs jouent un rôle majeur dans l'implémentation de l'Industrie 4.0 dans les technologies de production.

L'un des défis à relever est lié au fait que, dans bien des cas, les capteurs ne peuvent pas toujours être intégrés directement dans un environnement de production dans la mesure où ils sont, essentiellement, des solutions de laboratoire, perfectionnés mais onéreux ou dépourvus de capacités en ligne et pas assez « communicants ». Par ailleurs, les signaux de sortie des capteurs peuvent s'avérer ambigus. Par exemple, le signal d'un capteur de force peut être mal interprété en l’absence d’informations sur les positions de la pièce et de l'outil. Un autre facteur entre en ligne de compte : même si des capteurs isolés peuvent mesurer des quantités de procédés et fournir des signaux pour la surveillance des équipements, du traitement du signal plus poussé est toujours nécessaire pour permettre l'interprétation basée modèle de la qualité des produits ou des états des outils et des machines.

Combler les lacunes

Pour tenter de combler ces lacunes, la recherche et le développement de capteurs s’orientent vers deux axes principaux.

La première tendance consiste à développer des capteurs intégrés destinés à fournir un niveau d'informations plus élevé en évaluant directement les données détectées. Avec l'utilisation de modèles appropriés, des informations au-delà des simples signaux peuvent être acheminées jusqu'à la prochaine entité – à savoir le contrôleur de machine et, par conséquent, l'opérateur - ou jusqu'au niveau de planification des procédés.

La seconde tendance repose sur le développement de systèmes multicapteurs qui permettent l'acquisition de différents volumes de données. La fusion des capteurs, qui assure un traitement intelligent du signal sur les multiples ensembles de mesures d'un système multi-capteurs, est le résultat de la combinaison de ces deux axes d'efforts.

Ces évolutions illustrent les moyens permettant de rechercher et de développer de nouvelles solutions de capteurs pour la production au travers d'une collaboration interdisciplinaire avec les sciences naturelles. De nombreux exemples ont un dénominateur commun : des développements plus poussés sont nécessaires pour une utilisation industrielle dans le contexte de la production numérique.

Parmi les autres facteurs à prendre en compte, citons la réduction de coût, la miniaturisation avec les capteurs intégrés et le perfectionnement du traitement du signal interne.

Les discussions actuelles autour du développement de systèmes tournent toujours autour des capacités de mise en réseau et de l'usage multiple des données de procédés, ce qui est couvert par les systèmes de production cyber-physiques (cyber-physical production systems ou CPPS en anglais). Un système cyber-physique de capteurs (cyber-physical sensor system ou CPSS) est un réseau constitué de plusieurs capteurs reposant sur la fusion autonome.

La base de la mise en réseau repose sur les données du système adaptatif transmises au système de capteurs par le CPPS. Prenant en compte des objectifs d'optimisation, les systèmes cyber-physiques transmettent au CPPS les données nécessaires à la construction de modèles de procédés valides.

Les difficultés de la mise en réseau

La gestion des informations et des données générées est la plus grande difficulté liée à la mise en réseau. Cette tâche délicate a été décrite dans le rapport d'étude 2013 sur les technologies d'acquisition de données comme suit : « Il ne s'agit plus de savoir qui peut collecter la plus grande quantité de données, mais plutôt qui peut les interpréter le plus rapidement possible. »

Les données de test et de production contiennent généralement de précieuses informations permettant d'évaluer un procédé ou un produit. La perte de ces données, consécutive à un problème d'enregistrement, se traduit inévitablement par une augmentation des coûts. Sans ces données de test, il est impossible de prendre des décisions rentables, tout spécialement en ce qui concerne la conception de nouveaux procédés. Pour une localisation et une récupération rapide, ainsi qu'une documentation fiable, il est donc nécessaire d'enregistrer les données descriptives au même endroit que les données de mesures. Pour cela, plusieurs formats de données standardisés fournissent une structure de données idéale, ce qui permet de concevoir des systèmes de gestion de données rapidement et à moindre coût, en utilisant des systèmes du commerce, sans pour autant sacrifier les fonctionnalités des bases de données traditionnelles. À l'avenir, l'accès aux données de mesures, aux informations et aux indicateurs-clés devra également être possible en dehors des limites de l'entreprise. Le travail est en train de développer le cloud des données techniques.

