Lors de la présentation d’un projet de numérisation industrielle, deux éléments attirent généralement l’attention : l’équipement physique qui mesure et l’écran sur lequel s’affiche le résultat. Vu de l’extérieur, le chemin entre les deux ressemble souvent à une simple flèche.

C’est pourtant dans cette flèche que se concentre une grande partie du travail.

Un signal brut de capteur ne devient pas automatiquement une information métier fiable. En chemin, il faut traiter le signal électrique, le protocole, l’horodatage, l’identité de l’équipement, l’unité de mesure, les coupures réseau, la qualité des données, les droits d’accès, le stockage, le contexte et, enfin, la question du processus que la donnée doit déclencher.

Le point de mesure : là où le monde physique devient donnée

Le chemin des données commence au capteur, au compteur ou à l’automate. Il peut s’agir d’un analyseur de puissance électrique, d’une sonde de température, d’un capteur de vibrations, d’un compteur d’eau, d’un onduleur, d’un automate programmable (PLC), d’un émetteur d’impulsions ou d’une électronique conçue sur mesure.

Plusieurs questions fondamentales se décident dès cette étape :

  • ce que nous mesurons réellement ;
  • avec quelle précision et quelle résolution ;
  • à quelle fréquence il faut échantillonner ;
  • dans quel environnement physique et électromagnétique l’équipement fonctionne ;
  • quelle interface de communication est disponible ;
  • si des données peuvent être perdues en cas de coupure temporaire de la connexion.

Une mesure de puissance toutes les deux secondes et une température transmise toutes les cinq minutes n’appellent pas le même traitement des données. Quant à la série d’échantillons à haute fréquence nécessaire à une analyse vibratoire, elle peut représenter une charge et un traitement local totalement différents d’un relevé quotidien de compteur d’eau.

La communication de terrain : la réalité est rarement une API REST

Dans l’informatique de bureau, un réseau IP et une API documentée vont de soi. Sur le terrain, en revanche, on rencontre couramment du RS-485, du Modbus RTU, du Modbus TCP, des signaux d’impulsion, des E/S numériques ou analogiques, des protocoles propriétaires et des parcs d’équipements vieux de plusieurs décennies.

Il ne suffit pas ici de savoir qu’il s’agit de « Modbus ». Il faut connaître, entre autres :

  • l’identifiant d’unité (unit ID) ;
  • l’adressage des registres ;
  • le type de données et l’ordre des octets et des mots ;
  • le facteur d’échelle ;
  • la fréquence d’interrogation ;
  • la topologie physique et la résistance de terminaison du bus ;
  • la gestion des erreurs de communication.

Une valeur à virgule flottante sur 32 bits mal interprétée peut facilement donner une mesure physiquement impossible. Si le système la transmet sans contrôle, l’erreur se propage le long de toute la chaîne de données.

La passerelle : traducteur, tampon et point de décision local

La passerelle relie le monde du terrain à celui de l’informatique. Elle peut assurer la traduction entre protocoles ainsi que la normalisation, l’horodatage, la mise en mémoire tampon, le chiffrement et la transmission des données.

Une passerelle industrielle doit toutefois tenir compte du fait que le réseau n’est pas toujours disponible. Dans ce cas, se contenter de rejeter les données n’est pas une bonne solution. Un stockage local, une mise en file d’attente et une synchronisation ultérieure peuvent être nécessaires.

Certaines décisions doivent également être prises localement. Si le dépassement d’un seuil exige une mise hors tension ou une alarme immédiate, il est inutile d’attendre l’aller-retour des données vers le cloud. C’est pourquoi la passerelle est souvent aussi un équipement d’edge computing.

Messagerie : des événements plutôt que des données

MQTT et les autres solutions de messagerie permettent d’éviter que la source de données et le système de traitement soient liés par une connexion directe et rigide. La passerelle publie, et les systèmes autorisés s’abonnent aux topics dont ils ont besoin.

