Dans un contexte IoT (Internet des objets), la collecte de données à partir d'un équipement implique généralement des capteurs intégrés à l'équipement lui-même ou fixés en externe. Ces capteurs peuvent capturer différents types de données en fonction de l'équipement et des mesures souhaitées. Par exemple, dans un environnement industriel, les capteurs peuvent mesurer la température, la pression, les vibrations ou l'humidité. Dans un environnement de soins de santé, les capteurs peuvent surveiller les signes vitaux des patients tels que la fréquence cardiaque, la pression artérielle ou les niveaux d'oxygène.

Voici comment fonctionne généralement le processus :

1. Déploiement des capteurs : les capteurs sont placés de manière stratégique sur ou dans l'équipement pour capturer des points de données pertinents. Ces capteurs sont souvent connectés sans fil à une passerelle ou un hub IoT central.
2. Transmission des données : les capteurs transmettent les données collectées à la passerelle ou au hub IoT central à l'aide de protocoles de communication sans fil tels que le Wi-Fi, le Bluetooth, le Zigbee ou les réseaux cellulaires. Le choix du protocole dépend de facteurs tels que la distance entre les capteurs et la passerelle, les besoins en énergie et la vitesse de transfert des données.
3. Traitement des données : les données reçues par la passerelle IoT sont traitées localement ou envoyées vers le cloud pour traitement. Le traitement peut impliquer des tâches telles que la normalisation des données, le filtrage, l'agrégation ou même l'analyse initiale pour en tirer des informations.
4. Stockage des données : Une fois traitées, les données sont stockées dans une base de données ou un entrepôt de données. Dans le cadre de la gestion des actifs, ces données peuvent être stockées dans un système de gestion des actifs spécialisé ou dans un système de planification des ressources de l'entreprise (ERP) plus large, en fonction de la configuration et des exigences de l'organisation.
5. Analyse et visualisation des données : les données stockées peuvent être analysées pour extraire des informations précieuses sur les performances de l'équipement, les modèles d'utilisation, les besoins de maintenance, etc. Les outils de visualisation tels que les tableaux de bord ou les rapports peuvent ensuite présenter ces informations dans un format convivial pour que les parties prenantes puissent les interpréter et agir.
6. Action et automatisation : sur la base des informations obtenues grâce à l'analyse des données, les organisations peuvent prendre des mesures proactives telles que la planification de la maintenance, l'optimisation de l'utilisation des équipements ou le déclenchement d'alertes en cas de problèmes potentiels.

Dans le cadre d'une gestion d'actifs multiples, les données collectées à partir de divers équipements répartis sur différents sites ou installations peuvent être regroupées et gérées de manière centralisée au sein du système de gestion des actifs. Cette centralisation permet aux organisations d'avoir une vue globale de leurs actifs, de rationaliser les processus de maintenance, d'optimiser l'allocation des ressources et de prendre des décisions basées sur les données pour améliorer l'efficacité et la fiabilité opérationnelles.