Le cloud computing est une forme de traitement distribué avec des infrastructures informatiques dynamiques axées sur la demande qui fournissent de la puissance de traitement, du stockage de données, de la bande passante réseau ou des services. L’avantage que présente cette technologie pour les entreprises est que des besoins de ressources à court terme ne génèrent pas une expansion onéreuse et permanente de l'infrastructure informatique.

Il est important que chaque entité reçoive uniquement les données indispensables à son travail. Autrement, il existe un risque d'accumuler des ensembles de données superflues qui, bien qu'inutilisables, sont stockées sur les systèmes du serveur. Une documentation quantifiée des paramètres des procédés doit être créée au cours des opérations. Cela nécessite également le développement de stratégies pour la gestion et l'archivage des données de mesures. La résolution accrue des mesures effectuées par capteurs, combinée à une résolution de temps plus élevée, lance un défi au traitement de données. Les facteurs restrictifs ici sont la vitesse de transmission et la latence des systèmes de bus actuels dans les machines-outils. Le transfert d'informations à différents niveaux d'exécution entraîne des modifications au niveau des exigences pour le traitement temps réel.

Exigences temps réel

Pour des exigences temps réel strictes, les futurs systèmes de capteurs devront traiter eux-mêmes les données en informations. Le résultat pourra ensuite être transmis aux composantes des actionneurs ou à un système cible de plus haut niveau pour un traitement plus poussé.

Avec des applications non critiques, les caractéristiques calculées peuvent être envoyées aux systèmes de bases de données utilisant des protocoles réseaux standard. Un capteur CPPS sans hôte peut également traiter un flux de données direct sur un périphérique de stockage local. Par conséquent, des systèmes avec des niveaux plus élevés de reconfigurabilité et d'évolutivité, basés sur les processeurs temps réel et la technologie FPGA, doivent être utilisés afin de garantir une flexibilité optimale.

En ce qui concerne le système CPPS, les fabricants de capteurs et d'actionneurs peuvent uniquement fournir une plate-forme matérielle dans la mesure où les exigences des clients varient énormément. Pour cette raison, l'objectif devrait être de développer des plates-formes ouvertes de capteurs embarqués faciles à intégrer. Cela devrait permettre aux utilisateurs d'ajouter de nouvelles fonctions aux instruments et aux actionneurs en développant leurs propres algorithmes.

La demande des clients concernant des produits intelligents aisément extensibles est d'ores et déjà sensible dans de nombreux secteurs de l'industrie du divertissement. Ces appareils intelligents peuvent être adaptés aux besoins spécifiques des clients au travers des applications mobiles. Bon nombre de ces plates-formes permettent également aux utilisateurs de programmer leurs propres applications. Ces nouvelles applications peuvent être vendues ou mises gratuitement à la disponibilité de la communauté d'utilisateurs. Les matériels à venir seront des plate-formes ouvertes, reconfigurables et adaptables aux besoins de l'utilisateur, qui favoriseront le développement de communautés. Ces communautés d'utilisateurs vont permettre aux fabricants d’imaginer leur utilisation dans de nouveaux domaines d'applications et de créer de nouvelles fonctions en développant des applications mobiles.

Dans le cadre du colloque d'Aix-la-Chapelle consacré aux machines-outils, le laboratoire des machines-outils Werkzeugmaschinenlabor, Kistler et National Instruments (NI) ont développé un démonstrateur permettant d'acquérir, d'analyser et de présenter les informations de procédés en temps réel en s'appuyant sur du matériel CompactRIO et sur LabVIEW. Ces informations qui sont le fruit d'une fusion de capteurs réussie pourraient ensuite être accessibles dans un cloud technique via des appareils mobiles utilisés par des opérateurs en atelier de production.

 

Légende 1 :  Parce qu’ils fournissent des données actualisées sur les états des procédés et des machines, les capteurs jouent un rôle majeur dans l'implémentation de l'Industrie 4.0.

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