Comment faire évoluer les opérations de données industrielles sur l’ensemble du réseau de votre usine
De nombreuses entreprises pensent que la « disponibilité des données » signifie déverrouiller et accéder aux données OT grâce à un mélange de solutions qui doivent être gérées individuellement (middleware/connectivité industrielle + outils d’intégration + solutions cloud).
Dans un environnement de petite taille ou d’usine unique, il peut suffire de rendre les données OT accessibles. Mais tenter de reproduire ce pipeline de données alors que différentes usines utilisent des technologies et des solutions différentes devient rapidement trop chaotique. La dépendance à l’égard de composants disparates et non intégrés est ingérable et inefficace, surtout à grande échelle. Le résultat est une mosaïque de modèles de collecte de données spécifiques à l’usine et de modèles d’apprentissage automatique qui sont presque impossibles à gérer, et encore moins de synchroniser et d’harmoniser.
Au sein d’un réseau d’usines, vous devez avoir un contrôle total sur vos données tout au long du pipeline – de la connectivité native (données sources OT) à la connectivité native (le cloud) – et vice versa, et elles doivent être administrées de manière centralisée.
Cela accélère considérablement les projets de données d’entreprise en fournissant un accès direct à la source de données, réduisant ainsi la complexité en éliminant les multiples couches intermédiaires et en garantissant la propriété et la cohérence à chaque point du pipeline de données.
Trop souvent, dans un environnement multi-usines, les nouvelles technologies sont mises à l’essai à un ou deux endroits. Bien que votre approche de disponibilité des données puisse fonctionner au sein de ces usines, elle peut devenir invalide lorsque vous tentez de passer à trois ou quatre usines.
Les solutions fragmentaires créent plus de problèmes que les solutions
En construisant une plateforme d’opérations de données industrielles pour chaque usine de leur environnement, de nombreuses entreprises constatent que l’approche du « pot-pourri de logiciels » mentionnée ci-dessus devient exponentiellement plus complexe et ingérable. Cela peut entraîner des problèmes non seulement très complexes et ingérables, mais aussi extrêmement coûteux à résoudre dans le cloud.
Ces problèmes sont notamment les suivants :
- Les normes de données contradictoires, avec des usines utilisant des conventions de dénomination et des formats de données différents, ce qui complique l’intégration et l’analyse des données.
- Les dépenses élevées de maintenance, car la maintenance et les mises à jour continues détournent des ressources des activités commerciales de base.
- Un retard dans la prise de décision, avec une perte de temps précieuse à mesure que les données de plusieurs usines sont agrégées et normalisées.
Ce qu’il faut inclure dans votre stratégie de gestion des données
Le parcours opérationnel des données industrielles doit commencer en gardant à l’esprit l’évolutivité à l’échelle de l’entreprise, et ce n’est qu’ensuite que le déverrouillage et l’enrichissement des données au niveau de l’usine peuvent commencer.
Bien que le déplacement des données vers le cloud soit crucial, cela ne devrait pas être l’objectif final. L’objectif devrait plutôt être des données standardisées, validées et enrichies correctement, aussi près de la périphérie que possible, et systématiquement déverrouillées dans toutes les usines.
Pour évoluer de manière efficiente et efficace, les entreprises ont besoin d’une stratégie robuste qui prendra en charge :
- Des pratiques cohérentes de gestion des données dans toutes les usines
- Les cas d’utilisation dans une usine à transférer facilement et à appliquer à d’autres usines
- La gestion centralisée des mises à jour des modèles, des micrologiciels et des nouvelles balises de données
- La capacité d’adapter et de gérer rapidement l'exploitation des données pour maintenir l’agilité et la cohérence entre les usines
4 étapes pour faire évoluer les opérations de données
Pour mettre à l’échelle efficacement les stratégies d’opérations de données industrielles, vos modèles d’apprentissage automatique/d’intelligence artificielle doivent être gérés et déployés facilement et de manière centralisée. Cela implique quatre étapes importantes.
1. Créer une stratégie de données cohérente
Développez une stratégie centralisée pour déverrouiller les opérations de données dans toutes les usines, y compris en établissant des normes et des pratiques communes de collecte de données qui garantissent la cohérence et la fiabilité.
2. Normaliser et reproduire
Pour une gestion des données réussie, mettez en œuvre des systèmes qui peuvent être répliqués d’une usine à toutes les usines. Normalisez les formats et les processus de données pour une intégration et une analyse transparentes.
3. Privilégier l’agilité
Créez un environnement qui prend en charge les mises à jour rapides et la capacité de gérer les opérations de données de manière à répondre à l’évolution des besoins de l’entreprise.
4. Minimiser la fragmentation
Au lieu de solutions spécifiques à l’usine qui créent des silos de données et des inefficacités, concentrez-vous sur des solutions unifiées et évolutives qui prennent en charge les opérations de données à l’échelle de l’entreprise.
L’avenir des opérations de données industrielles
La capacité à faire évoluer les données opérationnelles dans toutes les usines est essentielle à la réussite dans le paysage industriel moderne. Les entreprises doivent aller au-delà de la simple disponibilité des données et se concentrer sur la mise à l’échelle et la gestion des flux de données à l’échelle de l’entreprise.
En adoptant une approche stratégique qui met l’accent sur la centralisation, la standardisation et l’agilité, les entreprises peuvent utiliser leurs données pour générer une réelle valeur commerciale et maintenir un avantage concurrentiel.
Pour ce faire, vous avez besoin d’un partenaire qui comprend les environnements OT et IT et qui se concentre sur la mise à l’échelle. Belden peut vous rencontrer où que vous soyez dans votre parcours d’exploitation des données industrielles et créer votre feuille de route à l’échelle de l’entreprise.
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