review 44 08 Systèmes autonomes 03|2019 fr — 08 – 51 Systèmes autonomes 52 – 73

review 44 08 Systèmes autonomes 03|2019 fr — 08 – 51 Systèmes autonomes 52 – 73 Énergie 2  ABB REVIEW 03|2019 3 — 05 Éditorial — Systèmes autonomes 08  De l’automatisation à l’autonomisation 16 Estimation d’état et visualisation 23 Visualisations innovantes 30  Automatisation modulaire : 2e partie 36 Outils analytiques pour l’industrie 44 Ligne directe avec le cloud 46 Surveillance de blindage de broyeur — Énergie 54 ASI durcie PowerLine DPA 60 PAC, le plein d’énergie verte 68 Transformateurs à cuve souple — Le mot du moment 74  Autonomisation industrielle — 75 Publication ABB 08 36 23 De l’automatisation à l’autonomisation Visualisations innovantes Outils analytiques pour l’industrie Pile à combustible, le plein d’énergie verte 60 03|2019 5 — Les systèmes autonomes promettent d’améliorer l’efficacité, la fiabilité et la sécurité d’une machine, d’une usine, d’un réseau ou d’une ville entière tout en se passant de l’homme. Bâtis au carrefour du numérique et de l’expertise industrielle, ils doivent pouvoir s’appuyer sur des architectures, des codes et des outils de visualisation innovants, étayés de nouvelles méthodes de gestion et de prédiction. Portes ouvertes sur les derniers développements ABB dans ce domaine. Chers lecteurs, Dans un monde où l’inconstance et l’imprévisibilité règnent en maître, notre capacité naturelle à apprendre, à évoluer et à nous adapter à l’environ- nement est vitale. Des aptitudes que l’industrie partage de plus en plus. Les automatismes d’hier, qui reposaient sur un jeu limité d’instructions offrant très peu de marge de manœuvre, dans un espace fini, cèdent la place à des systèmes ouverts, capables de s’auto-adapter, de se former en continu et même d’écrire leurs propres règles. Découvrez dans ce numéro comment ces gains d’autonomie offrent de nouvelles possibilités de collecte, d’interprétation, de traitement et d’ex- ploitation des données afin d’éclairer la prise de décisions dans toute la sphère ABB. Bonne lecture, Bazmi Husain Directeur des technologies — ÉDITORIAL Systèmes autonomes Photo: MF3d, istockphoto.com 6 ABB REVIEW 03|2019 7 16 Un système d’auto- apprentissage est bien plus que la somme de ses parties. Non content d’exécuter des programmes ou de réagir tout bonnement à des entrées capteurs, il sait « réfléchir », apprendre de l’expérience, agir en conséquence et s’adapter aux aléas du procédé. C’est là toute la différence entre simple automatisme et système autonome ; un écart que les chercheurs et développeurs ABB se font fort de combler. 08  De l’automatisation à l’autonomisation 16  L’estimateur d’état a l’œil sur le réseau électrique ! 23  Outils de visualisation : l’intelligence au service du collectif 30  Automatisation modulaire des procédés : théorie et pratique 36 L’analytique fait parler le procédé 44 Ligne directe avec le cloud 46  L’apprentissage automatique surveille le blindage des broyeurs miniers — Systèmes autonomes 08 8 ABB REVIEW 03|2019 9 DE L’AUTOMATISATION À L’AUTONOMISATION SYSTÈMES AUTONOMES — SYSTÈMES AUTONOMES De l’automatisation à l’autonomisation Si les données sont le pétrole de l’économie numérique, les algorithmes d’auto- apprentissage sont les raffineries qui transforment ce « brut » en carburant du développement, de l’exploitation et de la commande autonomes. Les grands gagnants de la 4e révolution industrielle seront ceux qui disposeront d’une telle expertise pour améliorer la productivité. Wilhelm Wiese ABB Global Industries and Services Bangalore (Inde) wilhelm.wiese@ in.abb.com Photo: metamorworks, istockphoto.com 10 ABB REVIEW 03|2019 11 DE L’AUTOMATISATION À L’AUTONOMISATION SYSTÈMES AUTONOMES L’analyse des données massives, ou big data, ouvre la porte à des réglages matériels et applicatifs bien plus pertinents que les réglages usine, qui sont en outre affinés en permanence par la modé- lisation. Afin d’obtenir une assistance semblable à celle de la conduite automatisée, l’ingénieur peut sélectionner soit les préréglages fournis par le propriétaire du produit, soit ceux utilisés par la majorité des autres ingénieurs dans le monde entier pour des configurations similaires (applica- tion et environnement). L’association de l’expertise humaine et de la puissance de calcul ferait passer le développement autonome du niveau 1 au niveau 2, puis au niveau 3, une fois ce fonctionnement suffisamment mature : l’usine serait alors capable de modifier sa confi- guration en fonction des conditions externes (changements de saison par exemple). Voilà pourquoi une exploitation autonome n’est guère envisageable sans développement idoine. Exploitation autonome Avec les technologies actuelles, l’usine se situe à un niveau d’autonomie opérationnelle entre 2 et 3. Mais pour atteindre l’autonomie complète, il lui faudra bien plus qu’un développement autonome : les systèmes industriels doivent en effet être capables de combiner les réglages matériels et applicatifs ainsi que les valeurs du procédé. Analyser des décennies d’alarmes et d’événements est un bon