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Comment réussir son déploiement IoT industriel ?

Cette année, ce sont près de 125 000 visiteurs qui se sont rendus au Parc des Expositions de Paris du 16 au 18 mai pour la 4e édition du salon Viva Technology. Sur les sujets axés autour de l’Internet des Objets (IoT), la problématique du déploiement industriel des objets connectés était au cœur des enjeux pour de grands acteurs français tels que PSA et la SNCF.

Une étape sensible des projets IoT

Parmi les grandes entreprises industrielles françaises, les deux tiers accordent une place prépondérante aux projets IoT dans leur feuille de route, comme le révèle l’étude de Wavestone sur l’IoT industriel.

La majorité des chantiers IoT se situent encore dans une phase d’émergence ou d’expérimentation. Or, la phase ultime d’industrialisation représente un défi majeur pour les organisations : près du tiers d’entre elles (28 %) rencontrent le plus de difficultés sur cet aspect de leur projet IoT, comme le précise le livre blanc de Wavestone. En particulier, un faible niveau de coopération et d’intégration entre métiers et fonction IT peut compromettre le déploiement d’un projet IoT qui impacte tous les niveaux de l’organisation – de la direction aux opérationnels en passant par le management.

Quelles sont les bonnes pratiques pour une phase de déploiement réussie ? Positionnés sur deux des principaux champs de l’IoT industriel – le suivi d’actifs et la maintenance prédictive – PSA et la SNCF nous ont partagé leurs démarches sur cette phase décisive de leurs projets lors des conférences de VivaTech.

Optimiser et fluidifier : les objectifs des projets de déploiement IoT de PSA et de la SNCF

Chez PSA, la perte de conteneurs est source de plusieurs types de coûts : le rachat du matériel mais aussi la rupture des lignes de production, perturbant l’activité industrielle. L’objectif pour le constructeur automobile est de maximiser l’utilisation de ses conteneurs en optimisant leur rotation, à travers un système de suivi individuel en temps réel entre les sites fournisseurs et ses usines de montage. Dans la chaîne logistique de PSA, l’IoT est perçu comme un levier d’amélioration de l’efficience opérationnelle. La plateforme Track&Trace offre au packaging manager la capacité de surveiller l’évolution des conteneurs en temps réel, explique Sophie Le Gall-Garcia (Global Account Director chez IBM). Sur le tableau de bord, des indicateurs visuels indiquent la position et le statut de chaque conteneur – situé au bon emplacement au bon moment, situé dans un emplacement sur une période trop longue, en cours d’acheminement ou en situation de danger.

 

Dans le secteur ferroviaire, la maintenance classique des matériels roulants requiert une interruption de service ainsi que l’acheminement et l’hébergement des rames dans les technicentres pour un diagnostic effectué par un mécanicien spécialisé. Lors de son intervention, Cyril Verdun (Directeur du Cluster Ingénierie Matériel pour la SNCF) indique qu’en passant d’une maintenance préventive systémique à une maintenance prédictive, il devient possible de générer des économies comprises entre 10 % et 30 %. Selon lui, cette transition est nécessaire afin de maintenir une position de leader sur un marché qui s’ouvre à la concurrence.

Connaître en temps réel l’état des trains – notamment les portes, batteries, caméras de vidéosurveillance, niveaux d’eau – permet d’atteindre ce niveau d’optimisation grâce à une meilleure anticipation des pannes. Les rames communiquent de manière autonome un ensemble de données brutes collectées par des capteurs installés sur les matériels à surveiller. Acheminées en temps réel vers des serveurs de stockage via un système de télétransmission 4G, ces données sont analysées par des équipes de data scientists et experts train. Enfin, celles-ci sont envoyées vers un système de gestion de maintenance assistée par ordinateur (GMAO). L’identification d’un défaut est particulièrement aisée grâce à un système de zoom progressif sur le tableau de bord : la rame, puis la partie de la rame concernée et enfin l’élément défaillant. Le degré de précision des informations relatives à l’anomalie détectée offre la possibilité aux équipes de maintenance d’intervenir au bon endroit et au bon moment.

