FR3126795A1 - Système de simulation de l’impact environnemental d’une chaine d’internet des objets - Google Patents

Système de simulation de l’impact environnemental d’une chaine d’internet des objets Download PDF

Info

Publication number
FR3126795A1
FR3126795A1 FR2109476A FR2109476A FR3126795A1 FR 3126795 A1 FR3126795 A1 FR 3126795A1 FR 2109476 A FR2109476 A FR 2109476A FR 2109476 A FR2109476 A FR 2109476A FR 3126795 A1 FR3126795 A1 FR 3126795A1
Authority
FR
France
Prior art keywords
environmental impact
entities
architecture
model
zone
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
FR2109476A
Other languages
English (en)
Inventor
Pascale VICAT-BLANC
Guilhem RAFFRAY
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Stackeo
Original Assignee
Stackeo
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Stackeo filed Critical Stackeo
Priority to FR2109476A priority Critical patent/FR3126795A1/fr
Priority to PCT/EP2022/074824 priority patent/WO2023036804A1/fr
Publication of FR3126795A1 publication Critical patent/FR3126795A1/fr
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/10Geometric CAD
    • G06F30/18Network design, e.g. design based on topological or interconnect aspects of utility systems, piping, heating ventilation air conditioning [HVAC] or cabling
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2119/00Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
    • G06F2119/06Power analysis or power optimisation

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

L’invention porte sur un système de simulation de l’impact environnemental d’une chaine d’internet des objets, comprenant : -une mémoire numérique (81) stockant : -un modèle d’une architecture (1) incluant des entités interconnectées ; et -un modèle d’interactions entre les entités interconnectées, chaque entité interconnectée étant associée à une zone dans le groupe comprenant : zone d’objet connecté (2), zone passerelle (3) entre objets connectés et réseau étendu, zone de réseau étendu (4), zone de dispositif de traitement numérique bas niveau (5) distant de l’objet, zone de service applicatif (6) d’exploitation des données; -une base de données définissant des données d’impact environnemental pour chacune desdites entités ; -un scénario d’utilisation des différentes entités du modèle d’architecture ; -un dispositif de traitement numérique (82) configuré pour calculer l’impact environnemental pour chacune desdites zones respectives et un dispositif de restitution (83) de l’impact environnemental calculé différenciant l’impact environnemental pour chacune desdites zones. Figure à publier avec l’abrégé : Fig. 1