point de départ pour avoir une idée des performances passées de l’outil productif dans des conditions très variées. N’oublions toutefois pas que l’erreur humaine demeure la principale cause de défaillances et d’arrêts de production [5]. Dans ce contexte, disposer de données à l’échelle de l’usine est évidemment indispensable pour exploiter le plein potentiel de l’analytique et des technologies actuelles. Et c’est l’apprentissage automatique, avec ses capacités de stockage et de calcul intensif, qui permet d’en tirer parti. Impossible toutefois de parler Niveau 5 : le système se charge de la conduite dans n’importe quelle circonstance, les occupants du véhicule ne sont que de simples passagers. À l’heure actuelle, cela relève encore de la science‑fiction et devrait le rester pour un certain temps à selon nous. Autonomisation industrielle : trois angles d’approche Voyons maintenant les formes que peuvent prendre les systèmes autonomes dans l’industrie →2. Développement autonome Si l’essentiel du débat se concentre sur l’exploita- tion autonome des systèmes, cette dernière est impossible sans au préalable un développement lui aussi autonome. Pour imaginer le futur du développement des automatismes industriels, appuyons-nous sur les concepts fondamentaux de la fabrication 4.0 [4]. Par exemple, un smartphone possède des centaines de paramètres censés permettre à l’utilisateur de paramétrer et de per- sonnaliser son expérience de communication dans les moindres détails. Si l’utilisateur lambda n’en modifie que 10 %, d’autres prennent le temps d’op- timiser leur appareil et ses applications pour en tirer le meilleur parti. En partageant ces réglages avec le fabricant, on donne à ce dernier la possibi- lité d’améliorer le produit, de réduire les coûts de dépannage et d’optimiser les paramètres usine. Supposons maintenant que tous les smartphones puissent télécharger leur configuration améliorée dans un vaste réservoir de données accessibles à tous. C’est à peu près la même chose dans l’industrie : l’interconnexion de millions d’appareils, ainsi que la connaissance de leur mode d’inter- action, de leur domaine d’application et de leur environnement, sont au fondement du développe- ment autonome. La voiture autonome est sur toutes les lèvres. Le bond technologique de ces dernières années a donné au secteur une bonne longueur d’avance sur celui des automatismes. ABB Review s’est intéressée aux six niveaux d’autonomie définis par les professionnels de l’automobile [1–3] →1 pour les replacer dans la perspective des systèmes d’auto- matisation industrielle. Niveau 0 : le conducteur est totalement maître du véhicule et de son pilotage. En automatisation industrielle, c’est le mode de conduite d’une usine en phases de démarrage, de configuration et d’optimisation du process. — À l’heure actuelle, l’autonomie d’un site industriel se situe entre les niveaux 2 et 3. Niveau 1 : défini par la NHTSA (agence américaine chargée de la sécurité routière) comme un système d’assistance à la conduite assurant le guidage latéral (direction) ou longitudinal (freinage/accé- lération) du véhicule, ce niveau correspond dans l’industrie à une boucle de régulation qui maintient certaines variables du procédé à la consigne, en fonction des retours capteurs. Niveau 2 : toujours selon la NHTSA, il s’agit d’un système capable de gérer le guidage latéral et longitudinal du véhicule quand certaines condi- tions sont réunies. Le conducteur est toujours responsable des autres manœuvres et doit rester attentif à l’environnement afin de pouvoir reprendre les commandes en cas d’imprévu. Ce niveau correspond au pilotage classique d’un site industriel : l’opérateur de conduite observe la pro- duction et n’intervient qu’en cas d’alarme, lorsque certaines variables process s’écartent de la valeur de consigne. Niveau 3 : ici, l’ordinateur de bord se charge de toutes les fonctions de conduite, dans des condi- tions prédéfinies. Le conducteur doit néanmoins maintenir sa vigilance pour être en mesure de reprendre le volant, dès que l’ordinateur le lui demande. En dehors de ce périmètre d’action, le pilotage du véhicule est de la responsabilité du conducteur. Cela équivaut peu ou prou à une usine où la production se déroule en continu, supervisée uniquement par quelques techniciens sur site prêts à intervenir en cas de dysfonctionnement. Niveau 4 : dans certaines phases et zones de conduite, la responsabilité du véhicule est entière- ment déléguée au système automatisé, y compris la surveillance de l’environnement. Dans la plupart des secteurs industriels, l’automatisation est loin d’avoir atteint un tel niveau. — 01 Niveaux d’autonomie d’une voiture sans conducteur — 02 Niveaux d’autonomie atteints dans l’industrie — La réponse probabiliste fournie par l’intelligence artificielle pourrait changer la face de l’automatisation industrielle. Aucune autonomie ni assistance du conducteur, seul maître à bord Aide à la conduite : l’ordinateur de bord peut uploads/Industriel/ abb-review-3-2019-fr-72dpi.pdf

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