L’architecture industrielle de données en 10 étapes

Pour garantir le succès d’un projet dès le début, il est essentiel de le lier étroitement aux objectifs généraux de l’entreprise. Il convient d’impliquer dès le début du projet les parties prenantes pertinentes de différents domaines spécialisés. Une entente sur la priorité du projet et un consensus sur les objectifs du projet sont alors indispensables. Seule une planification globale et prévoyante permet d’adapter ultérieurement le projet de manière flexible aux changements de conditions et de le faire évoluer sans dépenses supplémentaires.

Une approche architecturale bien conçue est la colonne vertébrale d’une architecture de données industrielle réussie. Elle assure la transparence et l’accessibilité de vos données et garantit que tous les collaborateurs et systèmes ont accès aux informations dont ils ont besoin.

L’absence de stratégie architecturale est l’une des causes les plus fréquentes d’échec des initiatives Industrie 4.0. Prenez donc le temps de planifier votre architecture avant de commencer votre projet. Cet effort sera récompensé lors de la mise à l’échelle ultérieure.

Un cas d’utilisation spécifique donne à votre projet une direction et un objectif. Il vous permet de délimiter clairement le cadre du projet, d’établir les données nécessaires et de définir le groupe cible.

Le cas d’application peut concerner soit vos installations, soit vos processus, soit vos produits. Quel que soit l’axe choisi, il est important que les personnes impliquées dans votre entreprise délimitent le cadre du projet, déterminent les données nécessaires et définissent le groupe cible qui utilisera ces informations et agira en fonction de celles-ci. Die Einsatzmöglichkeiten sind dabei sehr vielfältig. Sie reichen von der vorbeugenden Instandhaltung von Anlagen über die Produktqualität bis hin zur Gesamtanlageneffektivität (OEE) und darüber hinaus.

Le succès de cette première application montrera la valeur du projet et le retour sur investissement (ROI) pour vous.

Cette approche se distingue des méthodes traditionnelles de collecte de données, qui commencent généralement par les systèmes sources. En se concentrant sur les systèmes et les destinataires cibles, il est possible de déterminer avec précision qui a besoin de quelles données, sous quelle forme et à quelle fréquence, et donc d’identifier les meilleures sources et structures pour la mise à disposition des données. Il est également plus facile de déterminer le contexte dont les données peuvent avoir besoin et la fréquence des mises à jour des données.

L’identification de vos sources de données vous aidera à comprendre et à résoudre les défis spécifiques de votre projet.Toutefois, la collecte, la contextualisation et la standardisation de ces données peuvent représenter un défi. L’identification de vos sources de données vous aidera à comprendre les défis spécifiques de votre projet. Documentez les données disponibles, leur emplacement et si les données sont actuellement disponibles dans un format approprié ou si elles doivent être traitées avant d’être collectées.

Dans cette phase, une solution DataOps industrielle doit être évaluée. Une solution DataOps (par exemple HighByte Intelligence Hub) fonctionne comme une couche d’abstraction qui utilise des API pour se connecter à d’autres applications. En même temps, elle fournit un outil de gestion, de documentation et de gouvernance qui relie les sources de données à toutes les applications nécessaires. Ce faisant, elle doit être en mesure de déplacer de grandes quantités de données à grande vitesse et d’effectuer des transformations en temps réel alors que les données sont en mouvement.

Veillez à ce que votre solution DataOps puisse évoluer facilement en fonction de votre cas d’utilisation.

Une fois le plan du projet établi, vous pouvez commencer l’intégration du système en établissant des connexions sécurisées avec les systèmes source et cible. Il est important de bien comprendre les protocoles avec lesquels vous travaillez, ainsi que les risques et les avantages en matière de sécurité qui y sont associés. La sécurité n’est pas seulement liée aux noms d’utilisateur, aux mots de passe, au cryptage et à l’authentification, mais aussi au choix du protocole et de l’architecture d’intégration.

Bien que les questions de sécurité aient parfois provoqué des tensions entre les équipes IT et OT par le passé, garantir un réseau sécurisé est une formidable opportunité pour ces deux fonctions de collaborer et de créer de la valeur ajoutée pour le projet si elles parviennent à s’entendre sur des objectifs communs.

La première étape consiste à définir un ensemble de données standard. Il s’agit de prendre en compte les données en temps réel des machines et des techniques de contrôle et de les compléter par des attributs supplémentaires qui ne sont normalement pas enregistrés, mais qui sont importants pour les comparaisons et les analyses dans les systèmes cibles. Le modèle peut également intégrer des données provenant de différentes sources, telles que des systèmes transactionnels et des bases de données de séries chronologiques. Une fois que les modèles standard sont créés, ils doivent être adaptés à chaque installation, processus et/ou produit. Ce processus d’adaptation peut être accéléré par l’utilisation d’une solution DataOps comme le HighByte Intelligence Hub.

Lorsque les instances sont terminées, les flux de données contrôlent le moment où les valeurs pour une instance sont collectées, normalisées, contextualisées, calculées et envoyées au système cible. Les paquets de données peuvent être publiés de manière cyclique, en fonction des événements ou uniquement en cas de modifications. Un flux de données bien structuré préserve la sémantique d’un modèle et adapte sa représentation et sa transmission aux besoins spécifiques des systèmes qui l’utilisent.

Maintenant que votre cas d’utilisation a été officiellement lancé, il est important de suivre de près vos résultats et de documenter vos progrès. Les nouveaux cas d’utilisation de l’industrie 4.0 explorent souvent des fonctions entièrement nouvelles, de sorte qu’il n’existe actuellement aucun processus dans votre entreprise pour suivre vos progrès. Il se peut que vous deviez faire œuvre de pionnier ! Heureusement, des fournisseurs de produits comme HighByte et des partenaires comme Novotek peuvent vous aider.