Avec la multiplication des capteurs et des objets connectés au sein des usines, on peut vite être submergé par le flux des données. La gestion des données à l’ère de l’internet des objets industriels (IIoT) est un réel défi pour les industriels, et peut parfois constituer un frein à son adoption.
Pourtant, l’IIoT offre de belles opportunités pour gagner en productivité. L’objectif est de collecter et d’exploiter les données pertinentes, de façon sécurisée.
Voici 7 étapes pour ne pas être submergé par le flux des données de l’IIoT.
1) Déterminer une fréquence d’extraction des données
L’activité industrielle ne s’arrête que très peu, voire pas du tout pour certaines usines. C’est pourquoi les données affluent de toutes parts et à une fréquence régulière. Techniquement, il est possible d’extraire ces données toutes les 10 millisecondes. Pourtant, il n’est pas forcément utile d’obtenir ces données à cette fréquence. Le surplus de données peut provoquer de la surcharge, de la latence ou même des pannes réseau. Avec un réseau intuitif, vous pouvez décider à quelle fréquence extraire les données, voire même en éliminer certaines à un laps de temps donné.
2) Hiérarchiser les informations pertinentes
Le nombre d’objets connectés augmentent. Et toutes les informations ne sont pas utiles à votre activité. Il est indispensable de prioriser les services sur le réseau. Le trafic non essentiel ne doit pas affecter la fiabilité de votre réseau. Grâce au protocole standard TSN et à l’automatisation de la qualité de service, votre entreprise peut donner priorité au trafic critique pour garantir l’intégrité du réseau. Vous avez donc l’assurance que le trafic important arrive bien à destination.
3) Traiter les données à la périphérie du réseau
Habituellement, vos données sont stockées en local, dans un datacenter, ou dans le cloud. Or, cela induit un certain temps de latence, que vous ne maîtrisez pas toujours. Dans l’industrie, certaines activités ont besoin d’une analyse en temps réel. Il est donc important de traiter les données stratégiques instantanément.
Grâce au fog computing, il est possible d’extraire les données et de les analyser à la périphérie du réseau (at the edge). Vous pouvez ainsi réduire la latence et vous assurer que les données choisies sont bien envoyées à l’utilisateur.
4) Passer à la virtualisation
Souvent, le matériel et les systèmes d’exploitation sont dissociés afin de faciliter la normalisation, la gestion, la mutualisation des ressources pour les serveurs et applications, et la reprise après sinistre. Grâce à la virtualisation, votre activité est plus flexible et plus prévisible.
5) Orchestrer le traitement des données
Ces données sont captées, analysées à la périphérie, remontées pour certaines. Et il est important de prévoir qui les reçoit et comment elles sont utilisées. Certaines données sont utiles uniquement pour certains groupes d’individus. Il est également important de sensibiliser vos équipes et de contrôler qui reçoit les données, quand, comment et pourquoi. L’automatisation est essentielle dans la gestion et la simplification des processus d’orchestration.
6) Améliorer la visibilité grâce aux tableaux de bord
Enfin, pour avoir plus de visibilité sur vos données, des solutions de tableaux de bord peuvent recueillir des données du réseau en temps réel, ce qui permet aux équipes IT et opérationnelles de comprendre le fonctionnement du réseau pour mieux l’adapter et l’automatiser.
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