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Un UNS basé sur OPC UA et MQTT, la passerelle vers l’industrie du futur

Dans les usines, les entrepôts, et sur tous les sites industriels, les machines produisent de plus en plus de données.

Grâce à cette manne d’informations, on devrait pouvoir automatiser et optimiser davantage les processus, créer des chaînes sophistiquées d’actions coordonnées, et apporter une vision plus précise et en temps réel des opérations de manière à les piloter plus finement. Mais cela, c’est la théorie. Car, en pratique, cela se révèle souvent très complexe. En effet, les formats de ces données, définis par les fabricants, ne sont pas nécessairement cohérents entre eux, ni adaptés au métier, aux pratiques et aux besoins de l’entreprise. Il faut établir pour chaque cas d’usage des connexions point à point entre les machines concernées, une tâche laborieuse et coûteuse qui entrave le passage à l’échelle, et limite la maintenabilité et l’évolutivité du dispositif.

L’UNS structure, normalise et centralise les données

La solution est de doter l’entreprise d’un Unified Name Space (UNS), c’est-à-dire un modèle structuré, normalisé et centralisé des données de l’OT. Un UNS n’est donc pas un nouvel entrepôt de données, mais un ensemble de principes communs qui facilite les échanges entre les producteurs et les consommateurs de données. Aux producteurs, l’UNS indique comment leurs données doivent être organisées, nommées, formatées, présentées, pour que d’autres systèmes puissent y accéder et les exploiter. Aux consommateurs, il précise où se trouvent les données requises, sous quelle forme et comment les obtenir. Aligné sur les spécificités de l’entreprise et couvrant l’ensemble de ses données, l’UNS est donc tout à la fois une structure hiérarchisée, un référentiel sémantique, un cadre de standardisation, un annuaire d’interconnexion et un indicateur de la vérité.

Dès lors, les données étant normalisées, identifiées et localisées de façon claire, il n’est plus nécessaire, par exemple, de se plonger dans d’épaisses documentations ou de créer des drivers spécifiques pour développer de nouvelles applications. La maintenance du parc et son évolution sont elles aussi simplifiées car il est plus facile de récupérer et interpréter les données, ou de remplacer une machine. Et la continuité avec l’IT favorise la mise en place d’innovations telles que des jumeaux numériques ou des solutions à base d’IA.

MQTT et OPC UA, deux briques fondamentales et complémentaires

En pratique, l’implémentation d’un UNS nécessite des « tuyaux », pour transporter les données, et des « étiquettes », pour attacher à chacune d’elles ses attributs normalisés. En ce qui concerne les « tuyaux », le choix se portera assez naturellement sur MQTT (Message Queueing Telemetry Transport), le protocole d’échange standard le plus communément utilisé pour l’Internet des objets (IoT). Léger et scalable, MQTT se charge de centraliser les données via un broker, puis de les distribuer.

Pour ce qui est des « étiquettes », il existe deux possibilités, compatibles l’une et l’autre avec MQTT : Sparkplug et OPC UA (Unified Architecture). Apparu en 2016, Sparkplug est soutenu par l’Eclipse Foundation, mais le groupe de travail qui lui est consacré ne compte qu’une quinzaine de membres. Par ailleurs, il présente le désavantage de ne pas intégrer nativement la description des données, au contraire d’OPC UA. Ce dernier est quant à lui développé par l’OPC Foundation, un consortium créé en 1994 qui réunit plus d’un millier d’entreprises, fabricants de matériels, éditeurs de logiciels et industriels utilisateurs. Standard reconnu par l’IEC/ISO et largement répandu, OPC UA a fait ses preuves dans de nombreux secteurs, dont l’énergie, l’automobile, l’oil & gas, l’aérospatial, la pharmacie… En dépit de sa complexité apparente, OPC UA offre donc davantage de garanties et de possibilités que Sparkplug, et c’est pourquoi nous le recommandons en association avec MQTT pour bâtir un UNS.

Passage à l’échelle et continuité avec l’IT, deux atouts d’OPC UA

OPC UA supporte les communications client/serveur et, depuis 2017, publisher/subscriber. Ces deux modes peuvent être utilisés dans le cadre de la mise en œuvre d’un UNS, y compris ensemble, dans une implémentation hybride. En découplant la production et la consommation de données, le mode publisher/subscriber facilite néanmoins considérablement les connexions many-to-many, le passage à l’échelle et le développement de nouveaux cas d’usage. De plus, l’utilisation de Json pour l’encodage des informations assure sa comptabilité avec les systèmes IT, permettant ainsi d’établir une continuité dans la collecte et l’exploitation des données industrielles depuis les capteurs jusqu’au cloud (et inversement).

Malgré tout, le choix des technologies sous-jacentes dépendra du contexte propre à chaque entreprise : métiers, parc matériel, cas d’usage envisagés, ressources… Dans tous les cas, on procédera étape par étape, en commençant par un pan de l’activité qui offrira des gains rapides et visibles. Ceci permettra de convaincre tous les acteurs du bien-fondé d’un UNS, d’enclencher une dynamique d’adoption à l’échelle de l’entreprise, et d’en faire ainsi le socle et l’accélérateur de la transformation de l’entreprise vers l’industrie du futur.

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Auteurs

Sylvain Marchand

Software engineer, Capgemini Engineering

Nicolas Nguyen Tan Cuong

Head of Smart Factory Center of Excellence,Capgemini Engineering France

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