IBM et Cisco: L’analytique et le cognitif pour exploiter au mieux les données de l’IOT
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Pour répondre aux nouveaux enjeux de l’internet industriel, IBM et Cisco ont annoncé le 2 juin 2016 l’union de leurs forces et de leurs offres pour adresser le problème du Fog Computing. Une approche commune permettra de traiter et d’analyser les données aux plus près des équipements connectés qui génèrent des données à l’extrémité des réseaux tout particulièrement dans des contextes industriels.
A l’ère de l’internet industriel. Avec 50 milliards d’objets connectés à l’horizon 2020 et la marée de données qu’ils vont générer il devient impératif de réfléchir à la manière de traiter ces données dissiminées. Vouloir tout transférer systématiquement vers des datacenters n’est pas nécessairement pertinent. Pour des données créées par des équipements situés aux extrémités des réseaux, la latence des réseaux est souvent incompatible avec une prise de décision rapide suite à une information, ou une alerte, reçue au niveau d’un capteur. Il faut donc être capable, dans de nombreux contextes, de collecter, de stocker et d’analyser rapidement ces données. Beaucoup de ces capteurs ont un usage industriel et joueront un rôle de plus en plus critique dans le contrôle, la surveillance et la maintenance d’équipements, de véhicules et de villes intelligences mais également dans le suivi de production pétrolière ou de chaines de logistique. Le développement des objets connectés va participer à la création d’environnements hyper distribués qui réclament de nouvelles approches. A différentes reprises j’ai évoqué les termes de « fog computing » et de « edge computing » qui font référence à ces environnements hyper distribués qui complexifient les prises de décision et le déclenchement d’actions en temps réel. Cisco possède déjà un certain nombre de solutions pour répondre à ces nouveaux besoins mais vu l’importance du sujet Cisco et IBM ont annoncé le 2 juin qu’ils allaient unir leurs forces pour adresser cette problématique. Les deux acteurs vont pouvoir combiner les solutions d’analytique dans le réseau de Cisco avec les solutions cognitives Watson pour l’IoT d’IBM. Plutôt que de faire appel à des instructions explicitement définies dans un programme, les systèmes cognitifs apprennent par les interactions successives avec l’environnement. Cela permet de s’adapter avec le volume, la complexité et l’aspect imprévisible des informations générées par l’internet des objets .
IoT: une richesse encore sous exploitée. Prenons l’exemple de l’exploitation pétrolière. Une seule plateforme pétrolière peut contenir 30.000 capteurs qui collectent en permanence des données. On peut imaginer la valeur de ces données pour une société pétrolière, pourtant 40% des données collectées ne sont jamais stockés et seulement 1% peut être traité sur une plateforme offshore pour une analyse quotidienne. En donnant la possibilité d’exploiter davantage de données sur place avec ces nouvelles approches de edge computing on peut considérablement améliorer le fonctionnement des équipements des plateformes et aller réellement vers des maintenances efficaces qui augmentent la productivité. Cette solution analytique et cognitive pour l’IOT a de nombreux usages qui impacteront de manière conséquente les personnes, les opérations et les équipements.
Une société de transports pourra par exemple gagner 10 à 20 % de productivité en contrôlant en temps réel la sécurité, le déplacement des personnes et le temps de fatigue dans des environnements contraignants. Une compagnie minière pourra diminuer de 5 à 12,5% ses coûts opérationnels en analysant et en corrélant toutes les conditions environnementales qui affectent les performances des équipements. Des compagnies pétrolières et de gaz pourront économiser 10 à 40% sur la maintenance des équipements grâce une surveillance plus efficace qui favorise la maintenance préventive .
L’exemple du port de Cartagene: Le port de Cartagene en Colombie compte sur l’analytique en extrémité de réseau pour améliorer l’efficacité des équipements portuaires. Il y a quelques années le port a commencé a monitorer les conditions d’exploitations de ses différents équipements (température des moteurs, vitesse, nombre d’heures d’utilisation). Aujourd’hui le port a commencé à utiliser la plateforme Watson IoT d’IM avec les solutions d’analytique réseau de Cisco. Le port réalise en particulier de l’analyse prédictive et espère ainsi réduire l’usure du matériel et le besoin de maintenance pour disposer d’équipements totalement opérationnels et éviter des indisponibilités couteuses
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