《Cloud + Edge》coordonnés, prospèrent à l'ère de l'IIoT
《Cloud + Edge》coordonnés, prospèrent à l'ère de l'IIoT
L'industrie contemporaine se caractérise par un nombre croissant d'appareils répartis sur différents sites industriels. Compte tenu de leur longue durée de vie, il est inévitable que certains d'entre eux tombent en panne de temps à autre. Pour identifier les problèmes plus tôt et prendre des mesures préventives, il est nécessaire de suivre leur état de fonctionnement. Traditionnellement, les ingénieurs de maintenance sont fréquemment envoyés en patrouille sur le site. Cependant, cela peut entraîner des coûts considérables et, le plus souvent, les problèmes ne peuvent pas être identifiés rapidement.
Étant donné que de plus en plus d'appareils sont connectés à l'internet et génèrent des volumes de données de plus en plus importants, les fabricants et les utilisateurs recherchent non seulement une maintenance plus efficace, mais aussi davantage d'informations tirées des données pour faciliter la croissance. Cela implique un approfondissement des données, un meilleur traitement et une meilleure analyse. Toutes ces demandes créent des défis techniques plus importants pour un écosystème IIoT coordonné 《cloud + edge》.
1. Collecter des données à partir de différents dispositifs
Les dispositifs déployés sur les sites industriels capturent en permanence des données provenant de différentes parties du site, surveillant à la fois les machines et l'environnement. Comme ces appareils sont construits avec différentes interfaces (ports série, ports Ethernet, Bluetooth, Wi-Fi), il n'est pas facile d'acquérir des données à partir de chacun d'entre eux. Les différents types d'appareils présents sur le site génèrent des données massives, ce qui constitue un défi de taille pour les passerelles chargées de les collecter et de les traiter.
Les différents appareils communiquent avec des protocoles différents. Même au sein d'une même catégorie, il peut y avoir un grand nombre d'options. Prenons l'exemple des automates programmables. Il existe plusieurs acteurs majeurs dans ce secteur : Siemens, Schneider Electric, Allen-Bradley, ... chacun a son propre protocole. Parallèlement, certains fabricants communiquent via leurs propres protocoles. Cela crée des problèmes de compatibilité pour les utilisateurs, car la plupart des passerelles traditionnelles qui transmettent des données ne prennent en charge que quelques-uns de ces protocoles. Cela signifie que plusieurs types de passerelles sont nécessaires pour un seul site, ce qui implique des dépenses considérables en équipement et des coûts élevés pour les commutateurs de marque.
À mesure que les dispositifs sur site se diversifient et que le problème susmentionné devient aigu, il est nécessaire que de multiples protocoles industriels soient intégrés et que les protocoles privés soient également compatibles, afin que les données provenant de différentes sources puissent être transmises par une seule passerelle IIoT 《tout-en-un》.
2. Prétraiter les données à la périphérie
À l'ère de l'informatique en nuage, les données sont téléchargées vers le nuage pour y être traitées, stockées et analysées. Comme des données massives sont constamment générées, elles créent une charge plus lourde pour le nuage. Imaginez que toutes les données soient envoyées au nuage petit à petit, qu'elles attendent que le nuage les reçoive toutes et qu'il réponde par une commande (ou parfois pas de commande du tout) avant de prendre d'autres mesures. Cela implique une grande latence dans la transmission des données. Même si la 5G peut résoudre le problème de la vitesse, le nuage est surchargé par d'énormes quantités de données.
C'est ainsi qu'est né le concept d'informatique périphérique. Grâce à des conditions préconfigurées ou à des outils programmés, les données collectées à partir de différents appareils peuvent être filtrées à proximité de l'endroit où elles sont générées (la "périphérie"). Certaines d'entre elles peuvent être traitées localement. Par exemple, si un certain seuil est atteint, la passerelle peut immédiatement réagir en envoyant des alertes au personnel de maintenance ou en modifiant les paramètres des automates programmables. Elle peut également contrôler d'autres dispositifs en aval via des E/S lorsque certaines conditions sont remplies, de sorte que des contrôleurs utilisant des protocoles différents puissent échanger des données.
Les données restantes, 《nettoyées》, sont ensuite envoyées au nuage. Cela permet non seulement d'économiser le flux de données et la bande passante, mais surtout de soulager le nuage d'une charge excessive.
3. Charger des données dans le cloud
Le monde d'aujourd'hui est de plus en plus axé sur les données. En tant qu'élément central de l'écosystème IIoT, le cloud joue un rôle majeur dans la gestion centralisée, l'analyse des données et la prise de décision.
Tout comme les dispositifs de collecte de données diffèrent en termes de protocoles de communication, les méthodes de connexion et d'interaction varient d'un nuage à l'autre. Par exemple, les principaux nuages publics tels que Microsoft Azure et AWS sont connectés avec un SDK. La logique d'interaction entre les nuages et les fonctions demandées à la périphérie est également différente. Par conséquent, l'envoi de données vers le nuage implique un travail considérable d'intégration de la passerelle et du nuage.
Une passerelle cloud permet aux intégrateurs de systèmes de se connecter facilement au cloud, et la plupart des utilisateurs ont besoin d'une interaction personnalisée avec le cloud pour télécharger leurs données. Heureusement, avec les progrès technologiques, les passerelles cloud d'aujourd'hui prennent généralement en charge les principaux clouds de l'IdO. Il suffit de quelques étapes pour configurer le nuage afin que les données puissent facilement voyager de la source au nuage.
Alors que les intégrateurs de systèmes cherchent à tout surveiller depuis le cloud pour s'assurer que leurs systèmes fonctionnent correctement, les fabricants ont besoin de gérer leurs usines via SCADA. La passerelle permet donc aux systèmes SCADA locaux d'acquérir des données via des protocoles industriels et au nuage via MQTT.
4. Mettre en œuvre des projets numériques
La numérisation complète prend du temps. Le lancement d'un nouveau projet implique généralement beaucoup de travail : préparer tous les appareils, les intégrer, programmer vos applications, etc. Dans un monde qui évolue rapidement, le temps est un facteur essentiel.
Une solution 《cloud + edge》doit être facile à déployer et à configurer afin que les nouveaux projets puissent être mis en œuvre le plus rapidement possible. Avec l'apparition de nouveaux outils de gestion, c'est presque par défaut que ces passerelles peuvent être gérées à partir d'une plateforme en nuage. La configuration web est prise en charge et la configuration peut être importée et exportée. Le déploiement et la gestion des lots peuvent être facilement effectués sur la plateforme.
Pour répondre à la demande en constante évolution des entreprises et répondre avec souplesse aux nouvelles exigences au fur et à mesure de l'avancement des projets, la personnalisation devient nécessaire. Par exemple, la plateforme en nuage a besoin d'un soutien différent de la part de la passerelle au cours de son itération ; lorsque l'analyse des données s'approfondit, certaines logiques de traitement des données à la périphérie doivent être ajustées.
Résumé
Le nuage et la périphérie se rapprochent de manière inédite dans l'IIoT. Grâce à une coordination efficace 《cloud + edge》, nous pouvons mieux utiliser l'edge, mieux comprendre ce qui se passe sur le terrain, nous assurer que les appareils fonctionnent de manière efficace et stable, et ainsi offrir une meilleure expérience à l'utilisateur. Avec une base de données plus efficace et plus solide, nous pouvons tirer de meilleures conclusions pour l'amélioration des produits et l'optimisation des paramètres, renforçant ainsi la compétitivité à l'ère de l'industrie 4.0.