Industrie connectée : ne ratez pas le coche !

Si les discussions autour de l'industrie 4.0 et des usines intelligentes sont au cœur des conversations depuis un moment déjà, l’adoption des technologies associées est encore à la phase de prototypage. Transformer une usine en 100% automatisée est incroyablement complexe et la plupart des entreprises n’y viennent que très lentement. Certains industriels en sont même encore à chercher à définir comment ce nouveau concept peut s’appliquer à leurs opérations, tandis que d'autres se heurtent à une résistance culturelle. L'intégration des technologies de l'information (IT) et opérationnelles (OT) aux côtés des équipements existants pose également des problèmes nouveaux.

Cependant, les avantages de l'industrie 4.0 suscitent toujours l'enthousiasme. Des semi-conducteurs à l'électronique, en passant par les produits pharmaceutiques, l'automobile ou encore l'aérospatiale, les industriels ont conscience des opportunités possibles :  accélération de l'innovation, mise en place de modèles business plus souples et rationalisation des opérations (exemples : différentiation retardée, séries courtes, impression 3D, etc.).

Selon un rapport du Cabinet McKinsey, les données sont essentielles pour réussir une transition vers l'industrie 4.0. Dans ce contexte, avoir une vue complète et unifiée sur la disponibilité et les performances du stack technologique en particulier dans les environnements cloud natives sur lesquels la plupart des programmes d’industrie 4.0 sont construits devient un facteur clé pour les industriels. L'observabilité cloud native est incontournable pour optimiser les performances des applications et l'expérience de l'utilisateur final.

Une industrie 4.0 basée sur des technologies cloud natives

Pour le Forum Économique Mondial, l'industrie 4.0 est la fusion de technologies faisant disparaître les frontières entre les sphères physique, numérique et biologique. Elle "annonce les transformations de systèmes entiers, de production, de gestion et de gouvernance" pour les entreprises du monde entier. Le passage aux usines intelligentes devrait croître de 20,6 % par an au cours des trois prochaines années, pour atteindre plus de 165 milliards de dollars d'ici 2026.

Les technologies favorisant l'industrie 4.0 évoluent rapidement, notamment les plateformes numériques interconnectées et partagées qui soutiennent et accélèrent tous les aspects du traitement industriel. Parallèlement au "tout connecté", ont également lieu des avancées rapides dans les technologies liées au contrôle de la conformité, à la conception et à l'innovation des produits, au délai de mise sur le marché, à la réduction des déchets, aux tests et modifications de préproduction, ainsi qu'à la distribution et à la logistique.

Il faut donc reconnaître que l’un des fondements essentiels de cette transformation est l'adoption en masse des technologies cloud natives qui s’observe dans l'ensemble du secteur industriel. Les architectures d'applications modernes, fondées sur des technologies telles que les microservices et Kubernetes, permettent aux industriels d'innover rapidement tout en offrant une plus grande agilité et résilience opérationnelles et techniques. Les services informatiques vont de l'avant avec leurs programmes de transformation, en utilisant des plateformes cloud natives, low-code et no-code pour accélérer la vitesse de mise sur le marché et créer des applications plus dynamiques et plus proches des besoins changeants.

Le manque de visibilité sur le cloud devient un obstacle à l'innovation

Le passage aux technologies cloud natives pose d'importants problèmes aux équipes informatiques chargées de gérer et d'optimiser la disponibilité et les performances des nouvelles applications : elles sont dans l’incapacité de surveiller ces environnements de manière optimale et peinent à obtenir une visibilité sur les applications et l'infrastructure sous-jacente pour les importants environnements Kubernetes fonctionnant sur des clouds publics.

Pour les responsables IT, les applications cloud natives, très distribuées et dynamiques, rendent complexe la recherche de la cause des problèmes liés à leur exploitation. Les technologies cloud natives telles que les microservices et Kubernetes reposent sur des milliers de conteneurs et génèrent un volume massif de métriques, d'événements, logs et traces (MELT) chaque seconde. Malheureusement, de nombreux départements informatiques ne disposent tout simplement pas des outils nécessaires pour faire la part des choses dans ce volume de données. Comme le montre le dernier rapport Cisco AppDynamics "Agents of Transformation 2022", 65 % des responsables IT se sentent dépassés par le volume des données et la complexité croissante.

Ce manque de visibilité sur les environnements cloud natives augmente considérablement le risque de défaillance des applications et de mauvaises expériences numériques pour les utilisateurs finaux (clients, fournisseurs et collaborateurs). Mais au-delà, cela signifie également que les chefs d'entreprise et les responsables informatiques disposent de données et d'informations très limitées sur l'impact de leurs programmes d'innovation. Ils sont dans l’incapacité de corréler les performances informatiques aux résultats business et ne peuvent donc pas valider ou justifier correctement leurs investissements dans l'industrie 4.0.

L'observabilité cloud native comme preuve de la valeur de l'industrie 4.0

Les industriels doivent mettre en œuvre une solution moderne d'observabilité cloud native qui simplifie les architectures d'applications cloud native et fournit une véritable observabilité des applications, des paysages informatiques et des architectures hautement dynamiques et distribués.

Pour bien comprendre les performances de leurs applications, les responsables IT ont besoin de visibilité au niveau du cœur applicatif, de services numériques de soutien (tels que les microservices ou Kubernetes) et des services d'infrastructure en tant que code (IaC) sous-jacents (tels que le calcul, le serveur, la base de données et le réseau) qu'ils exploitent auprès de leurs fournisseurs de cloud.

Les industriels devraient également tirer parti de la puissance de l'AIOps et de la veille stratégique et intégrer ces capacités dans leurs environnements cloud. Cela leur permettra d'automatiser la détection et le diagnostic des problèmes grâce au machine learning et de fournir des informations pour une résolution plus rapide. En fin de compte, cela permet aux responsables IT de comprendre plus rapidement ce qui est vraiment essentiel et de prioriser leurs actions en conséquence.

Le plus important, c'est que les industriels soient en mesure de surveiller les principales transactions réparties sur l'ensemble de leur stack technologique. Si un problème est détecté, ils peuvent suivre le fil des données de télémétrie de la transaction, afin de déterminer rapidement la cause, isoler le problème, et le renvoyer vers les équipes appropriées pour le résoudre rapidement avant l’émergence d’un impact négatif sur les métiers.

Cette capacité à générer des informations sur les transactions en temps réel, puis à les visualiser dans des tableaux de bord synthétiques, est essentielle pour que les industriels comprennent rapidement la valeur apportée par leurs programmes d'innovation. Ils peuvent prendre des décisions rapides et éclairées sur l'orientation des investissements en fonction des bénéfices les plus importants pour les clients, les employés et, finalement, l'entreprise. Et cela leur permettra de valider leurs investissements dans l'industrie 4.0 et d'atteindre leurs objectifs de transformation.