Description

Système de simulation de l’impact environnemental d’une chaine d’internet des objets
L’invention concerne les systèmes de simulation du comportement de réseaux et de systèmes d’objets interconnectés, souvent désignés par le terme d’Internet des Objets ou IoT.
La transformation numérique de l’ensemble des secteurs d’activité de nos sociétés modernes s’intensifie. Ainsi, les environnements et services connectés connaissent ou vont connaître un développement important, par exemple dans le domaine des véhicules connectés, des villes connectées ou de la santé connectée. De tels services sont notamment basés sur la mise en place et l’utilisation d’un grand nombre d’objets connectés. L’Internet des Objets désigne alors l’ensemble des systèmes sous-jacents qui sont développés puis déployés et reliés dans le but de délivrer ces services connectés. En s'appuyant sur les protocoles Internet, l’Internet des Objets hérite de la robustesse, de l'évolutivité et des propriétés omniprésentes de l'infrastructure Internet avec le même potentiel d'effet de réseau.
Contrairement à l’Internet, dont le but initial était d'interconnecter des systèmes informatiques ouverts et de permettre la communication de données entre eux, la technologie de l'Internet des objets vise à interconnecter le monde physique contraint avec le monde virtuel.
Pour y parvenir, l'infrastructure sous-jacente doit être conçue pour fournir une connectivité continue, adaptée, sécurisée et fiable des objets, pour permettre des communications en temps réel, mais aussi pour collecter et traiter d'énormes quantités de données.
Ces nouvelles tâches exigent que les systèmes d’Internet des Objets exploitent des interconnexions complexes de composants physiques et définis par logiciel qui devraient fonctionner de concert pour garantir que la connectivité, la communication et la gestion des données sont sûres et précises. Ces interconnexions seront de plus en plus définies par logiciel pour permettre l’agilité et l’évolutivité requise.
Des composants spécialisés sont en charge du déplacement des paquets de données, d'autres du maintien des connexions sécurisées, tandis que d'autres entités sont responsables du traitement, de l'analyse, du stockage ou de la fourniture des données au bon moment, au bon endroit au bon coût avec le bon niveau de sécurité et de confidentialité. Ces systèmes comprenant des milliers voire des millions de composants hétérogènes multi-couches sont très difficiles à concevoir, à déployer et à maintenir de bout en bout. Une difficulté supplémentaire vient du caractère évolutif et dynamique des interconnexions.
Pour bâtir un système d’Internet des Objets, les activités de conception et déploiement d’infrastructures, d’objets et d’applications font appel à un ensemble des compétences très différentes dont les acteurs travaillent souvent de manière isolée. Les approches traditionnelles utilisées par les équipes informatiques ou les opéTaux/ Rateurs de réseaux pour concevoir des réseaux et des systèmes distribués, atteignent leurs limites dans le contexte très large échelle de l’Internet des Objets, avec des équipes qui ne sont pas habituées à collaborer étroitement et à partager des perspectives communes.
La recherche de réduction de l’impact environnemental d’un système est une application majeure de l’Internet des Objets. En effet, de nombreux domaines tels que l’automobile ou les bâtiments connectés laissent envisager que la mise en place de capteurs à distance pourrait permettre de mesurer précisément pour réguler de façon automatique des systèmes en vue par exemple de réduire la consommation d’énergie ou les émissions de gaz à effet de serre.
Les décideurs doivent de plus en plus fréquemment prendre des décisions pour le déploiement de nouvelles solutions de réduction d’impact environnemental basées sur l’Internet des Objets. Cependant, les décideurs ne disposent pas d’outil leur permettant d’anticiper les impacts environnementaux des solutions d’Internet des Objets dans leur cycle de vie. On constate que ces décisions doivent être prises avec des informations seulement partielles sur l’impact environnemental effectif des solutions retenues. Les décideurs ne peuvent notamment pas anticiper la durée de retour sur investissement environnemental. Les exploitants de solutions IoT manquent par ailleurs d’outils leur permettant d’identifier les paramètres les plus efficaces pour réduire de façon efficace l’impact environnemental. Par ailleurs, les exploitants de solutions d’Internet des Objets doivent ou vont devoir préparer des rapports pour justifier de l’impact environnemental de leurs solutions, soit pour des raisons fiscales, soit pour des raisons réglementaires. Les exploitants de ces solutions ne disposent pas de solutions satisfaisantes leur permettant de générer de tels rapports et ce de façon fiable.
L’invention vise à résoudre un ou plusieurs de ces inconvénients. L’invention porte ainsi sur système de simulation de l'impact environnemental d'une chaine d'internet des objets :
-une mémoire numérique stockant :
-un modèle d'une architecture incluant des entités interconnectées ; et
-un modèle d'interactions entre les entités interconnectées, chaque entité interconnectée étant associée à une zone respective sélectionnée dans le groupe comprenant : zone d'objet connecté, zone passerelle entre objets connectés et réseau étendu, zone de réseau étendu, zone de dispositif de traitement numérique bas niveau distant de l'objet, zone de service applicatif d'exploitation des données d'un objet ;
-une base de données définissant des données d'impact environnemental pour chacune desdites entités ;
-un scénario d'utilisation des différentes entités du modèle d'architecture ;
-un dispositif de traitement numérique configuré pour calculer l'impact environnemental de ladite architecture sur la base dudit modèle d'interactions, sur la base des données d'impact environnemental desdites entités interconnectées et sur la base du scénario stocké, en outre configuré pour calculer l'impact environnemental pour chacune desdites zones respectives ;
-un dispositif de restitution de l'impact environnemental calculé différenciant l'impact environnemental pour chacune desdites zones.
L’invention porte également sur les variantes suivantes. L’homme du métier comprendra que chacune des caractéristiques des variantes suivantes peut être combinée indépendamment aux caractéristiques ci-dessus, sans pour autant constituer une généralisation intermédiaire.
Selon une variante, la base de données comprend des données d'impact environnemental dissociées pour différentes couches fonctionnelles, comprenant une couche de données, une couche réseau, une couche physique, une couche d'énergie, le dispositif de traitement étant configuré pour calculer l'impact environnemental pour chacune desdites couches respectives, le dispositif de restitution de l'impact environnemental calculé différenciant l'impact environnemental pour chacune desdites couches.
Selon encore une variante, les différentes couches fonctionnelles de la base de données comprennent également une couche de communication et une couche de connectivité.
Selon une autre variante, la base de données comprend des données d'impact environnemental dissociées pour différentes périodes de la vie de chaque entité, les périodes incluant le cycle de production, le cycle d'utilisation et le cycle de mise au rebut, le dispositif de traitement étant configuré pour calculer l'impact environnemental pour chacune desdites périodes respectives, le dispositif de restitution de l'impact environnemental calculé différenciant l'impact environnemental pour chacune desdites périodes.
Selon encore une variante, le dispositif de traitement comprend un module d'anticipation, configuré pour fournir des variations de paramètres du scénario d'utilisation, le dispositif de traitement étant configuré pour calculer l'impact environnemental pour chacune desdites zones respectives avec les variations de paramètres du scénario, le dispositif de restitution de l'impact environnemental calculé restituant l'évolution de l'impact environnemental avec lesdites variations pour chacune desdites zones.
Selon encore une autre variante, le scénario d'utilisation stocké comprend une durée d'utilisation, une durée de vie, un modèle de déploiement temporel d'un nombre d'entités interconnectées, une intensité d'usage d'une entité dans la zone de service applicatif.
Selon une variante:
-la mémoire numérique stocke un modèle d'une architecture de référence incluant des entités interconnectées de référence et un modèle d'interactions de référence entre les entités connectées de référence, un scénario de référence d'utilisation des différentes entités du modèle d'architecture de référence,
