DataOps industriel :Libérer les données et l'analyse pour l'industrie 4.0

Quelles sont la pertinence et l'importance des opérations de données industrielles ?

Du point de vue de la fabrication, les données et les opérations concernant les données jouent un rôle dans la création et le maintien d'une installation compétitive, innovante et agile sans porter de risques élevés ou d'autres charges telles qu'un inventaire excessif. Avoir des données à elles seules ne suffit pas pour garder une longueur d'avance, tout dépend de ce que vous en faites. En tant qu'approche de l'analyse de données, DataOps consiste à réduire le temps nécessaire aux analyses de haute précision en utilisant l'automatisation, le contrôle statistique des processus et des méthodologies agiles afin que les fabricants puissent utiliser les données qu'ils collectent plus rapidement et avec un degré de confiance plus élevé.

Pour un fabricant, un bon DataOps peut faire la différence entre dominer un marché en hausse et conserver un inventaire redondant en raison d'une entrée involontaire sur le marché de l'autre côté d'une tendance. Il peut aider les fabricants à rester au courant de l'évolution des demandes, de la chaîne d'approvisionnement et des informations logistiques qui pourraient avoir des impacts majeurs sur les activités, et de tout ce qui utilise des données rapidement et avec un degré élevé de précision.

Les données elles-mêmes sont une ressource brute qui peut être comparée au pétrole brut. En soi, il n'y a pas grand-chose à voir avec cela dans sa forme de base. Mais le pétrole et les données contiennent du potentiel. Tout comme nous raffinons le pétrole en gaz, puis le brûlons pour propulser des supercars et des fusées, les données peuvent être affinées grâce à des processus optimisés sous Industrial DataOps, convertissant les données brutes en analyses qui peuvent ensuite être utilisées pour accélérer les décisions commerciales rapidement et avec une précision scientifique.

Le rôle de DataOps dans l'industrie 4.0 est de prendre toutes les informations créées et collectées par des machines, comme les appareils IIoT, et de les condenser efficacement en un «carburant» commercial raffiné et utilisable pour prendre des décisions, plutôt que de rester assis dans un entrepôt de données, non examiné.

Qu'est-ce que le DataOps industriel ?

Industrial DataOps est un moyen de gérer la manière dont les données sont traitées au sein d'une organisation en mettant l'accent sur la rapidité et la convivialité. Cela peut inclure des processus, des automatisations et des flux de travail liés à l'affinement des données en analyses utilisables. Ceci est particulièrement important face aux flux de données sans cesse croissants qui sont devenus trop lourds à gérer pour de nombreuses entreprises. DataOps fournit un moyen de gérer systématiquement et efficacement les données afin qu'elles soient utilisées dans toute leur étendue à une vitesse qui maintiendra l'analyse résultante toujours pertinente pour l'entreprise.

Les quatre C de la méthodologie Industrial DataOps, selon le Manufacturing Leadership Council :

1. Les données connectées sont l'endroit où les silos s'effondrent et où les données s'entremêlent. Cela permet une analyse plus approfondie et plus complexe qui serait autrement irréalisable. Les données connectées utilisent l'IIoT, le cloud et la technologie de pointe (les technologies qui sous-tendent ce que nous proposons chez MachineMetrics).
2. Les données conservées, c'est quand les données sont réunies sous une forme qui deviendra utilisable. Les ingénieurs de données collectent essentiellement des éléments de données pertinents et les nettoient pour analyse afin de s'assurer que les résultats sont aussi précis que possible. Ils prennent des pools de données écrasants et les réduisent à ce qui est pertinent pour une question ou un scénario particulier.
3. Les données contextualisées ont ajouté des couches d'informations et d'expertise pour leur donner un contexte que les chiffres seuls ne montrent pas. Si une chaîne de fabrication démarre et s'arrête trois fois en quinze minutes juste après une panne d'équipement, il y a de fortes chances que chaque « démarrage » teste en fait la fonctionnalité, la précision et l'alignement des pièces remplacées. Un expert du secteur peut le repérer et offrir un contexte, alors que, vu les chiffres, cela pourrait facilement être mal interprété.
4. Le cyber-confidentiel fait référence à la nécessité pour la cybersécurité d'évoluer parallèlement à une connexion et une personnalisation accrues. Les données des clients doivent être protégées à tout prix, mais cela peut compliquer les choses pour les professionnels de la sécurité et de la gouvernance des données.

