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Comment l’informatique de pointe transforme les mégadonnées en données intelligentes

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Avec les mégadonnées, l’industrie se transforme. Mais elle est aussi submergée. Pour accéder au monde physique/numérique réellement hybride, souvent appelé Industrie 4.0, l’industrie doit surmonter les problèmes qui vont de pair avec les mégadonnées. Heureusement, les avancées dans l’informatique de pointe permettent de transformer ces mégadonnées en données intelligentes pour réduire le volume de données et accélérer la capacité à prendre des décisions cruciales.

Que sont les mégadonnées ?

La meilleure définition des mégadonnées n’est pas un nombre arbitraire de pétaoctets, mais plutôt la façon dont ces données doivent être traitées pour être utiles. Vous êtes en présence de mégadonnées lorsque vous ne parvenez plus à traiter et à utiliser ces données de façon appropriée pour atteindre vos objectifs.

La croissance rapide du nombre de capteurs et d’autres sources de données déployés dans le système industriel de l’Internet des objets (IoT) garantit de plus en plus que le volume de données générées continuera à croître assez rapidement pour dépasser le développement des réseaux, des algorithmes et des capacités de traitements nécessaires pour les transférer et les traiter.

L’Industrie 4.0 et les mégadonnées

L’Industrie 4.0 et l’IoT reposent sur l’interconnexion des machines intelligentes qui génèrent et utilisent des quantités de données toujours plus importantes. L’objectif est d’obtenir des processus rapides capables de réagir face à des conditions variables, des erreurs inattendues et de nouveaux objectifs.

Informatique de pointe dans l’Industrie 4.0

Si la transmission des données était abordable et infiniment rapide, et les serveurs cloud également abordables et en mesure d’accroître la capacité sans coût supplémentaire, il serait logique de transférer toutes les données vers le cloud pour y effectuer tous les calculs et de renvoyer toutes les décisions à chaque appareil.

Mais le coût de la transmission des données augmente avec le volume de données et la distance. Par ailleurs, les limites physiques de la vitesse de transmission associées au temps de calcul produisent une latence imprévisible. Les mégadonnées deviennent rapidement des données lentes et coûteuses, ce qui en fait un fardeau plutôt qu’un avantage concurrentiel.

Des mégadonnées aux données intelligentes

L’un des principaux moyens d’éviter que les mégadonnées deviennent envahissantes consiste à les nettoyer, les filtrer et les contextualiser le plus rapidement possible après leur création afin de les transformer en données intelligentes avant toute utilisation. Le volume des données intelligentes est largement inférieur à celui des mégadonnées dont elles proviennent, et elles sont structurées de façon à réduire au maximum le temps de calcul supplémentaire nécessaire.

Les données intelligentes sont parfois qualifiées de « données qui ont un sens », vraisemblablement pour les personnes. Mais les personnes ne sont pas les seules à tirer parti des volumes réduits de données de meilleure qualité. Les appareils intelligents dont les capacités de calcul sont intrinsèquement limitées et les besoins en données très spécifiques, fonctionnent également beaucoup mieux avec des données intelligentes.

L’informatique de pointe et l’intelligence là où elle importe le plus

Le développement d’un large éventail de capteurs, de réseaux de capteurs, de passerelles et d’autres appareils intelligents hautement performants signifie qu’une quantité importante de données peut être traitée en périphérie du réseau, précisément là où ces dispositifs interviennent.

Les données devenues intelligentes ne nécessitent aucun transfert ni aucun traitement supplémentaire, elles peuvent donc être utilisées à l’endroit même où elles ont été générées pour prendre des décisions dans des situations où le facteur temps est déterminant. Plus cette périphérie est éloignée du centre et plus les décisions requises sont urgentes, plus l’informatique de pointe et les données intelligentes prennent de l’importance. Les opérations pétrolières et minières à distance, les chemins de fer et autres réseaux de transport, les éoliennes, les véhicules autonomes et les installations de fabrication décentralisées s’appuieront tous de plus en plus sur l’informatique de pointe pour gérer les actifs et maintenir les opérations.

Dans le même temps, un ensemble de données intelligentes pourra toujours être envoyé vers le cloud pour être combiné à un large éventail d’autres données, analysé et utilisé afin d’optimiser les opérations à l’échelle globale, suivre l’évolution des performances sur le réseau et identifier au plus tôt les signes annonciateurs de problèmes. Cette compréhension plus approfondie peut ensuite permettre d’améliorer le processus décisionnel en périphérie. La périphérie et le cloud ont tous deux leur place dans un système qui s’améliore constamment.

Visibilité et contrôle sur les opérations grâce aux données intelligentes

Les données intelligentes générées par l’informatique de pointe peuvent également influencer la façon dont d’autres décisions sont prises en fournissant aux opérateurs une meilleure visibilité sur les situations en temps réel qu’ils gèrent. Ceux qui ont une parfaite compréhension des machines auront une meilleure maîtrise des évènements au fur et à mesure qu’ils se produiront.

Vous pourrez suivre tous vos dispositifs, capteurs, lecteurs et autres appareils, et les configurer et les mettre à jour si nécessaire. Comme ils sont nombreux et qu’ils peuvent quasiment se surveiller les uns les autres, il n’y a pas de défaillance ponctuelle et les problèmes émergents sont repérés bien avant qu’ils n’affectent les opérations.

La technologie opérationnelle (OT) et la technologie de l’information (IT) ne vont cesser de converger et l’informatique de pointe est une composante majeure de cette convergence. Alors que l’IT et l’OT interagissaient jusqu’à présent à des niveaux plus élevés, comme avec les systèmes de gestion du cycle de vie des produits (PLM), les progiciels de gestion intégrés (PGI) et les systèmes d’exécution de la production (MES), elles interviendront désormais à tous les niveaux, jusqu’aux appareils individuels en périphérie, ainsi qu’aux automates programmables industriels (API) existants et autres dispositifs machines (M2M).

Si la technologie opérationnelle a été mise à l’écart ou ignorée dans la transformation des technologies de l’information, il est peu probable que cela soit un problème à l’avenir. Elle disposera en effet de beaucoup plus de puissance de calcul, ce qui lui permettra d’avoir plus de visibilité et de contrôle sur les processus dont elle est en charge.

Misez sur la périphérie et rendez vos données intelligentes

Il existe de nombreuses façons d’améliorer les capacités de la périphérie et de rendre les mégadonnées utilisables. Si vous ne l’avez pas déjà fait, il est temps de commencer à étudier la question. Pour découvrir l’offre de Cognex, téléchargez la fiche technique de Cognex Edge Intelligence.

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