La phase de déploiement soulève des enjeux aussi bien organisationnels que technologiques

Pour la SNCF, l’un des principaux risques de la phase d’industrialisation du déploiement du système de maintenance prédictive des trains touche son cœur opérationnel : il s’agit de l’acceptation du changement par les conducteurs de train, selon Xavier Ouin (Directeur général du Matériel de la SNCF) et Pascal Villard (Directeur industriel Matériel de la SNCF). Si les salariés deviennent plus réactifs car libérés des tâches de diagnostic, certains perçoivent un appauvrissement de leur métier. Les matériels devenant de plus en plus « intelligents » car dotés de capteurs toujours plus nombreux et capables de transmettre une quantité croissante d’informations, l’expertise et les capacités requises s’amoindrissent. Afin d’obtenir l’adhésion et la coopération des métiers opérationnels, la SNCF positionne ses managers de proximité sur un rôle de coaching. Un travail pédagogique est mené auprès de chaque niveau de l’organisation, assurent Xavier Ouin et Pascal Villard.

Afin de déployer son système Track&Trace, le groupe PSA est notamment confronté à des enjeux relatifs aux caractéristiques des capteurs. Outre les critères de taille et de fixation, ceux-ci doivent être non seulement résistants dans des conditions environnementales difficiles mais aussi capables de détecter chaque mouvement du conteneur, précise Sophie Le Gall-Garcia. Au même titre que la batterie utilisée, leur durée de vie doit être au moins de 5 ans. Quant à la connectivité, la technologie LPWAN (Low Power Wide Area Network) de Sigfox est privilégiée afin d’envoyer un signal longue portée peu énergivore.

Les préoccupations respectives de la SNCF et PSA, d’un côté sur les questions de conduite du changement et de l’autre sur l’adéquation des technologies avec l’usage envisagé, témoignent de l’amplitude des risques et opportunités sur des déploiements industriels IoT d’envergure.

Des résultats en phase avec les objectifs initiaux d’optimisation

Déployée à grande échelle, la solution Track&Trace permet à PSA de diviser par deux le nombre de pertes de conteneurs et par quatre ses pertes financières.

Pour la SNCF, le déploiement du télédiagnostic conduit à une réduction de 20 % des coûts liés à la maintenance ainsi qu’à une optimisation du parc – grâce au gain de rames opérationnelles et de place en atelier. Entre 2011 et 2015, la SNCF a réalisé 41 millions d’euros économies grâce à la maintenance prédictive, avec un nombre de pannes divisé par deux.

Investir sur les phases amont : le facteur clef de succès commun du déploiement

Chez PSA comme à la SNCF, les équipes projet en charge du déploiement ont accordé une importance fondamentale aux phases amont.

Dans le cas Track&Trace, une réflexion autour du processus d’industrialisation IoT a été menée « dès le premier jour », insiste Sophie Le Gall-Garcia. Les métiers ont été embarqués dans le projet dès la phase d’idéation, notamment à travers des sessions de design thinking. Le besoin réel de PSA en termes de suivi d’actifs ainsi que le coût du déploiement ont été rigoureusement étudiés.

Dès leur conception, les nouvelles rames de la SNCF intègrent les capteurs permettant d’envoyer les données nécessaires à la maintenance prédictive. Afin que les trains soient compatibles avec le télédiagnostic, la SNCF rapproche ses ingénieurs de maintenance des constructeurs, permettant au groupe ferroviaire de maximiser les chances de succès de l’intégration.

Et après ?

Ces success stories de déploiements IoT suscitent de nouvelles ambitions au sein des deux groupes français. Alors que PSA envisage de promouvoir sa plateforme auprès d’autres industriels confrontés à des problématiques de suivi d’actifs, la SNCF élargit son chantier engagé depuis quatre ans à l’ensemble de ses activités – TGV, FRET, Intercités, TER, Transilien. Pour les TER, le nouvel objectif est d’abaisser de 110 millions d’euros les coûts de gestion de flotte, diviser par deux les suppressions de trains et réduire de 33 % l’irrégularité du trafic afin d’améliorer la qualité de service.

 

En parallèle, des technologies autres que l’IoT participeront à l’optimisation du parc de la SNCF : les techniciens de maintenance suivent déjà des premiers modules d’e-learning en réalité virtuelle…

 

Le savoir-faire de Wavestone dans le déploiement des projets IoT industriel

Sur ses secteurs d’activité clefs dont l’Industrie 4.0, Wavestone accompagne ses clients tout au long du cycle de vie de leurs projets IoT – de l’idéation à la transformation métier – en tenant compte de leur maturité. Leader français du conseil en IoT, le cabinet combine expertises industrielle et fonctionnelle pour libérer la valeur business des chantiers IoT.

 

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