-le dispositif de traitement numérique étant configuré pour calculer l'impact environnemental de ladite architecture de référence sur la base dudit modèle d'interactions de référence, sur la base des données d'impact environnemental desdites entités interconnectées de référence et sur la base du scénario de référence stocké pour le modèle d'interactions de référence entre les entités interconnectées de référence du modèle d'architecture de référence ;
-le dispositif de traitement numérique étant configuré pour calculer un impact environnemental de la mise en place de ladite architecture des interconnectées, et configuré pour calculer une durée de retour sur impact environnemental à partir de laquelle le cumul de l'impact environnemental de mise en place et de l'impact environnemental calculé pour l'architecture des entités interconnectées dépasse l'impact environnemental calculé pour l'architecture de référence ;
-le dispositif de restitution est configuré pour afficher ladite durée de retour sur impact environnemental.
Selon encore une variante, le modèle d'architecture comprend des entités interconnectées associée à une zone d'objet instrumenté, ledit scénario d'utilisation et ledit scénario d'utilisation de référence incluant des modèles de déploiement temporel des entités interconnectées de la zone d'objet instrumenté du modèle d'architecture et du modèle d'architecture de référence ou des entités interconnectées de la zone de service applicatif du modèle d'architecture et du modèle d'architecture de référence.
Selon une autre variante, la base de données définissant les données d'impact environnemental pour chacune desdites entités dissocie si une entité appartient à un tiers ou à un exploitant d'une desdites zones, le dispositif de traitement numérique étant en outre configuré pour calculer l'impact environnemental de l'architecture pour les entités appartenant à un tiers et pour les entités appartenant à un exploitant d'au moins une desdites zones, le dispositif de restitution étant en outre configuré pour restituer de façon différenciée l'impact environnemental pour les entités appartenant audit exploitant et pour les entités appartenant à au moins un tiers.
Selon encore une variante, le dispositif de traitement numérique est configuré pour calculer l'impact environnemental de l'ensemble de ladite architecture sur la base de l'impact environnemental calculé pour chacune desdites zones respectives.
Selon une autre variante, la base de données mémorisée définissant les données d'impact environnemental pour chacune desdites entités est issue de mesures réelles de données d'impact environnemental.
D’autres caractéristiques et avantages de l’invention ressortiront clairement de la description qui en est faite ci-après, à titre indicatif et nullement limitatif, en référence aux dessins annexés, dans lesquels :
illustre schématiquement un exemple d’architecture et d’interactions d’une chaine d’internet des objets pour laquelle l’invention peut être mise en œuvre ;
illustre schématiquement un système de simulation d’impact environnemental selon l’invention ;
illustre un exemple de restitution de l’impact environnemental différencié pour différentes zones ;
illustre un exemple d’informations d’une base de données d’impact environnemental ;
illustre un exemple de restitution de l’impact environnemental différencié pour différentes couches fonctionnelles ;
illustre un exemple de gestion du scénario avec des paramètres de gestion de périodes de vie ;
illustre un exemple de restitution de l’impact environnemental différencié pour différents périodes de la vie des entités ;
illustre un exemple de restitution de l’impact environnemental par son évolution dans le temps ;
illustre schématiquement un exemple de restitution de l’influence des variations d’un paramètre de scénario d’utilisation sur l’impact environnemental ;
illustre schématiquement un exemple de restitution du calcul du retour sur planète entre une nouvelle architecture simulée et une architecture de référence ;
illustre schématiquement un exemple d’architecture d’une chaine d’internet des objets pour un cas particulier.
L’invention porte sur un système de simulation de l’impact environnemental d’une chaine d’internet des objets, dont un exemple d’architecture 1 est illustré en référence à la . Une chaine d’internet des objets fournit une interconnexion organisée entre des entités matérielles et logicielles, pour permettre une interconnectivité globale et un échange de données entre des objets du monde physique, augmentés par des capacités de capture d’information de terrain, d’actions sur des équipements physiques et de communication, appelées objets IoT ou objets instrumentés, et des applications et services logiciels qui comprennent les services IoT. Ces entités exploitent les capacités de connectivité et de traitement des données pour analyser et exploiter les données de détection et interagir avec les objets et les utilisateurs IoT.
Les objets instrumentés peuvent être simples (capteurs, afficheurs, modules logiciels) ou des dispositifs physiques complexes comme des véhicules, des maisons, des avions, des usines, des corps humains, des infrastructures de transport, des infrastructures énergétiques ou des champs agricoles.
Dans un exemple simple, deux utilisateurs sont impliqués: le fournisseur de services qui exploite et gère l'outil et le client, comme une grande entreprise, qui vend un service ou un produit aux utilisateurs finaux ou aux consommateurs.
Si un client souhaite déployer un nouveau service ou une nouvelle infrastructure pour ses utilisateurs finaux, une telle infrastructure peut impliquer un grand réseau ou système d’entités interconnectées. Le client peut avoir une expérience ou des moyens limités pour déterminer l’impact environnemental d’une telle infrastructure, étant donné que les réseaux d’entités interconnectés peuvent être excessivement complexes, vastes et difficiles à calculer. Le client peut par exemple souhaiter simuler au préalable l’impact environnemental d’une nouvelle solution avant de la déployer.
Dans une mémoire numérique, on stocke :
-un modèle de l’architecture de la solution incluant des entités interconnectées (correspondant à des types) ; et
-un modèle d’interactions entre les entités interconnectées.
La est un diagramme illustrant à la fois le modèle de l’architecture avec l’ensemble des entités et leur répartition dans différentes zones, et le modèle des interactions en illustrant les interconnexions entre les entités des différentes zones.
Dans le modèle de l’architecture, chaque entité interconnectée est associée à une zone respective sélectionnée dans le groupe comprenant : une zone d’objets connectés 2 (aussi appelés thing zone en langue anglaise, une zone passerelle 3 (aussi appelée bordure, périphérie de réseau ou informatique de périphérie pour edge en langue anglaise) entre les objets connectés et un réseau étendu, une zone de réseau étendu 4 (souvent désigné par l’acronyme WAN pour wide area network en langue anglaise), zone 5 de traitement numérique générique des messages et des données (collecte et routage de messages, aggrégation et analyse des données) distant de l’objet (par exemple dans une plateforme en nuage ou cloud en langue anglaise), une zone 6 de service applicatif d’exploitation sémantique des données d’un objet (faisant sens dans le contexte métier, par exemple l’état d’une ligne de production, le dysfonctionnement d’une machine, la position d’un conteneur). Dans l’exemple illustré, le modèle d’architecture comprend en outre une zone 9 d’objets instrumentés (par exemple dotés d’un système électronique embarqué permettant la lecture, le pré-traitement et l’envoi des données de mesure).
La zone 9 comprend ainsi des objets instrumentés 91 et 92, par exemple des véhicules automobiles. La zone d’objets connectés 2 comprend des capteurs 21, 22 et 23, 24 fixés respectivement sur les objets instrumentés 91 et 92. La zone d’objets connectés 2 peut également comprendre des modules de communication 25 et 26 en communication avec les capteurs. La zone passerelle 3 comprend par exemple des routeurs 31 et 32, par exemple des routeurs sans fil, communiquant avec les modules de communication 25 et 26 de la zone d’objets connectés 2. La zone de réseau étendu 4 comprend par exemple des répéteurs (ici un répéteur 41), en communication avec les routeurs. La zone 5 de traitement numérique générique des messages et des données (analyse de données, gestion des dispositifs) est connectée à la zone de réseau étendu 4. La zone 6 de service applicatif d’exploitation sémantique de données d’objet est connectée à la zone 5.
