Industrial DataOps : avantage concurrentiel par analytique avancée dans l'Industrie 4.0

Quelle est la pertinence et l'importance de l'Industrial DataOps ?

D'un point de vue manufacturier, les données et les opérations vis-à-vis des données jouent un rôle dans la création et le maintien d'une installation compétitive, innovante, agile, sans porter de risques élevés ni d'autres fardeaux comme un inventaire excessif. Avoir des données seules ne suffit pas pour rester en tête — tout est dans ce que vous en faites. Comme approche d'analytique de données, le DataOps est tout sur la réduction du temps vers des analyses à haute précision en utilisant l'automatisation, le contrôle statistique de processus, et les méthodologies agiles pour que les fabricants puissent utiliser les données qu'ils collectent plus vite et avec un degré de confiance plus élevé.

Pour un fabricant, un bon DataOps peut signifier la différence entre dominer un marché en hausse et porter un inventaire redondant du fait d'être entré involontairement sur le marché du mauvais côté d'une tendance. Cela peut aider les fabricants à rester au top des demandes changeantes, de l'info supply chain et logistique qui pourrait avoir des impacts majeurs sur le business, et n'importe quoi d'autre qui utilise les données vite et avec un haut degré de précision.

La donnée elle-même est une ressource brute qu'on peut comparer au pétrole brut. En soi, il n'y a pas grand-chose à en faire dans sa forme basique. Mais tant l'huile que les données contiennent du potentiel. Tout comme on raffine l'huile en essence et on la brûle pour propulser supercars et fusées, les données peuvent être raffinées via des processus optimisés sous Industrial DataOps, convertissant les données brutes en analytique qui peut ensuite être utilisée pour surcharger les décisions business vite et avec précision scientifique.

Le rôle du DataOps dans l'Industrie 4.0 est de prendre toute l'info créée et collectée par les machines, comme les dispositifs IIoT, et les condenser efficacement en « carburant » business utilisable raffiné pour piloter la prise de décision, plutôt que de les laisser dormir dans un data warehouse, inexaminées.

Qu'est-ce que l'Industrial DataOps ?

L'Industrial DataOps est une façon de gérer comment les données sont traitées au sein d'une organisation avec un focus sur la vitesse et l'utilisabilité. Cela peut inclure des processus, automatisations, et workflows en ce qui concerne le raffinage des données en analytique utilisable. C'est surtout important face aux flux de données toujours croissants qui sont devenus trop ingérables pour beaucoup d'entreprises. Le DataOps fournit un moyen de gérer systématiquement et efficacement les données pour qu'elles soient utilisées à leur plein potentiel à une vitesse qui gardera l'analytique résultante encore pertinente pour l'entreprise.

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

1. Données connectées : là où les silos se brisent et les données s'entremêlent. Cela permet des analyses plus profondes et complexes qui seraient autrement infaisables. Les données connectées font usage de l'IIoT, cloud, et technologie Edge (les technologies qui sous-tendent ce qu'on offre chez MachineMetrics).
2. Données curatées : quand les données se rassemblent dans une forme qui deviendra utilisable. Les ingénieurs data collectent essentiellement les bouts de données pertinents et les nettoient pour l'analyse pour s'assurer que les résultats sont aussi précis que possible. Ils prennent des pools de données accablants et les réduisent à ce qui est pertinent pour une question ou scénario particulier.
3. Données contextualisées : ont des couches d'information et d'expertise ajoutées pour donner du contexte que les chiffres seuls ne montrent pas. Si une ligne 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 » était en fait un test des pièces remplacées pour fonctionnalité, précision, et alignement. Un expert secteur peut repérer ça et offrir du contexte, alors que, par les chiffres, ça pourrait facilement être mal interprété.
4. Cyber-confidentiel : réfère au besoin pour la cybersécurité de scaler en parallèle à la connexion et personnalisation accrues. Les données clients doivent être protégées à tout prix, mais cela peut compliquer les choses pour les pros de la sécurité et de la gouvernance des données.

