Edge Computing pour les fabricants

Introduction

Les nouvelles technologies révolutionnent la manière dont les fabricants connectent les processus et collectent les données dans les ateliers.

L'informatique en périphérie est l'une des plus prometteuses.

L'informatique de périphérie est une méthode qui permet d'améliorer l'agrégation et le traitement des données en plaçant les ressources informatiques à proximité de l'endroit où les données sont collectées.

Ce guide vous présentera l'Edge Computing et vous expliquera comment les fabricants de toutes tailles peuvent bénéficier de l'utilisation d'appareils Edge pour alimenter leurs initiativesIIoT et de surveillance des machines.

L'informatique depériphérie désigne l'attribution de charges de travail informatiques aux "bords" d'un réseau, c'est-à-direaux dispositifs et ressources plus proches des points d'extrémité du réseau qu'un centre de données centralisé ou un nuage.

Dans le secteur de la fabrication, les ressources informatiques périphériques peuvent être des machines, des passerelles, des convertisseurs de protocole ou d'autres types de contrôleurs industriels. Le plus souvent, dans l'industrie manufacturière, l'informatique de périphérie fait référence à l'utilisation d'un dispositif de périphérie dédié.

En distribuant les ressources informatiques, les fabricants peuvent

1. améliorer la vitesse de traitement des données

2. filtrer rapidement le signal du bruit

3. améliorer l'accessibilité des données

La philosophie qui sous-tend l'informatique de pointe est qu'il est plus rapide et plus efficace de traiter les informations à la source.

Prenons l'exemple de la manière dont les informations circulent entre un équipement industriel et un centre de données. La machine génère des données (température, vibrations, vitesse de rotation, consommation de ressources, etc. Ces données doivent probablement faire l'objet d'une conversion de format ou de protocole pour être utiles aux ingénieurs. Les données sont ensuite transférées vers un serveur sur site ou vers une base de données en nuage. Si elles sont envoyées dans le nuage, elles peuvent devoir parcourir une distance considérable jusqu'à un ou plusieurs serveurs physiques géographiquement dispersés.

Si l'informatique en nuage et le stockage sont essentiels pour l'internet industriel des objets, ce relais entre la génération, le traitement et le retour des données peut créer des problèmes de latence, de bande passante et de gestion des données.

Pour les processus de fabrication sensibles, même un petit degré de latence peut avoir des effets importants sur l'efficacité et la qualité.

L'Edge Computing permet d'éviter ce problème en veillant à ce que le traitement des données se fasse à proximité géographique et réseau de la création des données.

Pour comprendre l'importance de l'informatique de pointe dans l'industrie manufacturière, il faut comprendre certains défis posés par les architectures en nuage.

L'industrie manufacturière utilise depuis longtemps des architectures d'information centralisées. Dans un système centralisé, les informations générées tout au long d'une opération sont traitées et stockées sur un serveur central. Cela s'est avéré important pour traiter de gros volumes de données, ainsi que pour gérer des contrôles sensibles.

Avec l'avènement de l'informatique dématérialisée, cette "colonne vertébrale" est passée de ressources sur site à des emplacements géographiquement éloignés. Cependant, le trajet des données vers le nuage est essentiellement le même.

Les progrès réalisés dans le domaine de l'informatique de pointe signifient que la fabrication revient à un modèle décentralisé.

Plutôt que de concentrer le traitement des données en un seul endroit, les systèmes décentralisés tels que l'informatique en périphérie tirent parti de la capacité de calcul et de stockage des nœuds du réseau. Ce type de structure est "décentralisé" parce que le calcul est effectué là où il y a des ressources disponibles et suffisantes. Dans les systèmes décentralisés, la proximité est un facteur déterminant de l'emplacement du traitement.

Même si la croissance de la périphérie signifie une croissance de l'informatique décentralisée, il est important de noter que cela ne signifie pas que la périphérie remplacera le nuage.

Au contraire, la périphérie et le nuage existent dans une relation symbiotique.

Pour de nombreux fabricants, l'infrastructure en nuage est nécessaire pour s'assurer que les données sont stockées dans un endroit accessible et évolutif. Elle est nécessaire pour soutenir les opérations avec une puissance informatique suffisante sans avoir à débourser des sommes importantes pour l'achat d'équipements sur site.

Sans le cloud, la logistique du stockage, de l'extraction et de l'analyse des données serait nettement plus compliquée. Pourtant, les réalités de la surveillance moderne des machines rendent l'informatique en périphérie souhaitable.

Ainsi, les fabricants peuvent tirer le meilleur parti de leurs initiatives numériques en associant une infrastructure en nuage à l'informatique en périphérie, en fonction des besoins des opérations.

Ce type d'architecture hybride, où une infrastructure centralisée prend en charge l'informatique décentralisée, est souvent appelé " fog computing". En d'autres termes, le brouillard est la façon de rapprocher le nuage du sol.

En effet, les meilleures estimations de l'avenir de chaque technologie suggèrent que la taille du marché de l'informatique en nuage et de l'informatique en périphérie augmentera de manière significative au cours de la prochaine décennie.

Les dispositifs depériphérie peuvent être des capteurs, des machines compatibles avec l'IdO, des passerelles ou des ordinateurs monocartes. Pour les petits comme pour les grands fabricants, ils offrent une méthode rapide et légère pour rationaliser les initiatives numériques. Ces dispositifs fonctionnent avec une puissance minimale, consomment de faibles quantités d'énergie et peuvent être extrêmement rentables.

Les dispositifs depériphérie sont un élément essentiel de tout système de surveillance des machines. Ils sont importants pour plusieurs raisons.

