Étude et conception d’un système IoT intelligent pour la collecte, l’analyse et la distribution à la demande des données industrielles

Abstract

Ce mémoire présente l'étude et la conception d'un système IoT intelligent pour la collecte, l'analyse et la distribution à la demande des données industrielles, appliqué à la maintenance prédictive d'une pompe industrielle par analyse vibratoire. Le système repose sur une architecture IoT en trois couches intégrant les protocoles MQTT et Modbus TCP pour la collecte, InfluxDB pour le stockage des séries temporelles, et Node-RED et Grafana pour la visualisation. Un pipeline de traitement en huit étapes, entièrement simulé sous MATLAB, combine le prétraitement du signal (filtrage, agrégation, FFT), le Machine Learning supervisé (Random Forest — accuracy 100%) et non supervisé (K-Means), la surveillance par seuils ISO 10816 et la prédiction de défaillance par régression linéaire. Les résultats confirment la faisabilité et l'efficacité de l'approche IoT-IA intégrée, avec une distribution à la demande adaptée à trois profils de clients distincts : opérateur de maintenance, ingénieur de diagnostic et superviseur de production.