L’accès aux données de chaînes de production représente l’un des principaux sujets d’intérêt de la majorité des fournisseurs de plateformes cloud en raison du rythme de l’adoption de l’industrie 4.0.

L’industrie 4.0, également connue sous le nom de quatrième révolution industrielle, fait référence à la tendance émergente de la transformation technologique dans le secteur de l’industrie et les secteurs connexes. Elle implique l’intégration de technologies avancées telles que l’IdO, l’IA et le machine learning (ML) dans les processus de production, ce qui se traduit par des usines « plus intelligentes », plus efficaces, plus flexibles et plus réactives à la demande des clients.

L’une des principales exigences des pratiques de l’industrie 4.0 réside dans la capacité à collecter et à analyser de grandes quantités de données, ce qui permet d’améliorer l’efficacité, la précision et la prise de décision. Par exemple, les données peuvent être utilisées pour optimiser les processus de production, prévoir les besoins de maintenance et améliorer la qualité des produits. Pour y parvenir, les plateformes de données et d’analyse doivent être rapides, flexibles et évolutives.

Développer un nouveau modèle

De manière générale, on ne saurait trop insister sur l’importance des données dans l’industrie 4.0. Une enquête menée par IoT Business News indique que les entreprises qui ne mettent pas en œuvre une stratégie d’industrie 4.0 sont minoritaires. Un pourcentage impressionnant de 72 % des répondants à l’enquête déclarent mettre actuellement en œuvre une stratégie d’industrie 4.0/d’usine intelligente, avec de nombreuses initiatives en cours et d’autres déjà achevées. En exploitant efficacement les principes de l’industrie 4.0, les entreprises peuvent stimuler leur efficacité opérationnelle, leur capacité d’innovation et leur compétitivité à l’ère du numérique.

L’industrie 4.0 nécessite plusieurs catégories de données, des données temporelles aux données transactionnelles en passant par les données structurées et non structurées. Elle s’appuie également sur l’intégration des technologies de l’information (IT) et des systèmes de technologie opérationnelle (OT) pour soutenir les fonctions dans l’ensemble de l’organisation. Le développement des initiatives clés de l’industrie 4.0, telles que l’amélioration de l’efficacité et la réduction des temps d’arrêt en incluant des ensembles de données plus vastes (internes et externes), offre aux entreprises des résultats d’une valeur et d’une précision encore plus grandes.

Les équipes OT doivent également faire face à la complexité accrue des multiples protocoles de communication qui régissent la manière dont les données sont échangées afin de contrôler et de surveiller les machines de production. Cela nécessite l’utilisation de logiciels de connexion spécialisés pour extraire les données de ces machines. 

Les données IT et OT, essentielles pour l’industrie 4.0, doivent être appréhendées de manière globale afin d’en tirer des informations significatives pour rationaliser les opérations de production. Les cas d’usage tels que la qualité prédictive nécessitent des données de test (qualité) et des données de paramètres de processus machine provenant de capteurs ou d’automates, corrélées pour concevoir des modèles d’IA/de ML qui peuvent identifier la combinaison de paramètres de processus susceptibles d’avoir entraîné la production de produits de qualité moindre. En outre, lorsque nous développons des cas d’usage liés au développement durable, tels que l’optimisation de l’énergie pour un site de production, nous avons besoin de matériel et de capteurs spécialisés supplémentaires reliés aux compteurs électriques afin d’extraire des mesures pertinentes sur la consommation d’énergie.

Améliorer les résultats de l’entreprise

Snowflake comprend l’importance de la mobilisation et de l’ingestion des données IT et OT avec une identification précise des actifs, une hiérarchisation des usines et un partage sécurisé des données pour les clients et les partenaires afin de parvenir à une convergence IT/OT et de tirer des informations significatives de vos données. C’est possible grâce aux principales fonctionnalités de la plateforme de Snowflake et à notre vaste réseau de partenaires, ainsi qu’en ingérant des données IT provenant de systèmes ERP, CRP et SRM.

Compte tenu de la complexité de l’ingestion des données des systèmes OT en temps quasi réel, Snowflake met en place une architecture de référence standardisée. En collaboration avec nos partenaires, cette architecture de référence standardisée prévoit du matériel de connectivité qui prend en charge l’analyse en périphérie, en plus de faire office de passerelle. En collaboration avec nos partenaires, cette architecture inclut l’ingestion des données dans Snowflake via le protocole MQTT. Cette solution offre une communication hautement évolutive, rapide, flexible (données OT publiées par exception de la périphérie vers le cloud) et sécurisée vers Snowflake. Ce processus de publication des données OT préserve également les modèles de données des usines et des actifs avec les métadonnées, ce qui permet aux industriels d’obtenir des résultats commerciaux significatifs, notamment par l’optimisation de l’énergie et des performances des actifs, la maintenance prédictive et la qualité prédictive, le tout grâce à l’application de cette architecture de données intégrée.

Pour nos clients et partenaires, cela signifie qu’ils n’ont plus besoin d’élaborer des solutions d’ingestion et d’intégration de données et qu’ils peuvent se concentrer sur les éléments qui permettent d’obtenir des résultats commerciaux.

Cette architecture établit une connectivité de la machine au cloud en quelques jours seulement, au lieu de plusieurs semaines ou mois, ce qui accélère le retour sur investissement des entreprises. Et pour les clients qui subissent des restrictions concernant les analyses à effectuer dans des environnements dans le cloud ou en périphérie, la solution peut évoluer d’une passerelle en périphérie à une plateforme d’analyse en périphérie. 

Les fonctionnalités de Snowflake pour le secteur de l’industrie rassemblent rapidement des données provenant de l’ensemble des fonctions, des transactions, des données financières et désormais des données détaillées de production, ce qui constitue un catalyseur essentiel pour accélérer vos initiatives d’industrie 4.0. Retrouvez d’autres informations sur l’industrie 4.0 et la chaîne d’approvisionnement dans les mois à venir.

En savoir plus sur Snowflake pour le secteur de l’industrie.