[Réponse expert] Quelle perception des industriels dans l’installation d’une solution MES en SaaS vs on-premise ?

SOMMAIRE

• Avantages perçus du MES en SaaS
• Défis et solutions pour l’adoption du MES en SaaS
• Glossaire

L’industrie 4.0 a engendré une transformation profonde des systèmes de production, plaçant le MES (Manufacturing Execution System) au cœur des opérations. L’émergence du cloud computing a encore accentué cette évolution, modifiant la perception des industriels quant au déploiement et à l’utilisation du MES. 

Cet article présente une analyse des avantages et inconvénients du MES en SaaS (Software as a Service) par rapport à l’approche traditionnelle on-premise, en mettant l’accent sur les aspects techniques et les défis spécifiques rencontrés par les experts industriels.

Avantages perçus du MES en SaaS

Sécurité renforcée : un changement de paradigme

La perception de la sécurité des données est un élément central dans la décision de migrer vers un MES en SaaS. Les industriels, initialement réticents à confier leurs données sensibles à des infrastructures externes, constatent que les fournisseurs de cloud investissent massivement dans la sécurité. Des équipes d’experts en cybersécurité, des mesures de protection avancées et des audits réguliers selon les normes de sécurité les plus strictes (ISO 27001, SOC 2) garantissent un niveau de sécurité souvent supérieur à celui des infrastructures on-premise.

Chiffrement des données et gestion des accès

Le chiffrement des données, aussi bien lors du stockage que lors des transferts, est un élément fondamental de la sécurité des solutions MES en SaaS. Des protocoles de chiffrement robustes (AES-256, TLS 1.3) et des mécanismes de gestion des clés de chiffrement performants sont mis en œuvre pour protéger les données sensibles. De plus, des contrôles d’accès granulaires, basés sur les rôles et les responsabilités, limitent l’accès aux informations et aux fonctionnalités du MES aux seuls utilisateurs autorisés.

Protection contre les intrusions et les attaques

Les fournisseurs de cloud mettent en place des systèmes de détection et de prévention des intrusions (IDS/IPS) pour surveiller en permanence les activités suspectes et bloquer les attaques potentielles. Des pare-feu (firewalls) de nouvelle génération, des systèmes de protection contre les logiciels malveillants (anti-malwares) et des mécanismes d’analyse comportementale contribuent à renforcer la sécurité des plateformes cloud.

Sauvegarde et reprise après sinistre

Les solutions MES en SaaS intègrent des mécanismes de sauvegarde et de reprise après sinistre pour garantir la continuité des opérations en cas d’incident majeur. Des sauvegardes régulières des données, la réplication des données sur plusieurs sites géographiques et des plans de reprise après sinistre détaillés minimisent les risques d’interruption de service et de perte de données.

Flexibilité et évolutivité : l’adaptabilité au service de l’agilité

L’un des principaux atouts du MES en SaaS réside dans sa flexibilité et son évolutivité. Les ressources informatiques (serveurs, stockage, puissance de calcul) peuvent être ajustées dynamiquement en fonction des besoins de l’entreprise, sans nécessiter d’investissement matériel supplémentaire. Cette élasticité est particulièrement appréciée dans un contexte industriel où les besoins en ressources peuvent varier considérablement en fonction des cycles de production, des lancements de nouveaux produits ou des pics d’activité saisonniers.

Modèles de déploiement : SaaS, PaaS et IaaS

Les différents modèles de déploiement cloud (SaaS, PaaS, IaaS) offrent aux industriels un large éventail d’options en fonction de leurs besoins et de leurs contraintes. Le SaaS, le modèle le plus répandu pour le MES, dispense les entreprises de la gestion de l’infrastructure et des applications, simplifiant le déploiement et la maintenance. Le PaaS offre un niveau de contrôle intermédiaire, tandis que l’IaaS donne aux entreprises une plus grande liberté dans la configuration et la gestion de leur infrastructure cloud.

Intégration des nouvelles technologies : IoT, Big Data et IA

Le cloud facilite l’intégration des nouvelles technologies (Internet des objets – IoT, Big Data, Intelligence Artificielle – IA) au sein du MES. Les plateformes cloud offrent des services et des outils dédiés à la collecte, au stockage et à l’analyse des données massives générées par les équipements de production connectés (IoT). L’exploitation de ces données grâce à des algorithmes d’IA améliore la prise de décision, l’optimisation des processus et la maintenance prédictive.

