Industrie 4.0
L'Internet des objets industriel (ou industrie 4.0) en combinaison avec la robotique, l'intelligence artificielle, la réalité augmentée et l'informatique embarquée transforme fondamentalement les systèmes de production. Les chaînes de montage simples aussi bien que les grandes usines de fabrication tirent parti des capteurs déployés et de l'analyse des données pour optimiser leurs chaînes de production et d'approvisionnement et améliorer leur coût total de possession (TCO). Développer et déployer des chaînes de traitement automatisées qui combinent des données récupérées à partir de systèmes SCADA et ERP traditionnels, des flux en temps réel provenant de capteurs IoT ainsi que des algorithmes modernes d'apprentissage continu tout en garantissant la sécurité et la confidentialité sont des procédures fastidieuses nécessitant une solide expertise en data engineering. De plus, l'évolutivité, la gestion multisites, l’infrastructure de puissance de calcul limitée au niveau du Edge et un mode hors ligne possible sont autant problèmes qui complexifient davantage les déploiements de workflows pour l'automatisation industrielle.
Ryax offre une plateforme de data engineering qui facilite la création et le déploiement de chaînes d'analyse de données pour l'industrie 4.0 en proposant des fonctionnalités telles que : intégrations aux systèmes et protocoles industriels traditionnels, orchestration à faible surcharge pour les déploiements en périphérie du réseau (Edge), exécution transparente et homogène du Cloud jusqu’au Edge, politiques de sécurité et de confidentialité strictes, et plusieurs frameworks de machine learning pris en charge.
Ryax appliqué à la maintenance prédictive
Description du projet
Connecter les sources de données
Sans Ryax
Les Data Engineers doivent aider les Data Scientists à connecter les sources de données et à anticiper les événements accidentels.
Les Data Engineers doivent mapper et connecter les sources de données
En cas d'événement fortuit (par exemple lorsque les capteurs cessent d'envoyer des données ou que les serveurs cessent de répondre), les équipes doivent :
Détecter de manière proactive que le serveur / capteur est défectueux
Définir quand et comment recommencer la chaîne
Établir et mettre en œuvre une procédure pour traiter les données manquantes / retardées / corrompues
Pour enfin restaurer le workflow
- Les Data Engineers doivent créer (à partir de zéro) un moyen de communiquer leur processus en externe.
Avec Ryax
Connexion transparente aux sources de données. Procédures événementielles intégrées et automatisées.
Le Data Scientist peut connecter des sources de données à son propre niveau
Les fonctions de gestion des événements fortuits sont déjà précodées, les Data Scientists peuvent les configurer en quelques minutes sans connaissances informatiques spécifiques
Ryax offre une visualisation haut-niveau de ces fonctions, permettant une transparence totale et un reporting facile aux clients et / ou à la hiérarchie
2. Gérez les tâches de traitement de flux de données complexes
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Sans Ryax
Les Data Engineers doivent créer un ensemble complet de fonctions complexes pour répondre aux exigences de traitement des flux de données.
Les Data Engineers doivent créer des processus de concaténation en direct de sources de données hétérogènes (natures, types, volumes, temporalités différents)
Ils doivent assurer la cohérence du traitement des données dans un contexte de tempo imprécis et évolutif : horloges non idéales, changements d'heure…
Ils doivent anticiper les événements fortuits :
Sources de données manquantes / retardées / corrompues / éclatées
- Et mettre en œuvre la mise à l’échelle en temps réel en conséquence
- Les Data Engineers doivent créer (à partir de zéro) un moyen de communiquer leur processus en externe.
-
Avec Ryax
Gestion intégrée et automatisée de données en direct asynchrones complexes provenant de plusieurs sources industrielles.
Les fonctions de traitement des flux sont déjà précodées, les Data Scientists peuvent les configurer en quelques minutes sans connaissances informatiques spécifiques
Ryax offre une visualisation haut-niveau de ces fonctions, permettant une transparence totale et un reporting facile aux clients et / ou à la hiérarchie
3. Intégrer les workflows de maintenance prédictive
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Sans Ryax
Les Data Scientists et les experts en maintenance prédictive devront coder à partir de zéro.
Même la fonction la plus simple (filtre « si alors », « inférieur à »… etc.) doit être codée à la main de zéro
Les interface entre les fonctions doivent être développées à la main
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Avec Ryax
Les Data Scientists peuvent dropper leurs algorithmes de maintenance prédictive dans la chaîne de traitement. Ils peuvent ainsi se concentrer sur leurs compétences principales.
Les Data Scientists peuvent utiliser des fonctions standard préétablies pour toutes les actions principales (envoi vers, filtres, boucles, etc.) qui sont déjà interfacées
Les fonctions sont évolutives et s'enrichissent avec le temps
Gérer des frameworks multi-langages
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Sans Ryax
Les Data Scientists seront limités aux frameworks qu'ils maîtrisent.
Les Data Scientists et les experts en maintenance prédictive devront coder à partir de zéro :
- Ecrire de zéro les scripts de compatibilité avec les différents langages de programmation
- Les interfaces entre les fonctions doivent être développées à la main
-
Avec Ryax
Les Data Scientists peuvent tirer parti de plusieurs frameworks interconnectables.
Les Data Scientists peuvent se concentrer sur ce qu'ils font le mieux, grâce aux fonctions précodées de Ryax :
- Les Data Scientists peuvent utiliser des fonctions standard préétablies pour toutes les actions principales (envoi vers, filtres, boucles… etc.)
- L'interfaçage des fonctions et des frameworks est déjà fourni
- Les bibliothèques de fonctions sont évolutives et s'enrichissent au fil du temps
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