Le système peut ainsi gagner en souplesse, mais les questions de conception ne disparaissent pas :

  • comment l’arborescence des topics est structurée ;
  • comment identifier l’équipement et le site ;
  • quel niveau de QoS (garantie de livraison) est nécessaire ;
  • si les messages en double sont acceptables ;
  • comment l’authentification et la gestion des droits sont assurées ;
  • ce qui garantit l’origine et l’intégrité du message.

Un bon message n’est pas qu’un simple nombre. Il contient – ou permet de déterminer sans ambiguïté – d’où il provient, quand, avec quelle qualité et avec quelle signification.

Traitement et normalisation

Les données entrantes doivent souvent être nettoyées et interprétées. Cela peut comprendre :

  • la mise à l’échelle de la valeur brute ;
  • la conversion d’unités ;
  • la détection des valeurs erronées ou manquantes ;
  • le traitement des doublons ;
  • l’association des données d’équipement et de localisation ;
  • une logique de seuils et d’états ;
  • le calcul d’indicateurs dérivés.

Une valeur 23871 ne dit rien à elle seule. Il peut s’agir d’une puissance instantanée de 23 871 W, de 2 387,1 kW avec un facteur d’échelle de 0,1, de l’index cumulé d’un compteur d’énergie ou d’un code d’erreur. La donnée ne devient interprétable qu’accompagnée des bonnes métadonnées et du contexte d’exploitation.

Stockage : toutes les données n’ont pas leur place dans la même base

Les données de référence des équipements, clients, sites et contrats sont de nature différente des lignes de mesure qui arrivent chaque seconde. C’est pourquoi une plateforme industrielle recourt souvent à plusieurs solutions de stockage.

Une base de données relationnelle (transactionnelle) excelle dans la gestion des relations, des droits d’accès et des objets métier. Le stockage en séries temporelles ou orienté colonnes se prête à l’analyse rapide de grands volumes de mesures. Un référentiel documentaire, enfin, accueille les procès-verbaux, les images et les fichiers associés.

Un bon système n’est pas celui qui impose la même base de données pour tout, mais celui qui construit un modèle métier unifié au-dessus des différentes tâches de stockage.

Le contexte métier : ce qui donne de la valeur à la donnée

Une valeur mesurée devient une information d’entreprise lorsqu’elle est rattachée à quelque chose :

  • un équipement ;
  • un local ou un site ;
  • un client ;
  • un centre de coûts ;
  • un contrat ;
  • une opération de production ;
  • un historique de maintenance.

L’un des principes fondamentaux de la plateforme OrigSmart est de réunir les données du monde physique et du monde métier dans un environnement commun. Une valeur mesurée peut ainsi devenir non seulement un graphique, mais aussi une alarme, une tâche, un bon de travail, une facturation ou une information d’aide à la décision pour la direction.

La fin du chemin des données est en réalité le début d’un nouveau processus

Si le courant absorbé par un moteur s’écarte de la normale, le système peut le signaler. Mais pour obtenir un résultat métier, il faut aussi savoir qui reçoit l’alerte, dans quel délai et avec quelles données d’équipement, comment l’intervention est documentée et comment vérifier que le problème a disparu.

OrigSmart raisonne sur l’ensemble de la chaîne de valeur :

capteur → communication de terrain → passerelle → traitement des données → événement → tâche → retour d’information.

C’est pourquoi nous pouvons lancer des projets même là où il n’existe pas encore d’API prête à l’emploi, voire aucun point de mesure adapté. Si nécessaire, nous concevons aussi la couche de captage et de communication, puis nous raccordons l’automatisation et le processus métier à la même plateforme.

La véritable question de l’intégration industrielle n’est donc pas de savoir si nous pouvons afficher la valeur d’un capteur.

C’est de savoir si le chemin complet de cette valeur peut être transformé en un fonctionnement maîtrisé, interprétable et exécutable.

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Sources