Le modèle d’architecture 1 illustre ici un ensemble d’entités individuelles et pour une topologie simple. On peut cependant également envisager que chaque entité illustré corresponde à une flotte d’entités individuelles, dans un souci de simplification de l’affichage du modèle d’architecture 1. Dans le modèle d’architecture 1, le nombre d’entités individuelles dans une flotte peut être paramétré pour modifier les calculs d’impact environnemental mis en œuvre. La restitution des calculs liés au nombre d’entités ou d’utilisateurs pourra faire référence à ce nombre, afin de permettre un comparatif ou un ajustement d’une solution en cours de développement. Par exemple, la consommation d'énergie et la consommation de batterie dépendra de l'intensité d'usage d’un système IoT. Le calcul des volumes de données et de messages qui transitent dans le système IoT dérive d'une analyse séquentielle de la topologie de l'infrastructure représentée sous forme de multigraphe.
Le modèle d’interactions entre les entités interconnectées définit par exemple comment les entités sont interconnectées (et par exemple à quel niveau fonctionnel les entités échangent de l’information : données, message, réseau…). Le modèle d’interactions peut inclure une topologie logique ou un modèle de connectivité. Le modèle d’interaction peut inclure des informations de direction et de temporalité (diagramme de temps d’un protocole par exemple). Les capteurs 21 et 22 sont associés à l’objet 91. Les capteurs 23 et 24 sont associés à l’objet 92. Les capteurs 21 et 22 sont connectés à l’antenne 25, les capteurs 23 et 24 sont connectés au module de communication 26. L’antenne 25 est connectée au routeur 31, le module de communication 26 est connectée au routeur 32. Les routeurs 31 et 32 sont connectés au répéteur 41.
La mémoire numérique stocke également une base de données définissant des données d’impact environnemental pour chacune desdites entités de l’architecture 1. Les données d’impact environnemental peuvent être des données issues de mesures réelles sur les entités (par exemple suite à des mises à jour), des données issues de simulations ou des données issues de documentations techniques d’un fabriquant. Les mesures réelles des données peuvent être réalisées par une communauté industrielle ou scientifique.
La mémoire numérique stocke également un scénario d’utilisation des différentes entités du modèle d’architecture 1.
Le système de simulation de l’impact environnemental 8, illustré schématiquement à la , comprend ainsi une mémoire numérique 81 (par exemple une mémoire de masse de type disque dur), un dispositif de traitement numérique 82 et un dispositif de restitution de l’impact environnemental 83.
Le dispositif de traitement numérique 82 (par exemple un ordinateur de type serveur) est configuré pour calculer l’impact environnemental de l’architecture 1 mémorisée, sur la base du modèle d’interactions mémorisé, sur la base des données d’impact environnemental des entités interconnectées de l’architecture 1 mémorisées, et sur la base du scénario mémorisé. Le dispositif de traitement numérique 82 est en outre configuré pour calculer l’impact environnemental pour chacune des zones respectives. Le dispositif de traitement numérique 82 comprend une interface de communication homme/machine, par exemple sous la forme d’une interface internet, afin de permettre à un utilisateur de modifier des paramètres du modèle d’architecture, du modèle d’interactions, de la base de données d’impact environnemental des entités, ou du scénario d’utilisation des différentes entités du modèle d’architecture.
Le dispositif de restitution 83 (par exemple un module d’affichage générant des images pour un écran d’affichage) est configuré pour restituer l’impact environnemental calculé en différenciant l’impact environnemental pour chacune des zones. Le dispositif de restitution 83 permet ainsi d’identifier rapidement quelle zone de l’architecture 1 présente le principal impact environnemental. Ainsi, le concepteur de l’architecture 1 pourra envisager d’optimiser une zone particulière de cette architecture 1, afin de réduire l’impact environnemental par une conception ciblée de cette zone. De façon pratique, l’optimisation peut aboutir à réaliser plus de distribution dans la zone de bordure 3 ou plus de centralisation par une architecture en nuage, ou à une sélection de composants plus efficaces énergétiquement (réseau bas débit, utilisation d’un nuage frugal…).
La illustre un exemple de restitution de l’impact environnemental différencié pour différentes zones. La restitution peut inclure un visuel 920 du modèle d’architecture et des interactions. Pour un paramètre environnemental donné (par exemple la quantité d’émission de gaz à effet de serre), la restitution fournit pour les zones 9 et 2 à 6 des valeurs d’impact environnemental pour ce paramètre sous la forme de représentations graphiques 941 à 946, éventuellement accompagnées d’un affichage de valeurs chiffrées. Une telle représentation permet d’identifier par zone celle qui a le plus d’impact sur un paramètre environnemental. Avantageusement, la restitution fournit des valeurs de référence pour les zones 9 et 2 à 6, correspondant par exemple à la simulation d’une architecture existante. La restitution fournit ainsi des valeurs d’impact environnemental pour le paramètre sous la forme de représentations graphiques 931 à 936. La restitution peut être réalisée individuellement pour chaque paramètre d’impact environnemental, ou en compilant différents paramètres environnementaux en un paramètre composite. La méthode de compilation du paramètre composite pourra être définie par l’utilisateur, afin de pondérer les différents paramètres environnementaux, par exemple pour donner une prépondérance à une réduction de volumes de déchets ou à une réduction de la consommation énergétique.
Les paramètres d’impact environnemental peuvent notamment concerner une pollution ou une utilisation de ressources naturelles. On peut notamment sélectionner des paramètres d’impact environnemental formant des indicateurs prépondérants, traduisant des pollutions induites par des procédés d’extraction ou de raffinage de matières premières. Les paramètres d’impact environnemental que l’on peut envisager sont notamment : la consommation d’énergie (par exemple exprimée en MWh), l’émission de gaz à effet de serre (par exemple en tonnes équivalent carbone), la consommation d’eau, la pollution d’eau (par exemple exprimée en litres.années pour exprimer de manière combinée les quantités d’eau polluée et les durées de pollution communément admises), la pollution des sols (par exemple exprimée en mètres cubes.années pour exprimer de manière combinée les volumes de terre souillés et les durées de pollution communément admises) la consommation de matériaux non renouvelables (par exemple exprimée en masse) ou la consommation de matière première de façon plus générale, le volume de déchet, la durée de dégradation naturelle.
Avantageusement, la base de données des données d’impact environnemental comprend des données d’impact environnemental dissociées pour différentes couches fonctionnelles, comprenant une couche de données DL, une couche réseau NL, une couche physique PL, et une couche d’énergie EL. Avantageusement, la base de données des données d’impact environnemental comprend des données d’impact environnemental dissociées pour d’autres couches fonctionnelles, telle qu’une couche fonctionnelle de communication ML ou une couche de connectivité sécurisée CL. Le dispositif de traitement 82 est alors avantageusement configuré pour calculer l’impact environnemental pour chacune des couches respectives, le dispositif de restitution 83 de l’impact environnemental calculé étant configuré pour différencier l’impact environnemental pour chacune des couches.