Traduction des protocoles - Toutes les machines ne communiquent pas avec les mêmes protocoles. Alors que les machines les plus récentes peuvent communiquer en utilisant des protocoles tels que MTConnect et OPC UA (architecture unifiée de communication en plateforme ouverte), soit de manière native, soit avec des produits de traduction tels que Kepware, d'autres ont besoin de dispositifs pour rendre les données des capteurs lisibles pour l'utilisateur final. Les machines anciennes, en particulier, ont besoin d'un dispositif intermédiaire pour convertir les données des capteurs en informations utiles. Les appareils de périphérie peuvent capturer les informations des capteurs IoT et les traduire dans les protocoles dont vous avez besoin pour transformer les données en informations.

Données provenant de plusieurs capteurs - Dans de nombreux cas, la compréhension des performances et de la santé d'une machine nécessite la collecte simultanée de données provenant de plusieurs capteurs. Par exemple, si vous souhaitez comprendre la cause première de la défaillance d'une pièce dans une usine CNC, il est important de disposer de données sur tous les paramètres susceptibles de contribuer à la dégradation d'une pièce spécifique.

Les dispositifsEdge aident à compiler les données provenant de plusieurs capteurs afin de donner une vision plus complète de l'état de la machine. Cela vous permet d'aller au-delà de la spéculation et d'identifier les causes profondes.

Données provenant de plusieurs machines - Chaque machine est importante individuellement. Toutefois, c'est lorsque les données d'une seule machine sont comparées à celles d'un département entier que les informations sont les plus pertinentes. Les dispositifs Edge permettent d'agréger et de centraliser les données provenant d'un certain nombre de sources différentes, ce qui facilite la compréhension des performances en temps réel.

Filtrer le signal du bruit - Toutes les informations générées par une machine ne sont pas utiles. Les dispositifs de périphérie permettent de séparer les informations importantes - par exemple lorsqu'une machine dépasse un paramètre établi ou lorsqu'un événement spécifique est détecté - du déluge de données créées pendant les temps de fonctionnement programmés. De plus en plus, des algorithmes d'apprentissage automatique sont exécutés sur les appareils périphériques pour faciliter ce processus de filtrage.

Perspectives en temps réel - Pour de nombreux fabricants, la surveillance des machines est un moyen de comprendre la production en temps réel. Si les données historiques sont importantes pour comprendre les performances et l'état des machines au fil du temps, il est tout aussi utile d'avoir une visibilité sur l'état des machines pendant les heures de fonctionnement. Les dispositifs de périphérie permettent d'acheminer les données des machines vers des tableaux de bord d'analyse visuelle. En faisant passer les données des machines par un dispositif périphérique, les fabricants peuvent accéder aux analyses nécessaires pour obtenir des informations en temps réel.

De plus en plus, pour réussir dans la fabrication, il faut rassembler des données opérationnelles en vue d'une amélioration continue. En bref, il faut un programme de surveillance des machines.

Mais la surveillance des machines n'est pas toujours suffisante. Les systèmes de fabrication génèrent une énorme quantité de données. Or, les données ne sont pas utiles si elles ne peuvent pas être stockées et consultées sous une forme exploitable.

Parmi les fabricants qui suivent les performances de leurs machines, rares sont ceux qui disposent d'une stratégie de gestion des données. Ils sont encore moins nombreux (14 %, selon certaines estimations) à déclarer n'avoir aucun problème à gérer l'abondance de données générées dans leurs ateliers.

C'est là que les dispositifs de périphérie peuvent être utiles.

Ils permettent de garantir que les données de vos machines sont 1) lisibles, 2) accessibles, 3) sécurisées et 4) pertinentes pour les indicateurs clés de performance que vous souhaitez suivre.

Pour démontrer comment les appareils de pointe peuvent être utilisés dans des contextes de fabrication réels, examinons comment un client de Tulip utilise notre passerelle IoT pour collecter des données à partir de ses anciennes machines.

Ce fabricant était confronté à un problème courant. Bien que ses anciennes machines n'aient aucun défaut de fonctionnement, elles ne pouvaient pas se connecter à Internet de manière native. Cela signifie que la mesure des performances des machines était une opération manuelle. À bien des égards, leurs calculs d'TRS étaient entachés d'erreurs et leurs analyses des goulets d'étranglement peinaient à identifier les causes profondes.

Afin de mieux comprendre sa production, ce client a utilisé des capteurs IoT et des périphériques Tulip pour mettre en ligne ses machines analogiques.

En utilisant des périphériques et des capteurs, ce fabricant a pu mesurer la vitesse de rotation et d'autres paramètres clés de la machine. Avec un investissement initial minime, il a pu améliorer sa compréhension des processus de production suffisamment pour identifier les goulots d'étranglement et mieux équilibrer ses lignes. La passerelle IoT permet à ce fabricant de collecter des données provenant de plusieurs machines simultanément. Le fabricant regroupe ces informations dans un tableau de bord visuel de la production grâce à Tulip analytics. Désormais, chacun dans l'atelier comprend la production en temps réel.

En connectant ces données de machines aux données de performance humaine, ils ont pu voir leurs opérations d'une perspective holistique, en identifiant les domaines d'amélioration et en comprenant exactement comment le WiP circulait dans leurs lignes.

Au final, ce fabricant a augmenté le nombre d'unités produites de 15 %. Il a atteint ses objectifs ambitieux d'augmentation de la production tout en réduisant le coût des marchandises vendues. En mettant en ligne une installation désaffectée, il a pu améliorer le temps de fonctionnement et la visibilité d'une manière qui a eu un impact réel sur l'entreprise.