Quand le Real Time Monitoring devient global et prédictif

Utilisé depuis une quinzaine d’années déjà dans le cadre de la surveillance, de la maintenance et de la sécurité des unités de production, le Real Time Monitoring élargit son champ d’action. Il devient, assisté par l’intelligence artificielle (IA), un moyen de monitoring global et surtout prédictif pour un véritable pilotage.

Rappelons que le Real Time Monitoring, connu de longue date dans la banque, dans les industries aéronautique et automobile, se cantonnait jusqu’alors à la surveillance des données en temps réel, consistant « simplement » à fournir un flux d'informations continuellement mis à jour.

Toujours utilisée aujourd’hui pour la maintenance et la sécurité, il s’agit d’une surveillance réalisée à partir de data centralisée et corrélée, collectée dans le SI, dans des matériels et aussi dans des environnements virtualisés, y compris le Cloud. Elle permet une analyse des performances des systèmes de production, signale les anomalies et offre, en quasi-temps réel, la capacité de résoudre des problèmes techniques ou d’organisation.

Donc, pas d’usine sans monitoring.

Dépasser la surveillance

Mais dans le contexte de l’usine 4.0, avec la prédominance de l’IoT (Internet of Things) et l’explosion des données issues du Big Data, il faut aller plus loin. Car si par nature le Monitoring est transverse, son but restant de collecter des données et les exploiter en temps réel, désormais il y a de la data partout ! Il faut la « remonter » et la livrer à tous ceux qui en ont besoin. Il est donc nécessaire en quelque sorte de « désiloter » le monitoring, qui ne doit plus être cantonné à la « simple » surveillance.
Comment appréhender de manière plus large le système de production avec un « nouveau » Real Time Monitoring ?

Devenir un outil prédictif pour le pilotage

Le Real Time Monitoring de demain passe de la sécurité et la maintenance à un contexte plus large : un monitoring global, connecté à l’IoT notamment. Il évolue vers d’autres activités non liées directement à la sécurité. L’IoT devient une source de données comme une autre, presque une « commodité » pour le Monitoring dans l’usine 4.0. Et les processus d’alerte ainsi que les KPIs (Key Performance Indicators) permettent, grâce à l’IoT, de mieux monitorer l’outil de production en temps réel.

Plus encore, avec l’IA, le Monitoring va devenir prédictif. Ce n’est plus seulement un moyen de surveillance, mais un outil de pilotage. Il doit intégrer du Machine learning pour prédire.

Côté gouvernance, sa mise en place relève d’abord d’une décision stratégique, et non de projets en silos. Dans un second temps seulement, les métiers seront impliqués.

Et techniquement le Monitoring comprendra des suites logicielles interfacées avec d’autres, intégrera non seulement la collecte mais aussi la dataviz. Il sera piloté par la DSI, mais connecté et dès le départ en lien avec le RPA (Robotic Process Automation) et le MES (Manufacturing Executive System). Pour y arriver, initialement très vertical le Real Time Monitoring va aussi devoir intégrer l’expertise Monitoring au sein des métiers.  

Ainsi conçu, il apportera de nombreux gains concrets de pilotage. C’est un facteur potentiel pour débloquer l'innovation, qui repose sur la sécurité et la résilience des systèmes. Il améliorera aussi la sécurité avec des centres d'opérations de sécurité (SOC) plus efficaces et plus agiles qui soutiennent la croissance des entreprises. Enfin, il favorisera la résilience en donnant une vue en temps réel de la santé et de la performance de toutes les couches technologiques, de l'infrastructure aux applications, ce qui permet d'optimiser la performance en identifiant de manière proactive les problèmes et en menant une résolution rapide.

Bref, désiloté, nourri d’IA et de Machine Learning, le Real Time Monitoring sera global et prédictif ou ne sera pas.