Un exemple d’une base de données est illustré à la , avec décomposition des impacts environnementaux par couche et par cycle de vie. Pour un paramètre environnemental donné Pi, on illustre un exemple de contenu d’une base de données d’impact environnemental pour un ensemble d’entités, ventilé pour les différentes couches fonctionnelles. L’impact environnemental des entités est également ventilé pour les différentes périodes de la vie de chaque entité. Par exemple, pour la production de l’entité 1 (colonne Ent1Prd), les impacts sur un paramètre Pi (par exemple une quantité d’émission de gaz à effet de serre) sur la couche de données DL, la couche fonctionnelle de communication ML, la couche de connectivité sécurisée CL, la couche réseau NL, la couche physique PL et la couche d’énergie EL sont respectivement Par11, Par21, Par31, Par41, Par51 et Par61. Pour l’utilisation de l’entité 1 (colonne Ent1Uti), les impacts sur le paramètre Pi sur la couche de données DL, la couche fonctionnelle de communication ML, la couche de connectivité sécurisée CL, la couche réseau NL, la couche physique PL et la couche d’énergie EL sont respectivement Par12, Par22, Par32, Par42, Par52 et Par62. Pour la mise au rebut de l’entité 1 (colonne Ent1Was), les impacts sur le paramètre Pi sur la couche de données DL, la couche fonctionnelle de communication ML, la couche de connectivité sécurisée CL, la couche réseau NL, la couche physique PL et la couche d’énergie EL sont respectivement Par13, Par23, Par33, Par43, Par53 et Par63. Pour la production de l’entité 2 (colonne Ent2Prd), les impacts sur le paramètre Pi sur la couche de données DL, la couche fonctionnelle de communication ML, la couche de connectivité sécurisée CL, la couche réseau NL, la couche physique PL et la couche d’énergie EL sont respectivement Par14, Par24, Par34, Par44, Par54 et Par64.
La illustre un exemple de restitution de l’impact environnemental différencié pour différentes couches fonctionnelles. La restitution peut être réalisée individuellement pour chaque paramètre d’impact environnemental, ou en compilant différents paramètres environnementaux en un paramètre composite. Pour un paramètre environnemental donné (par exemple la quantité d’émission de gaz à effet de serre), la restitution fournit pour les couches DL, ML, CL, NL, PL et EL des valeurs d’impact environnemental pour ce paramètre sous la forme de représentations graphiques 961 à 966, éventuellement accompagnées d’un affichage de valeurs chiffrées. Une telle représentation permet d’identifier par couche fonctionnelle celle qui a le plus d’impact sur un paramètre environnemental. Avantageusement, la restitution fournit des valeurs de référence pour les couches DL, ML, CL, NL, PL et EL, correspondant par exemple à la simulation d’une architecture existante. La restitution fournit ainsi des valeurs d’impact environnemental pour le paramètre sous la forme de représentations graphiques 951 à 956 pour l’architecture de référence. L’affichage peut être décomposé pour chaque couche fonctionnelle de chaque zone pour gagner en finesse d’analyse.
Avantageusement, la base de données comprend des données d’impact environnemental dissociées pour différentes périodes de la vie de chaque entité. Les périodes considérées incluent typiquement le cycle de production, le cycle d’utilisation et le cycle de mise au rebut. Le dispositif de traitement 82 est configuré pour calculer l’impact environnemental pour chacune des périodes respectives. Le dispositif de restitution de l’impact environnemental calculé différencie alors l’impact environnemental pour chacune des périodes de la vie des entités ou des zones. Chaque cycle peut également être décomposé en phases plus précises. Par exemple, pour le cycle de production, on peut décomposer les impacts environnementaux en phase d’extraction de matière première, en phase de fabrication, en phase de distribution ou en phase de déploiement. Pour la mise au rebut, on peut décomposer les impacts environnementaux en phase de collecte, en phase de recyclage, en phase de mise en décharge de déchets résiduels. Avec un tel niveau de précision, la base de données d’impacts environnementaux peut être mise à jour finement pour tenir compte des évolutions ou d’une amélioration des connaissances sur une phase spécifique pour une entité.
Avantageusement, le scénario d’utilisation de l’architecture 1 peut être configuré avec une durée d’utilisation, une durée de vie, un modèle de déploiement temporel d’au moins une entité interconnectée, ou une intensité d’usage d’une entité dans la zone de service applicatif. L’intensité d’usage dépend par exemple de la période de collecte et de transmission des données de terrain (plus ou moins en temps réel par exemple).
La illustre un exemple de gestion du scénario avec de tels paramètres. Pour chaque année d’utilisation T0, T1, T2 ou T3, on prévoit les quantités produites P0, P1, P2 et P3 pour un type d’entité donné, les quantités utilisées U0, U1, U2 et U3 pour ce type d’entité, et les quantités mises au rebut E0, E1, E2 et E3 pour ce type d’entité, ces informations pouvant se présenter sous la forme d’une base de données. De tels scénarios pourront être mis à jour ou visualisés par l’intermédiaire de graphes temporels. De tels scénarios de déploiement pourront soit être basés sur des mesures réelles de déploiement (par exemple sur des statistiques à intervalles réguliers des entités réellement en service) ou sur des estimations d’évolution de déploiement.
Pour chaque année d’utilisation, on peut mettre en œuvre un procédé comprenant les étapes 101 à 110 illustrées. A l’étape 101, on met à jour la population d’entités produites pour l’année prise en compte. A l’étape 102, on applique un scénario de déploiement de ces entités produites. Aux étapes 103 à 105, on applique des scénarios de remplacement de mise à jour des entités en cours d’utilisation. L’étape 103 comprend une étape de mise à jour du nombre d’entités sur la base du nombre de nouvelles entités déployées et des entités déjà déployées. L’étape 104 comprend une mise à jour du nombre d’entités sur la base d’un scénario de renouvellement temporel programmé des entités. L’étape 105 comprend une mise à jour du nombre d’entités sur la base du remplacement d’entités devenues indisponibles de façon imprévisible. L’étape 106 détermine le nombre des entités en cours d’utilisation pour l’année considérée. Dans une version plus précise de la solution, on pourra aussi prendre en compte l’impact des remplacements d’entités (par exemple le remplacement d’une batterie par un technicien, en prenant en compte le déplacement de ce technicien).
Aux étapes 107 à 109, on applique des scénarios de mise au rebut d’entités au cours de l’année considérée. A l’étape 107, on applique un scénario de mise au rebut programmé d’un nombre d’entités. A l’étape 108, on applique un scénario de mise au rebut d’un nombre d’entités pour des raisons imprévisibles. A l’étape 109, on détermine le nombre total d’entités mises au rebut pour l’année considérée. A l’étape 110, on détermine le nombre d’entités résiduelles pour l’année suivante.
La illustre un exemple de restitution de l’impact environnemental différencié pour différents périodes de la vie des entités. La représentation est ici très simplifiée avec, pour un paramètre environnemental donné :
-l’impact environnemental du cycle de production sous forme d’une représentation graphique 981, éventuellement complété d’informations chiffrées ;
- l’impact environnemental du cycle d’utilisation sous forme d’une représentation graphique 982, éventuellement complété d’informations chiffrées ;
- l’impact environnemental du cycle de mise au rebut sous forme d’une représentation graphique 983, éventuellement complété d’informations chiffrées.
Avantageusement, la restitution fournit des valeurs de référence pour chacun de cycles de vie, respectivement sous la forme de représentation graphiques respectives 971 à 973, pour l’impact environnemental du cycle de production, l’impact environnemental du cycle d’utilisation, l’impact environnemental du cycle de mise au rebut. La restitution peut être réalisée individuellement pour chaque paramètre d’impact environnemental, ou en compilant différents paramètres environnementaux en un paramètre composite.
La restitution de l’impact environnemental peut être effectuée comme illustré à la , en illustrant l’évolution dans le temps d’un paramètre environnemental. Cette évolution peut être affinée par zone et/ou par couche fonctionnelle. La courbe en trait plein correspond à l’évolution dans le temps d’un paramètre environnemental pour l’architecture simulée. La courbe en trait plein correspond à l’évolution dans le temps de ce paramètre environnemental pour une architecture de référence simulée.
Avantageusement, le dispositif de traitement 82 comprend un module d’anticipation. Le module d’anticipation est configuré pour fournir des variations de paramètres du scénario d’utilisation. La variation du scénario peut comprendre une variation prédéfinie (par exemple de 5% à la hausse ou à la baisse) sur les paramètres d’impact environnementaux ou sur le nombre d’entité pour chaque zone. Le module d’anticipation calcule alors l’impact environnemental pour chacune desdites zones sur la base d’une variation prédéfinie (et éventuellement pour chacune desdites couches). Le dispositif de restitution 83 est alors configuré pour restituer l’influence de chaque variation sur l’impact environnemental. La restitution peut être illustrée sous forme d’évolution de l’impact en pourcentage.