Réduction des coûts : un levier d’optimisation

La réduction des coûts est un facteur déterminant dans le choix d’une solution MES en SaaS. L’élimination des coûts d’investissement et de maintenance des infrastructures on-premise (serveurs, stockage, réseau) représente une économie notable De plus, la facturation à l’usage, caractéristique du modèle SaaS, optimise les dépenses en fonction de l’utilisation réelle des ressources.

Coûts d’infrastructure et de maintenance

Le SaaS supprime les coûts liés à l’acquisition, à l’installation et à la maintenance des infrastructures matérielles et logicielles. Les entreprises n’ont plus à se soucier des mises à jour logicielles, des correctifs de sécurité et de la gestion des licences, qui sont pris en charge par le fournisseur de cloud.

Coûts de personnel IT

La gestion d’une infrastructure on-premise nécessite une équipe IT dédiée, ce qui engendre des coûts de personnel importants. Le SaaS réduit ces coûts en transférant la responsabilité de la gestion de l’infrastructure au fournisseur de cloud.

Optimisation des ressources

La flexibilité du cloud optimise l’utilisation des ressources informatiques. Les entreprises ne paient que pour les ressources qu’elles consomment réellement, ce qui évite le surdimensionnement des infrastructures et les dépenses inutiles.

Accessibilité et collaboration : l’information partagée en temps réel

Les solutions MES en SaaS favorisent l’accessibilité à l’information et la collaboration entre les différents acteurs de l’entreprise. L’accès au MES via une simple interface web, depuis n’importe quel appareil (ordinateur, tablette, smartphone), fluidifie la communication et la prise de décision.

Mobilité et accès à distance

La mobilité est un atout majeur du MES en SaaS. Les responsables de production, les opérateurs et les techniciens de maintenance peuvent accéder aux données et aux indicateurs de performance en temps réel, où qu’ils se trouvent, améliorant la réactivité et l’efficacité opérationnelle.

Collaboration inter-sites et inter-services

Le SaaS facilite la collaboration entre les différents sites de production et les services de l’entreprise (production, qualité, maintenance, logistique). Le partage des données et des informations en temps réel harmonise les processus et optimise la coordination des équipes.

Mises à jour transparentes et continues

Les mises à jour du MES en SaaS sont gérées de manière transparente par le fournisseur de cloud, sans interruption de service. Les utilisateurs bénéficient en permanence des dernières fonctionnalités et des correctifs de sécurité, garantissant la fiabilité et la pérennité de la solution.

Défis et solutions pour l’adoption du MES en SaaS

Sécurité des données : la confiance comme enjeu majeur

Malgré les garanties offertes par les fournisseurs de cloud, la sécurité des données reste une préoccupation majeure pour certains industriels. La confidentialité des données de production, la conformité aux réglementations (RGPD) et la protection contre les cyberattaques sont des enjeux à prendre en compte.

Solutions de sécurité avancées

Les fournisseurs de MES en SaaS proposent des solutions de sécurité avancées pour répondre aux exigences des industriels. Des options de chiffrement renforcées, des mécanismes de gestion des identités et des accès (IAM) et des audits de sécurité réguliers  renforcent la protection des données.

Architectures hybrides : un compromis entre cloud et on-premise

Les architectures hybrides, qui combinent cloud et on-premise, répondent aux besoins spécifiques des industriels en matière de sécurité et de flexibilité. Les données sensibles peuvent être conservées sur site, tandis que les applications et les services moins critiques sont hébergés dans le cloud. Cette approche garantit la souveraineté des données et réduit les risques liés à la dépendance au réseau.

Disponibilité et fiabilité du réseau : la continuité des opérations comme impératif

La dépendance au réseau est un facteur à considérer lors de la migration vers un MES en SaaS. Les industriels craignent les interruptions de production et les pertes de données en cas de panne de réseau.

Mécanismes de résilience : cache locale, synchronisation différée et mode hors ligne

Les solutions MES en SaaS intègrent des mécanismes de résilience pour garantir la continuité des opérations en cas de perte de connexion. La mise en cache locale des données maintient l’accès aux informations essentielles, même hors ligne. La synchronisation différée met à jour les données du cloud dès que la connexion est rétablie. Certaines solutions proposent un mode hors ligne  avec des fonctionnalités réduites,  assurant la continuité des opérations critiques.

