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Internet des objets
Tracking et monitoring d’objets ou d’animaux
Fabien GOBERT : Responsable Architectures & Méthodes
SOMMAIRE
Internet des objets : KEZAKO?
1
Voir loin, commencer petit !
Interrogation surprise
2
3
4
Et dans la vraie vie, on fait comment ?
Internet des Objets : KEZAKO?
1
Internet des Objets / Internet of Things / IoT
Objet connecté
Sigfox Sens’It
https://www.sensit.io/
Connectivité
Plateforme IoT
Data Science & DataViz
Internet des Objets / Internet of Things / IoT
Et dans la vraie vie, on fait
comment ?
2
2 cas concrets
Cas 1
Moi responsable d’une société de matériel agricole pour
optimiser mon parc, je voudrais savoir où sont mes
matériels.
Cas 1 : Contexte
ROI attendus
• Retrouver le matériel en temps réel = gain de temps
Installation / Environnement / Maintenance
• 300 matériels motorisés et non-motorisés
• 2 régions
• Matériel majoritairement en métal et plastique
• Beaucoup de poussières et d’eau
• Installation des capteurs par client
• Le moins de maintenance possible
Cas 1 : Contexte
Utilisateurs
• Transparent pour les conducteurs
• Visualisation d’une carte au bureau par gestionnaires du
parc
Données personnelles
• Lien entre client et matériel
Précision de géolocalisation
• Adresse/lieu précis
Cas 1 : Solution
Capteur et connectivité
• Puce GPS pour la précision
• Puce SigFox pour transmettre les positions
• Puce accéléromètre pour ne transmettre que en
mouvement
• Piles standard
• Boitier IP67 avec fixation 2 vis + Résine coulée
• Abonnement SigFox
Cas 1 : Solution
Pourquoi Sigfox?
Matériel utilisé 8h / jour
• Position GPS toutes les 4h immobile et toutes les 20mn en
mouvement => 5 ans
• Position GPS toutes les 2h immobile et toutes les 10mn en
mouvement => 1 an
5 x plus long qu’avec une transmission 2G/3G
Cas 1 : Solution
Plateforme et SI
• Récupération des positions via API SigFox
• Affichages sur fond de cartes (Google Maps)
• Identification des capteurs et appariement
Matériel/Capteur
• Lien Client/Matériel importé du fichier client
• Déclaration CNIL / exigences GDPR
• Stockage des positions pendant 1 mois et statistiques
pendant 5 ans
Cas 1 : Solution
Cas d’usage additionnels
• Géo-fencing (GPS + Configuration => alertes)
• Dépannage (GPS)
• Durée utilisation (Accéléromètre + Analyse simple de
données)
• Distance parcourue (GPS + Analyse simple de données)
• Alerte maintenance (GPS + Analyse simple de données +
configuration matériel)
Cas 2
Moi, responsable d’une usine dans l’agro-alimentaire,
pour ne pas subir l’arrêt de ma production, je voudrais
prédire les pannes de mes lignes.
Cas 2 : Contexte
ROI attendus
• Anticiper les pannes et éviter les arrêts de production
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• 75 Robots
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• Robot en métal
• Installation des capteurs par techniciens
• Le moins de maintenance possible
Cas 2 : Contexte
Utilisateurs
• Transparent pour les opérateurs
• Alertes au techniciens en cas de problèmes
Données personnelles
• Données sur le technicien recevant les alertes
Cas 2 : Solution
Capteurs
• Capteur de vibration
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• Connecteur IP (Wifi ou Ethernet)
• Alimentation électrique
Cas 2 : Solution
Plateforme et SI
• Identification des capteurs et appariement Robot/Capteur
• Récupération des mouvements et vibrations
• Création de modèles de mouvements normaux
• Utilisation du Machine Learning
• Détection de variation de comportement par rapport au
modèle de comportement
• Alertes sur mobile du technicien par SMS
Cas 2 : Solution
Cas d’usage additionnels
• Identification de la pièce défectueuse (Machine Learning)
• Commande automatique de pièces
• Géolocalisation des techniciens et Machines pour
intervention d’urgence
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• Optimisation des maintenances systématiques
• Mesure de l’efficacité de l’intervention
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  • 1. Internet des objets Tracking et monitoring d’objets ou d’animaux Fabien GOBERT : Responsable Architectures & Méthodes
  • 2.
  • 3. SOMMAIRE Internet des objets : KEZAKO? 1 Voir loin, commencer petit ! Interrogation surprise 2 3 4 Et dans la vraie vie, on fait comment ?