La illustre un exemple de restitution de l’influence des variations d’un paramètre de scénario d’utilisation sur l’impact environnemental. On retrouve ici les représentations graphiques 941 à 946 des valeurs d’impact environnemental pour les zones 2 à 6 et 9 pour un paramètre d’impact environnemental. Pour une variation donnée d’un paramètre de scénario d’utilisation (par exemple un incrément du nombre de capteurs déployé), le dispositif de traitement 82 fait usage d’un module d’anticipation, configuré pour fournir ces variations du scénario d’utilisation et calculer l’impact environnemental de cette variation pour chaque zone. Les valeurs calculées suite à cette variation du scénario sont ici affichées sous forme de représentations graphiques 991 à 996. La restitution peut être réalisée individuellement pour chaque paramètre d’impact environnemental, ou en compilant différents paramètres environnementaux en un paramètre composite.
La illustre un exemple de restitution de l’influence de présentation d’un retour sur planète. La restitution peut inclure un visuel 920 du modèle d’architecture et des interactions. Pour un paramètre environnemental donné (ou un paramètre environnemental composite), la restitution fournit pour l’ensemble de l’architecture une durée de retour sur planète en mois, c’est-à-dire la durée qui sera nécessaire pour que le bilan de l’impact du déploiement d’une nouvelle architecture soit positif ou un pourcentage d’augmentation ou de réduction concernant un paramètre environnemental sur une durée donnée. Sur une durée donnée, la restitution peut générer un impact environnemental positif quantifié par le diagramme 911, comparé à un impact environnemental négatif quantifié par le diagramme 912. Avantageusement, on restitue l’impact environnemental pour chaque entité ou groupes d’entités sur une certaine période pour le paramètre environnemental, sous la forme d’histogrammes 901 à 906.
L’interface illustrée à la liste un certain nombre d’indications, présentées ici sous la forme d’étiquettes (Lab1, Lab2…) associées à des valeurs respectives (921 à 929), dont certaines sont calculées par le dispositif de traitement 82, d’autres sont saisies par l’utilisateur. Les valeurs respectives 921 à 929 peuvent par exemple correspondre à une durée de vie de l’architecture 1 pour le calcul des diagrammes 911 et 912, une intensité de carbone dans la génération d’électricité, l’impact environnemental positif aussi quantifié par le diagramme 911, un nombre de capteurs d’un premier type pendant la durée de vie, l’impact énergétique annuel de l’utilisation d’un capteur du premier type, l’impact de la production du capteur du premier type, l’impact de la mise au rebut du capteur du premier type, un nombre de capteurs d’un deuxième type pendant la durée de vie, l’impact énergétique annuel de l’utilisation d’un capteur du deuxième type, l’impact de la production du capteur du deuxième type, et l’impact de la mise au rebut du capteur du deuxième type.
La illustre l’application d’un exemple d’architecture 1 appliqué à un cas pratique 2 pour illustrer l’organisation des entités dans différentes zones. L’architecture 1 est ici appliquée à un contexte de six bâtiments connectés 91 à 93 et appartenant là la zone 9 d’objets instrumentés. Ces bâtiments 91 à 93 communiquent avec quatre applications 61 à 64 via un réseau et une plateforme. Chaque bâtiment 91 à 93 est associé à des capteurs 21 à 23 de la zone d’objets connectés 2. Les capteurs 21 à 23 correspondent respectivement à un capteur de température, un capteur de présence et un capteur d’humidité. L’architecture 1 comprend une zone passerelle 3 munie de passerelles 31, chacune située dans un des bâtiments 91 à 93. Chaque passerelle 31 est en communication avec les capteurs respectifs 21 à 23 de son bâtiment.
La zone de réseau étendu 4 comprend un réseau longue distance de type LP-WAN 41 (pour Low Power Wide Area Network en langue anglaise pour réseau distant à faible puissance). Les passerelles 31 sont connectées au réseau 41.
La zone 5 de traitement numérique générique des messages et des données est connectée à la zone de réseau étendu 4. La zone 5 peut inclure une application 51 telle que celle distribuée sous la référence commerciale Thingsworks, mise en œuvre par exemple en nuage dans un centre de données.
La zone 6 de service applicatif d’exploitation sémantique de données d’objet est connectée à la zone 5. La zone 6 comprend par exemple un centre de supervision. Le centre de supervision de la zone 6 comprend ici des terminaux de salle de contrôle 61 et 62 et des tablettes tactiles 63 et 64 destinées à des interventions itinérantes.
Par une modification du modèle d’architecture 1 de la , on peut remplacer les bâtiments 91 à 93 par un élément conceptuel correspondant à 250 bâtiments, par exemple des écoles. Les capteurs 21 à 23 (température, présence, humidité par exemple) associés à chacune des écoles sont destinés à permettre un pilotage automatisé de la fourniture de chauffage. Un pilotage intelligent du chauffage permet une réduction des consommations d'énergie.
Ces capteurs 21 à 23 communiquent avec une passerelle 31 qui envoient les données au centre de pilotage à distance via un réseau grande distance 41. Les données sont ensuite traitées dans une application en nuage. Un terminal de contrôle/supervision permet de contrôler le fonctionnement de la solution à distance dans un centre de supervision. Le dispositif de traitement 82 peut réaliser le calcul de l'impact par exemple sur une période de 240 mois et de manière incrémentale avec un pas mensuel.
Avantageusement, la base de données définissant les données d’impact environnemental pour chacune des entités de l’architecture 1 dissocie si une entité appartient à un tiers ou à un exploitant d’une desdites zones. De façon générale, chaque entité de la base de données peut être associée à une personne morale ou à un rôle. Le dispositif de traitement numérique 82 est avantageusement configuré pour calculer l’impact environnemental de l’architecture pour les entités appartenant à chaque personne morale ou rôle. Le dispositif de restitution 83 est alors configuré pour restituer de façon différenciée l’impact environnemental pour les entités appartenant à chaque personne morale. Ainsi, il est possible de déterminer où les décisions administratives les plus efficaces doivent être prises pour optimiser la réduction de l’impact environnemental.
Il est possible de descendre jusqu’au niveau entités pour avoir le détail de l’impact par exemple d’un capteur et de comparer avec un autre capteur en terme de couche fonctionnelle mais aussi de phase de cycle de vie. Dans les exemples de restitution présentés précédemment, les valeurs de référence des paramètres environnementaux sont essentiellement basées sur des simulations. On peut également prendre des valeurs réelles mesurées comme référence (qui sera mesurée sur la solution déployée, par la mesure des consommations énergétiques à partir de modèles basés sur l'activité). Le dispositif de traitement 82 pourra être configuré pour réaliser la comparaison de différents scénarios de déploiements et de choix technologiques. On appliquera par exemple un modèle de consommation d'énergie par type de technologie réseau, fonction du nombre et de la taille des messages envoyés par un équipement (objet, passerelle...).
Avantageusement, le dispositif de traitement numérique 82 peut être configuré pour calculer l’impact environnemental global de l’ensemble de l’architecture 1 sur la base de l’impact environnemental calculé pour chacune des zones respectives. Le dispositif de traitement numérique 8 peut aussi être configuré pour comparer l’impact environnemental global de référence (par exemple mesuré) avec l’impact environnemental simulé pour l’architecture 1.
Avantageusement, le dispositif de traitement numérique 82 peut être configuré pour calculer le coût financier d’une évolution entre une architecture en cours d’utilisation et un modèle d’architecture 1 en projet. Le dispositif de traitement numérique 82 peut être configuré pour calculer l’impact d’un investissement donné sur un paramètre d’impact environnemental. Le dispositif de traitement numérique 82 peut également être configuré pour calculer l’impact environnemental normalisé rapporté à chaque unité d’intérêt (par unité de coût, par unité d’entité, par unité d’objet) en vue d’obtenir un impact environnemental adimensionnel de la solution de l’architecture 1, en vue de pouvoir comparer aisément les performances environnementales de différentes solutions.