Les entreprises se noient dans des données inutilisables

Comme mentionné plus haut, beaucoup d'entreprises coulent sous le poids de leurs entrepôts de données. Sans un moyen de contextualiser et curater les données, beaucoup thésaurisent les chiffres qu'ils ont travaillé dur à collecter sans méthode pour éliminer l'accablement et réellement utiliser l'info pour la prise de décision. C'est surtout vrai pour les early adopters d'équipement Industrie 4.0 qui s'attendaient à des résultats plug-and-play après la collecte de données. Au lieu de ça, les entreprises ont trouvé que beaucoup des données qu'elles ont collectées ne contiennent pas l'info dont elles ont besoin pour en faire sens, les connecter avec d'autres flux de données, ou les utiliser pour l'analyse — au moins dans leur forme actuelle. En essence, ils ont des entrepôts de pétrole brut et pas de raffineries ou d'équipement qui peut en extraire la valeur, pas l'essence pure qu'ils pensaient signer pour. Certaines de ces données contiennent de l'info client, mettant l'entreprise en risque pour zéro valeur ajoutée.

Pour surmonter ça, les entreprises doivent gérer le flux d'information aussi bien que standardiser, normaliser, et contextualiser les données. Avec la bonne connectivité, sécurité, et logiciel d'environnement d'analytique, les entreprises peuvent transformer les flux de données en insights plutôt que fardeaux à porter.

La différence entre DataOps et DevOps

Le DevOps est une fusion de développement logiciel et opérations technologiques de l'information. Son focus est sur le développement rapide de logiciel à échelle avec haute qualité et prévisibilité.

Le DataOps cherche aussi à améliorer qualité et vitesse ainsi que prévisibilité et scalabilité, mais le focus du DataOps est sur l'analyse de données plutôt que l'ingénierie logicielle.

Les bénéfices de l'Industrial DataOps

Avec le cœur du DataOps étant un système pour collecter et utiliser les données efficacement, il y a d'innombrables bénéfices tangibles pour les fabricants. Voici quelques-uns des bénéfices primaires pour les organisations industrielles qui permettent un programme d'opérations data réussi :

• Boost de collaboration et communication en brisant les silos et estompant les frontières entre départements d'une façon qui mène tout le monde à travailler ensemble
• Temps plus court vers la production et flexibilité accrue viennent d'insights plus rapides et cycles de test courts via l'automatisation
• Qualité et fiabilité gagnent toutes deux un boost du DataOps car il y a surveillance constante pour les problèmes et goulots d'étranglement précédant, pendant, et après tout changement majeur. C'est l'amélioration continue dans très beaucoup la même veine que la fabrication lean et Kaizen
• Libre-service qui réduit le besoin d'experts grâce à un développement et déploiement plus faciles permet aux utilisateurs business de développer leurs propres solutions et les voir en action vite
• Boost de sécurité et gestion de l'afflux de données
• Gestion des incohérences et ajout de contexte, standardisation, et normalisation aux données pour les rendre utilisables

Cas d'usage de l'Industrial DataOps

Le DataOps a une variété d'applications industrielles qui travaillent pour supporter le paysage data en développement continu et complexe de l'Industrie 4.0. Principalement, le DataOps aide à rationaliser l'utilisation des données et de l'analytique à travers les organisations, fournissant visibilité et facilité d'accès à différents niveaux et départements d'une organisation. Ci-dessous, on couvre quelques-uns des cas d'usage primaires de l'Industrial DataOps.

Entrepôt de données et gestion des données

L'entrepôt de données et la gestion des données obtiennent une refonte avec le DataOps, évoluant d'un paysage complexe rempli de surcharge de données désorganisée et ininterprétable en un processus rationalisé qui permet à la fois une prise de décision plus rapide, plus agile, sur le vif et l'automatisation pour libérer les esprits et autres ressources pour se concentrer sur finir d'autres jobs. MachineMetrics peut capturer d'énormes étendues de données de machinerie à travers tout l'atelier de production, puis transformer ces données en quelque chose d'utilisable, ex : formats d'information organisés, standardisés, qui peuvent être combinés en temps réel pour alimenter la prise de décision ou accédés via le cloud pour une analyse profonde, insightful.