Surveillance et supervision du réseau

La surveillance et la supervision du réseau sont essentielles pour garantir la disponibilité et la performance du MES en SaaS. Des outils de supervision réseau (monitoring)  détectent les anomalies et les pannes potentielles, permettant une intervention rapide et proactive.

Intégration avec les systèmes existants : l’interopérabilité au cœur des préoccupations

L’intégration du MES en SaaS avec les systèmes d’information existants (ERP, automates programmables, capteurs) est un défi majeur pour les entreprises industrielles. L’interopérabilité entre les différents systèmes est indispensable pour garantir la fluidité des échanges de données et l’efficacité des processus.

Connecteurs standardisés et API ouvertes

Les fournisseurs de MES en SaaS proposent des connecteurs standardisés (OPC UA, MQTT) et des API (Application Programming Interface) ouvertes pour faciliter l’intégration avec les systèmes existants. Ces interfaces garantissent l’interopérabilité entre les différentes solutions et simplifient le développement d’applications personnalisées.

Plateformes d’intégration cloud

Les plateformes d’intégration cloud (iPaaS – Integration Platform as a Service) offrent des outils et des services pour connecter et orchestrer les flux de données entre les applications cloud et on-premise. Ces plateformes simplifient l’intégration du MES en SaaS avec l’écosystème informatique de l’entreprise et réduisent les coûts et les délais de développement.

 

Le passage au cloud pour le MES est une décision stratégique qui nécessite une analyse approfondie des besoins, des contraintes et des opportunités de l’entreprise.

Les avantages du MES en SaaS en termes de sécurité, de flexibilité, de coûts et d’accessibilité sont indéniables, mais les défis liés à la sécurité des données, à la disponibilité du réseau et à l’intégration avec les systèmes existants doivent être pris en compte.

Les solutions hybrides et les technologies innovantes (IoT, Big Data, IA) répondent aux  préoccupations des industriels et ouvrent de nouvelles perspectives pour l’optimisation des processus de production.

La migration vers le cloud  s’inscrit dans une démarche d’amélioration continue, permettant aux entreprises industrielles de gagner en agilité, en compétitivité et en résilience face aux défis de l’industrie 4.0.

 

Auteur : Laurent D’izarny-Gargas, Directeur des Ventes Europe chez GE Vernova

 

Glossaire

API (Application Programming Interface) : interface qui connecte des logiciels, des services et des applications aux environnements différents afin qu’ils puissent connecter leurs données.

Big Data : ensemble d’informations dont les caractéristiques en termes de volume, de vélocité et de variété imposent l’utilisation de technologies et de méthodes analytiques particulières pour créer de la valeur et qui dépassent en général les capacités d’une seule et unique machine, et nécessitent des traitements parallélisés.

Cloud computing : système informatique qui consiste à utiliser des serveurs à distance pour permettre à des utilisateurs de stocker des données, de les partager ou d’accéder à des logiciels distants.

ERP (Enterprise Resource Planning) : système d’information permettant de gérer et suivre au quotidien, l’ensemble des informations et des services opérationnels d’une entreprise.

IA (Intelligence Artificielle) : ensemble des théories et des techniques développant des programmes informatiques complexes capables de simuler certains traits de l’intelligence humaine (raisonnement, apprentissage, etc.).

IAM (Identity and Access Management) : infrastructure de processus métier permettant de gérer les identités électroniques ou numériques.

IDS (Intrusion Detection System) : système conçu pour détecter les activités suspectes ou malveillantes sur un réseau ou un système informatique.

IoT (Internet of Things) : réseau d’objets et de terminaux connectés équipés de capteurs, et de technologies, leur permettant de transmettre et de recevoir des données entre eux et avec d’autres systèmes.

IPS (Intrusion Prevention System) : système conçu pour non seulement détecter les intrusions comme le fait un IDS, mais aussi pour prendre des mesures actives pour prévenir ces intrusions.

MES (Manufacturing Execution System) : logiciel conçu pour optimiser le processus de production par le suivi, la documentation et le contrôle de l’intégralité du cycle de production.

MQTT (Message Queuing Telemetry Transport) : protocole de messagerie léger adapté aux situations où les clients doivent utiliser peu de code et sont connectés à des réseaux peu fiables ou limités en bande passante.

OPC-UA (Open Platform Communications Unified Architecture) : protocole de communication omni-plateforme d’automatisation industrielle (robots industriels, machine-outils et automates programmables industriels).