Claims (10)

  1. Système de simulation de l’impact environnemental d’une chaine d’internet des objets, caractérisé en ce qu’il comprend
    -une mémoire numérique (81) stockant :
    -un modèle d’une architecture (1) incluant des entités interconnectées ; et
    -un modèle d’interactions entre les entités interconnectées, chaque entité interconnectée étant associée à une zone respective sélectionnée dans le groupe comprenant : zone d’objet connecté (2), zone passerelle (3) entre objets connectés et réseau étendu, zone de réseau étendu (4), zone de dispositif de traitement numérique bas niveau (5) distant de l’objet, zone de service applicatif (6) d’exploitation des données d’un objet ;
    -une base de données définissant des données d’impact environnemental pour chacune desdites entités ;
    -un scénario d’utilisation des différentes entités du modèle d’architecture ;
    -un dispositif de traitement numérique (82) configuré pour calculer l’impact environnemental de ladite architecture sur la base dudit modèle d’interactions, sur la base des données d’impact environnemental desdites entités interconnectées et sur la base du scénario stocké, en outre configuré pour calculer l’impact environnemental pour chacune desdites zones respectives ;
    -un dispositif de restitution (83) de l’impact environnemental calculé différenciant l’impact environnemental pour chacune desdites zones.
  2. Système de simulation de l’impact environnemental d’une chaine d’internet des objets selon la revendication 1, dans lequel la base de données comprend des données d’impact environnemental dissociées pour différentes couches fonctionnelles, comprenant une couche de données, une couche réseau, une couche physique, une couche d’énergie, le dispositif de traitement étant configuré pour calculer l’impact environnemental pour chacune desdites couches respectives, le dispositif de restitution de l’impact environnemental calculé différenciant l’impact environnemental pour chacune desdites couches.
  3. Système de simulation de l’impact environnemental d’une chaine d’internet des objets selon la revendication 2, dans lequel les différentes couches fonctionnelles de la base de données comprennent également une couche de communication et une couche de connectivité.
  4. Système de simulation de l’impact environnemental d’une chaine d’internet des objets selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel la base de données comprend des données d’impact environnemental dissociées pour différentes périodes de la vie de chaque entité, les périodes incluant le cycle de production, le cycle d’utilisation et le cycle de mise au rebut, le dispositif de traitement étant configuré pour calculer l’impact environnemental pour chacune desdites périodes respectives, le dispositif de restitution de l’impact environnemental calculé différenciant l’impact environnemental pour chacune desdites périodes.
  5. Système de simulation de l’impact environnemental d’une chaine d’internet des objets selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le dispositif de traitement comprend un module d’anticipation, configuré pour fournir des variations de paramètres du scénario d’utilisation, le dispositif de traitement étant configuré pour calculer l’impact environnemental pour chacune desdites zones respectives avec les variations de paramètres du scénario, le dispositif de restitution de l’impact environnemental calculé restituant l’évolution de l’impact environnemental avec lesdites variations pour chacune desdites zones.
  6. Système de simulation de l’impact environnemental d’une chaine d’internet des objets selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le scénario d’utilisation stocké comprend une durée d’utilisation, une durée de vie, un modèle de déploiement temporel d’un nombre d’entités interconnectées, une intensité d’usage d’une entité dans la zone de service applicatif.
  7. Système de simulation de l’impact environnemental d’une chaine d’internet des objets selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel :
    -la mémoire numérique stocke un modèle d’une architecture de référence incluant des entités interconnectées de référence et un modèle d’interactions de référence entre les entités connectées de référence, un scénario de référence d’utilisation des différentes entités du modèle d’architecture de référence,
    -le dispositif de traitement numérique étant configuré pour calculer l’impact environnemental de ladite architecture de référence sur la base dudit modèle d’interactions de référence, sur la base des données d’impact environnemental desdites entités interconnectées de référence et sur la base du scénario de référence stocké pour le modèle d’interactions de référence entre les entités interconnectées de référence du modèle d’architecture de référence ;
    -le dispositif de traitement numérique étant configuré pour calculer un impact environnemental de la mise en place de ladite architecture des interconnectées, et configuré pour calculer une durée de retour sur impact environnemental à partir de laquelle le cumul de l’impact environnemental de mise en place et de l’impact environnemental calculé pour l’architecture des entités interconnectées dépasse l’impact environnemental calculé pour l’architecture de référence ;
    -le dispositif de restitution est configuré pour afficher ladite durée de retour sur impact environnemental.
  8. Système de simulation de l’impact environnemental d’une chaine d’internet des objets selon la revendication 7, dans lequel le modèle d’architecture comprend des entités interconnectées associée à une zone d’objet instrumenté, ledit scénario d’utilisation et ledit scénario d’utilisation de référence incluant des modèles de déploiement temporel des entités interconnectées de la zone d’objet instrumenté du modèle d’architecture et du modèle d’architecture de référence ou des entités interconnectées de la zone de service applicatif du modèle d’architecture et du modèle d’architecture de référence.
  9. Système de simulation de l’impact environnemental d’une chaine d’internet des objets selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel la base de données définissant les données d’impact environnemental pour chacune desdites entités dissocie si une entité appartient à un tiers ou à un exploitant d’une desdites zones, le dispositif de traitement numérique (82) étant en outre configuré pour calculer l’impact environnemental de l’architecture pour les entités appartenant à un tiers et pour les entités appartenant à un exploitant d’au moins une desdites zones, le dispositif de restitution (83) étant en outre configuré pour restituer de façon différenciée l’impact environnemental pour les entités appartenant audit exploitant et pour les entités appartenant à au moins un tiers.
  10. Système de simulation de l’impact environnemental d’une chaine d’internet des objets selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le dispositif de traitement numérique (82) est configuré pour calculer l’impact environnemental de l’ensemble de ladite architecture sur la base de l’impact environnemental calculé pour chacune desdites zones respectives.
FR2109476A 2021-09-09 2021-09-09 Système de simulation de l’impact environnemental d’une chaine d’internet des objets Pending FR3126795A1 (fr)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
FR2109476A FR3126795A1 (fr) 2021-09-09 2021-09-09 Système de simulation de l’impact environnemental d’une chaine d’internet des objets
PCT/EP2022/074824 WO2023036804A1 (fr) 2021-09-09 2022-09-07 Système de simulation de l'impact environnemental d'une chaine d'internet des objets