Les entreprises se noient sous des données inutilisables

Comme mentionné ci-dessus, de nombreuses entreprises croulent sous le poids de leurs magasins de données. Sans moyen de contextualiser et de conserver les données, beaucoup accumulent les chiffres qu'ils ont travaillé dur pour collecter sans méthode pour éliminer la surcharge et utiliser réellement les informations pour la prise de décision. Cela est particulièrement vrai pour les premiers utilisateurs des équipements de l'industrie 4.0 qui s'attendaient à des résultats plug-and-play après la collecte des données. Au lieu de cela, les entreprises ont constaté qu'une grande partie des données qu'elles ont collectées ne contiennent pas les informations dont elles ont besoin pour les comprendre, les connecter à d'autres flux de données ou les utiliser pour l'analyse, du moins dans leur forme actuelle. Essentiellement, ils ont des entrepôts de pétrole brut et aucune raffinerie ou équipement capable d'extraire sa valeur, pas l'essence pure pour laquelle ils pensaient s'inscrire. Certaines de ces données contiennent des informations sur les clients, ce qui expose l'entreprise à un risque de valeur ajoutée nulle.

Pour surmonter cela, les entreprises doivent gérer le flux d'informations ainsi que standardiser, normaliser et contextualiser les données. Avec le bon logiciel d'environnement de connectivité, de sécurité et d'analyse, les entreprises peuvent transformer les flux de données en informations plutôt qu'en fardeaux à supporter.

La différence entre DataOps et DevOps

DevOps est une fusion des opérations de développement de logiciels et des technologies de l'information. Son objectif est le développement rapide de logiciels à grande échelle avec une qualité et une prévisibilité élevées.

DataOps cherche également à améliorer la qualité et la rapidité ainsi que la prévisibilité et l'évolutivité, mais DataOps se concentre sur l'analyse des données plutôt que sur l'ingénierie logicielle.

Les avantages des opérations de données industrielles

L'essentiel de DataOps étant un système de collecte et d'utilisation efficaces des données, les avantages tangibles pour les fabricants sont innombrables. Voici quelques-uns des principaux avantages pour les organisations industrielles qui permettent un programme d'exploitation des données réussi :

• La collaboration et la communication sont stimulées par la suppression des silos et l'effacement des frontières entre les services de manière à ce que tout le monde travaille ensemble.
• L'accélération de la mise en production et la flexibilité accrue sont dues à des informations plus rapides et à des cycles de test courts grâce à l'utilisation de l'automatisation.
• La qualité et la fiabilité sont toutes deux renforcées par DataOps, car il existe une surveillance constante des problèmes et des goulots d'étranglement avant, pendant et après tout changement majeur. Il s'agit d'une amélioration continue dans la même veine que la fabrication au plus juste et Kaizen.
• Le libre-service qui réduit le besoin d'experts en raison d'un développement et d'un déploiement plus faciles permet aux utilisateurs professionnels de développer leurs propres solutions et de les voir rapidement en action.
• Améliorer la sécurité et gérer l'afflux de données
• Gérer les incohérences et ajouter du contexte, de la standardisation et de la normalisation aux données pour les rendre utilisables

Cas d'utilisation des opérations de données industrielles

DataOps dispose d'une variété d'applications industrielles qui fonctionnent pour prendre en charge le paysage de données complexe et en constante évolution de l'industrie 4.0. Principalement, DataOps aide à rationaliser l'utilisation des données et des analyses dans l'ensemble des organisations, offrant une visibilité et une facilité d'accès aux différents niveaux et départements d'une organisation. Ci-dessous, nous couvrons quelques-uns des principaux cas d'utilisation d'Industrial DataOps.

Entreposage et gestion des données

L'entreposage et la gestion des données font l'objet d'une refonte avec DataOps, évoluant d'un paysage complexe rempli de surcharge de données ininterprétables et désorganisées vers un processus rationalisé qui permet à la fois une prise de décision plus rapide et plus agile à la volée et une automatisation pour libérer les esprits et d'autres ressources se concentrer sur la réalisation d'autres tâches. MachineMetrics peut capturer d'énormes quantités de données provenant de machines dans l'ensemble de la production, puis transformer ces données en quelque chose d'utilisable, par ex. des formats d'informations organisés et standardisés qui peuvent être combinés en temps réel pour alimenter la prise de décision ou accessibles via le cloud pour une analyse approfondie et pertinente.

