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Stratégies de modernisation des historiques de données pour le secteur manufacturier dans le AWS Cloud
Devender Satija, Amazon Web Services ()AWS
Octobre 2023 (historique du document)
L'industrie 4.0 est une révolution dans l'industrie manufacturière, façonnée par l'informatique intelligente. La connectivité, les données, les analyses, l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) sont les moteurs de la transformation numérique de l'industrie manufacturière. Le résultat est l'émergence de l'Internet industriel des objets (IIoT) et la convergence des équipes de technologie opérationnelle (OT) et de technologie de l'information (IT). La modernisation des historiens est une approche utilisée pour moderniser et mettre à niveau les systèmes OT afin de mieux répondre aux besoins de l'industrie manufacturière.
Les objectifs du secteur n'ont pas changé au fil des ans ; l'accent reste mis sur l'amélioration continue de la qualité et la réduction des temps d'arrêt. De nombreuses entreprises ont des actifs industriels vieux de plus de 20 ans, et la plupart des données de production sont piégées dans ces machines vieillissantes. Pour optimiser les opérations, les fabricants doivent extraire ces données, les enrichir avec des données provenant d'autres sources et en tirer des enseignements. Historiquement, les fabricants s'appuyaient sur un historien sur site. Un historien des données de fabrication, également connu sous le nom d'historien, est un type de base de données utilisé pour collecter et stocker des données provenant de diverses sources dans une usine. Ce guide propose des stratégies pour moderniser les historiens afin de tirer parti de la connectivité, de l'analyse et des avantages de l'IA/ML du. AWS Cloud
Présentation de
Les stratégies de modernisation des historiens mettent l'accent sur l'utilisation des données et de la technologie pour aider les organisations à prendre de meilleures décisions. Ces stratégies incluent l'utilisation des données existantes, l'analyse de ces données et la découverte d'informations en utilisant des technologies avancées, telles que l'intelligence artificielle et le machine learning. Ces stratégies peuvent contribuer à améliorer l'efficacité opérationnelle, à réduire les temps d'arrêt et à stimuler l'innovation.
Les moteurs de modernisation les plus courants sont les suivants, en fonction de la taille de l'organisation :
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Échelle et démocratisation des données sans précédent : les données sont peut-être disponibles, mais elles sont cloisonnées dans des historiques sur site qui ne fournissent qu'une visibilité locale et des analyses locales limitées. Au fur et à mesure que votre entreprise accumule de plus en plus de données, le coût du stockage et de la gestion de ces données dans les historiques locaux ne cesse d'augmenter.
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Innovation incessante ou fusion — Il peut être difficile de maintenir et d'intégrer divers historiens sur site à la suite d'une expansion, d'une fusion ou d'une acquisition.
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Performances à la périphérie : vous ne serez peut-être pas en mesure d'intégrer des analyses avancées et une puissance de calcul aux données opérationnelles sur site.
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Opportunités d'évolutivité et d'économies — L'évolutivité, les problèmes de performances et les modèles de licence prohibitifs basés sur des balises peuvent affecter le coût total de possession (TCO) et empêcher l'acquisition de données adéquate pour créer des cas d'utilisation avancés.
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Informations exploitables : les données informatiques et OT ne sont pas suffisamment intégrées pour fournir aux superviseurs d'usine des informations opportunes qui les aident à minimiser les temps d'arrêt imprévus, à améliorer la qualité des produits et à augmenter les performances et la disponibilité des actifs.
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Durabilité — Pour atteindre les objectifs de durabilité et d'économie d'énergie, vous devez mieux comprendre le fonctionnement de l'usine.