Tableaux de bord et reporting

Les tableaux de bord et le reporting sont un incontournable de la fabrication. Du tableau blanc autrefois humble aux affichages digitaux intuitifs d'aujourd'hui, mesurer et suivre les résultats a longtemps guidé les prochaines étapes pour les fabricants. Avec les tableaux de bord MachineMetrics, vous n'avez pas à vous soucier d'inexactitudes ou d'écriture illisible sur un tableau blanc (ou d'oublier de logger l'info avant qu'elle ne soit effacée.) Au lieu de ça, vous aurez accès à n'importe quelle donnée de production, que ce soit le compte de pièces pour le quart actuel ou les taux d'utilisation machine d'il y a un an. Vous pouvez même adapter votre affichage pour votre audience, pour que les travailleurs d'atelier voient combien de pièces doivent être produites et s'ils sont sur la bonne voie, tandis que les cadres et directeurs voient la grande image — tout avec quelques clics simples.

Le tableau de bord Quart Actuel MachineMetrics collecte et affiche des données temps réel sur les machines d'atelier pour donner aux opérateurs et managers de la visibilité dans la production.

Data Science

La data science et le DataOps vont main dans la main. Dans cette union, la data science sort du domaine expérimental et entre dans l'usage quotidien, livrant un ROI que les parties prenantes peuvent voir aisément. Chez MachineMetrics, nos outils créent des pipelines efficaces qui aident les data scientists à traverser les problèmes de façons auparavant inouïes, surtout parce qu'ils passent moins de temps à nettoyer les données, grâce à notre moteur de transformation de données. Par exemple, les fabricants peuvent exploiter leurs équipes internes ou travailler avec l'équipe data science MachineMetrics pour prédire et prévenir la panne d'outil.

Développement d'applications

Le développement d'applications gagne aussi un boost du DataOps, avec la rationalisation, la personnalisation, et les capacités de communication au premier plan de ces bénéfices. Avec MachineMetrics, vous obtenez des apps pré-construites out-of-the-box qui peuvent avoir votre organisation voyant un ROI en un rien de temps. Plus, vous pouvez construire vos propres applications custom pour que vos données travaillent pour vous juste comme vous le voulez. Sans mentionner la capacité d'intégrer facilement avec d'autres systèmes (ERP, MES, GMAO) pour construire des workflows automatisés. Le ciel est la limite.

Qu'est-ce qu'une plateforme Industrial DataOps ?

Une plateforme Industrial DataOps gère le DataOps à chaque niveau du cycle de vie de la data, des sources de données jusqu'à la consommation de données. C'est une approche rationalisée pour gérer les données qui résulte en haute standardisation et précision aussi bien qu'en délais ultra-rapides comparé à des fonctions DataOps disparates. Avec une plateforme Industrial DataOps, les données coulent sans couture à travers le processus de nettoyage et raffinage et dans les visualisations et rapports qui sont prêts à être utilisés pour prendre des décisions business.

Une solution Industrial DataOps inclurait généralement la capacité pour le traitement Edge local aussi bien que le traitement Cloud, des fonctionnalités de sécurité à l'échelle appropriée pour un setting industriel afin de protéger les données, des connexions avec d'autres systèmes IT industriels, le nettoyage et la contextualisation des données, et la gestion du flux d'information.

Les plateformes DataOps ont pour but d'aider les fabricants à utiliser leurs données pour créer de la valeur aussi vite et efficacement que possible. Par cette logique, la data est simplement un moyen vers une fin, la fin étant la prise de décision qui améliore l'efficacité de production. Mais la seule façon pour que ça soit possible est s'il y a un programme pour que les données soient collectées, transformées, et accessibles pour piloter cette prise de décision. C'est là que les plateformes Industrial DataOps prospèrent.