  • 4. Internet des Objets : KEZAKO? 1
  • 5. Internet des Objets / Internet of Things / IoT
  • 10. Data Science & DataViz
  • 11. Internet des Objets / Internet of Things / IoT
  • 12. Et dans la vraie vie, on fait comment ? 2 2 cas concrets
  • 13. Cas 1 Moi responsable d’une société de matériel agricole pour optimiser mon parc, je voudrais savoir où sont mes matériels.
  • 14. Cas 1 : Contexte ROI attendus • Retrouver le matériel en temps réel = gain de temps Installation / Environnement / Maintenance • 300 matériels motorisés et non-motorisés • 2 régions • Matériel majoritairement en métal et plastique • Beaucoup de poussières et d’eau • Installation des capteurs par client • Le moins de maintenance possible
  • 15. Cas 1 : Contexte Utilisateurs • Transparent pour les conducteurs • Visualisation d’une carte au bureau par gestionnaires du parc Données personnelles • Lien entre client et matériel Précision de géolocalisation • Adresse/lieu précis
  • 16. Cas 1 : Solution Capteur et connectivité • Puce GPS pour la précision • Puce SigFox pour transmettre les positions • Puce accéléromètre pour ne transmettre que en mouvement • Piles standard • Boitier IP67 avec fixation 2 vis + Résine coulée • Abonnement SigFox
  • 17. Cas 1 : Solution Pourquoi Sigfox? Matériel utilisé 8h / jour • Position GPS toutes les 4h immobile et toutes les 20mn en mouvement => 5 ans • Position GPS toutes les 2h immobile et toutes les 10mn en mouvement => 1 an 5 x plus long qu’avec une transmission 2G/3G
  • 18. Cas 1 : Solution Plateforme et SI • Récupération des positions via API SigFox • Affichages sur fond de cartes (Google Maps) • Identification des capteurs et appariement Matériel/Capteur • Lien Client/Matériel importé du fichier client • Déclaration CNIL / exigences GDPR • Stockage des positions pendant 1 mois et statistiques pendant 5 ans
  • 19. Cas 1 : Solution Cas d’usage additionnels • Géo-fencing (GPS + Configuration => alertes) • Dépannage (GPS) • Durée utilisation (Accéléromètre + Analyse simple de données) • Distance parcourue (GPS + Analyse simple de données) • Alerte maintenance (GPS + Analyse simple de données + configuration matériel)
  • 20. Cas 2 Moi, responsable d’une usine dans l’agro-alimentaire, pour ne pas subir l’arrêt de ma production, je voudrais prédire les pannes de mes lignes.
  • 21. Cas 2 : Contexte ROI attendus • Anticiper les pannes et éviter les arrêts de production Installation / Environnement / Maintenance • 75 Robots • 1 Usine de 20 000 m2 • Robot en métal • Installation des capteurs par techniciens • Le moins de maintenance possible
  • 22. Cas 2 : Contexte Utilisateurs • Transparent pour les opérateurs • Alertes au techniciens en cas de problèmes Données personnelles • Données sur le technicien recevant les alertes
  • 23. Cas 2 : Solution Capteurs • Capteur de vibration • Puce accéléromètre • Puce Lora • Pile standard • Fixation collée Gateway Lora • Récepteur Lora • Connecteur IP (Wifi ou Ethernet) • Alimentation électrique
  • 24. Cas 2 : Solution Plateforme et SI • Identification des capteurs et appariement Robot/Capteur • Récupération des mouvements et vibrations • Création de modèles de mouvements normaux • Utilisation du Machine Learning • Détection de variation de comportement par rapport au modèle de comportement • Alertes sur mobile du technicien par SMS
  • 25. Cas 2 : Solution Cas d’usage additionnels • Identification de la pièce défectueuse (Machine Learning) • Commande automatique de pièces • Géolocalisation des techniciens et Machines pour intervention d’urgence • Calculer le temps d’utilisation du robot • Optimisation des maintenances systématiques • Mesure de l’efficacité de l’intervention • Optimisation du processus par analyse du comportement des robots
  • 26. Voir loin, commencer petit ! 3 Conseils pour réussir son projet IoT
  • 28.
  • 29. Les risques Ne pas sous-estimer le choix/conception de l’objet • Les erreurs de conception coutent cher • Maitriser leur maintenance Un capteur B2C n’est pas un capteur B2B • On ne sait pas vraiment dans quel environnement le capteur va aller L’IoT apporte d’autres problèmes • Trop de données, gestion des nombreux objets, … La compatibilité des données est incertaine • Open-Data
  • 30. Et Demain • Baisse des coûts hardware • LI-FI, 5G • Internet of Intelligence • IA grand public • Edge computing • Internet of Humans • Contrôle par la pensée (2013)
  • 31. Interrogation surprise 4 Questions / Réponses (enfin peut-être!)
  • 32. Yes, there are two paths you can go by But in the long run There's still time to change the road you're on Stairway to heaven, Led Zeppelin