Tableaux de bord et rapports

Les tableaux de bord et les rapports sont un élément essentiel de la fabrication. Du tableau blanc autrefois humble aux affichages numériques intuitifs d'aujourd'hui, la mesure et le suivi des résultats ont longtemps guidé les prochaines étapes pour les fabricants. Avec les tableaux de bord MachineMetrics, vous n'avez pas à vous soucier des inexactitudes ou de l'écriture manuscrite illisible sur un tableau blanc (ou d'oublier d'enregistrer les informations avant qu'elles ne soient effacées). Au lieu de cela, vous aurez accès à toutes les données de production, qu'il s'agisse du nombre de pièces pour le quart de travail actuel ou les taux d'utilisation des machines d'il y a un an. Vous pouvez même personnaliser votre affichage en fonction de votre public, afin que les ouvriers puissent voir combien de pièces doivent être produites et si elles sont sur la bonne voie, tandis que les cadres et les directeurs peuvent voir la situation dans son ensemble, le tout en quelques clics.

Le tableau de bord de l'équipe actuelle de MachineMetrics collecte et affiche des données en temps réel sur les machines de l'atelier pour donner aux opérateurs et aux responsables une visibilité en production.

Science des données

La science des données et les DataOps vont de pair. Dans cette union, la science des données sort du domaine expérimental pour entrer dans l'utilisation quotidienne, offrant un retour sur investissement que les parties prenantes peuvent facilement voir. Chez MachineMetrics, nos outils créent des pipelines efficaces qui aident les scientifiques des données à résoudre les problèmes d'une manière inédite, d'autant plus qu'ils passent moins de temps à nettoyer les données, grâce à notre moteur de transformation des données. Par exemple, les fabricants peuvent tirer parti de leurs équipes internes ou travailler avec l'équipe de science des données de MachineMetrics pour prévoir et prévenir les pannes d'outils.

Développement d'applications

Le développement d'applications est également stimulé par DataOps, avec des capacités de rationalisation, de personnalisation et de communication au premier plan de ces avantages. Avec MachineMetrics, vous obtenez des applications prêtes à l'emploi qui peuvent permettre à votre organisation de voir le retour sur investissement en un rien de temps. De plus, vous pouvez créer vos propres applications personnalisées afin que vos données fonctionnent pour vous exactement comme vous le souhaitez. Sans oublier la possibilité de s'intégrer facilement à d'autres systèmes (ERP, MES, CMMS) pour créer des flux de travail automatisés. Le ciel est la limite.

Qu'est-ce qu'une plate-forme DataOps industrielle ?

Une plateforme Industrial DataOps gère les DataOps à tous les niveaux du cycle de vie des données, des sources de données à la consommation des données. Il s'agit d'une approche rationalisée de la gestion des données qui se traduit par une standardisation et une précision élevées ainsi que des délais d'exécution ultra-rapides par rapport aux fonctions DataOps disparates. Avec une plate-forme Industrial DataOps, les données circulent de manière transparente tout au long du processus de nettoyage et d'affinement et dans des visualisations et des rapports prêts à être utilisés pour prendre des décisions commerciales.

Une solution DataOps industrielle inclurait généralement la capacité de traitement local en périphérie ainsi que le traitement dans le cloud, des fonctionnalités de sécurité à l'échelle convenant à un environnement industriel afin de protéger les données, des connexions avec d'autres systèmes informatiques industriels, le nettoyage et la contextualisation des données et la gestion du flux de données. informations.

Les plateformes DataOps ont pour objectif d'aider les fabricants à utiliser leurs données pour générer de la valeur aussi rapidement et efficacement que possible. Selon cette logique, les données sont simplement un moyen d'atteindre une fin, l'objectif final étant la prise de décision qui améliore l'efficacité de la production. Mais la seule façon pour que cela soit possible est s'il existe un programme de collecte, de transformation et d'accessibilité des données pour guider cette prise de décision. C'est là que les plateformes DataOps industrielles prospèrent.