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
FR2109476 2021-09-09
FR2109476A FR3126795A1 (fr) 2021-09-09 2021-09-09 Système de simulation de l’impact environnemental d’une chaine d’internet des objets

Publications (1)

Publication Number Publication Date
FR3126795A1 true FR3126795A1 (fr) 2023-03-10

Family

ID=80595445

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
FR2109476A Pending FR3126795A1 (fr) 2021-09-09 2021-09-09 Système de simulation de l’impact environnemental d’une chaine d’internet des objets

Country Status (2)

Country Link
FR (1) FR3126795A1 (fr)
WO (1) WO2023036804A1 (fr)

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
BONVOISIN JEREMY ET AL: "An integrated method for environmental assessment and ecodesign of ICT-based optimization services", JOURNAL OF CLEANER PRODUCTION, ELSEVIER, AMSTERDAM, NL, vol. 68, 29 January 2014 (2014-01-29), pages 144 - 154, XP028832441, ISSN: 0959-6526, DOI: 10.1016/J.JCLEPRO.2014.01.003 *
QUISBERT-TRUJILLO ERNESTO ET AL: "Lifecycle modeling for the eco design of the Internet of Things", PROCEDIA CIRP, vol. 90, 1 January 2020 (2020-01-01), NL, pages 97 - 101, XP055943246, ISSN: 2212-8271, DOI: 10.1016/j.procir.2020.02.120 *

Also Published As

Publication number Publication date
WO2023036804A1 (fr) 2023-03-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Ali et al. Review of urban building energy modeling (UBEM) approaches, methods and tools using qualitative and quantitative analysis
US20120166616A1 (en) System and method for energy performance management
FR3048536A1 (fr) Utilisation d'un noeud intelligent dans un systeme intelligent et universel de supervision de processus industriels
US11561950B2 (en) System and method for facilitating an objective-oriented data structure and an objective via the data structure
CN110210980A (zh) 一种驾驶行为评估方法、装置和存储介质
CN112116387A (zh) 一种基于因果关系的信息预测方法
WO2023035067A1 (fr) Systèmes et procédés de prévision de charge pour des résultats de prévision améliorés sur la base de données météorologiques accordées
WO2022245413A1 (fr) Système et procédé de gestion de la consommation d'énergie sur l'ensemble de flottes de véhicules électriques présentant des dispositifs télématiques dans un environnement informatique
Tibermacine et al. Estimating the reputation of newcomer web services using a regression-based method
Ma Energy metaverse: the conceptual framework with a review of the state-of-the-art methods and technologies
CN117421433A (zh) 一种图文智能舆情分析方法及系统
FR3126795A1 (fr) Système de simulation de l’impact environnemental d’une chaine d’internet des objets
Agavanakis et al. Telemetry transformation towards industry 4.0 convergence-A fuel management solution for the transportation sector based on digital twins
Berlanga et al. Towards Semantic DigitalTwins for Social Networks
Palviainen et al. Data marketplace research: A review of the state-of-the-art with a focus on smart cities and on edge data exchange and trade
Cecere et al. IoT and Deep Learning for Smart Energy Management
Lin et al. Design and implementation of a CPS‐based predictive maintenance and automated management platform
WO2023161793A1 (fr) Procédé de modélisation et de simulation d'un système de systèmes
US20240031437A1 (en) Distributed Emissions Sensor System
Vasudevan et al. Impact of Deep Learning in the Analysis of Particulate Matter in the Air Pollution
Hickmon et al. Artificial Intelligence for Earth System Predictability (AI4ESP)(2021 Workshop Report)
Tarhan GIS-based management
ES2949156A1 (es) Sistema y procedimiento para la gestion energetica integral
Harrison et al. Attempting to Understand the Progress of Software Architecture Decision-Making on Large Australian Defence Projects
Smith et al. Artificial Intelligence Solutions for Climate Crisis: Innovations, Challenges, and Opportunities

Legal Events

Date Code Title Description
PLFP Fee payment

Year of fee payment: 2

PLSC Publication of the preliminary search report

Effective date: 20230310

RX Complete rejection

Effective date: 20230809