Les données sont le carburant de la transformation numérique dans de nombreuses industries industrielles et secteurs manufacturiers, où l'importance de la prise de décision basée sur les données ne cesse de croître. Les entreprises manufacturières continuent de rechercher des solutions permettant d'améliorer l'efficacité des processus, de réduire les arrêts imprévus des actifs et de renforcer les capacités des travailleurs connectés. Pourtant, de nombreux clients doivent apprendre comment construire une base de données industrielle évolutive et fiable.
Les données industrielles résident souvent dans des systèmes disparates ou isolés, ce qui rend la tâche longue et exigeante en ressources pour les data scientists et les développeurs d'applications qui doivent localiser, consolider et extraire des informations significatives permettant d’unifier les connaissances sur les actifs, les processus et les personnes.
Les défis des données industrielles : un problème à multiples facettes
Les données industrielles sont une mine d’or et peuvent révéler des informations précieuses sur tout, de la performance des équipements aux schémas de consommation d’énergie. Toutefois, l’extraction de ces informations n’est pas facile pour la plupart des entreprises, qui sont généralement confrontées à des enjeux tels que :
- Silos de données et accessibilité : Les données industrielles sont souvent dispersées dans un réseau complexe de systèmes, allant des équipements hérités aux capteurs modernes. Rendant difficile l’accès rapide à la bonne donnée pour les équipes.
- Croissance explosive des données : Le volume de données généré par les opérations industrielles modernes est colossal. Les systèmes existants peuvent avoir du mal à gérer et traiter ces données efficacement, ralentissant ainsi l’analyse et la prise de décision.
- Manque de contexte : Les données brutes ou les analyses faites sans contexte sont dépourvues de sens. Il ne suffit pas de simplement collecter des données. Comprendre leurs relations avec les actifs, les processus et les événements est crucial pour prendre des décisions éclairées.
- L’écart de l’IA dans l’industrie : Bien que l’IA soit prometteuse, de nombreux modèles actuels manquent de connaissances propres au domaine pour résoudre les problèmes industriels complexes. Mise à l’échelle des solutions d'IA exige également des pipelines de données robustes et une gestion efficace des modèles.
- Flux de travail statiques : Les approches traditionnelles de gestion des données impliquent souvent des applications développées sur mesure, limitant ainsi la capacité des équipes de première ligne à exploiter facilement les données pour des décisions en temps réel.
TI/TO/TE : La solution stratégique
Une approche stratégique émerge pour relever ces défis : l’unification des données TI, TO et TE. Cette intégration permet une prise de décision plus éclairée et jette les bases du développement d’applications personnalisées et de l’adoption de solutions d’IA avancées.
L’objectif n’est pas d’éliminer les distinctions entre ces domaines mais de créer une stratégie unifiée réunissant experts, plateformes et données issus des TI, TO, TE et de l’ingénierie. Des plateformes innovantes de données et numériques facilitent cette convergence en fusionnant différents types de données, y compris des données audio/visuelles et non structurées, les rendant accessibles et précieuses pour un public plus large au sein et à l’extérieur de l’organisation. Nous avons de multiples sources de données dans les usines – protocoles industriels pour PLC/SCADA/DCS/MES/historiques de données, ERP/GMAO/Gestion des services, documents d’usine comme P&ID, ingénierie, AMDEC, etc.
Nos partenaires tels que SymphonyAI sont à l’avant-garde dans la résolution de ces enjeux. Leur plateforme IRIS™, une base de données industrielle robuste, est conçue pour faciliter la convergence des données TI, TO et TE à l’échelle du pétaoctet. En combinant les solutions de pointe de HCLTech telles que Aperçus manufacturiers en temps réel (RMI), la Plateforme manufacturière unifiée (UMP) et une suite de convergence TO-TI avec la plateforme IRIS™, SymphonyAI va au-delà de l’intégration et du traitement des données. Ils mettent l’accent sur la contextualisation des données, transformant l’information brute en informations significatives et exploitables pour les utilisateurs dans toute l’organisation. Cette approche globale libère la valeur cachée des données industrielles tout en élargissant la disponibilité des capacités d’IA prédictive et générative, permettant aux organisations industrielles de prendre des décisions fondées sur les données et de viser l’excellence opérationnelle.
DataOps : contextualiser et unifier les données industrielles
La contextualisation est au cœur de la stratégie DataOps industrielle. En établissant des liens significatifs entre différentes sources et types de données, la contextualisation permet aux utilisateurs de repérer et d’exploiter facilement les données pertinentes dans l’ensemble des opérations. Par exemple, un ingénieur peut facilement interpréter les données de capteur d’une pompe, tandis qu’un data scientist pourrait avoir de la difficulté avec les conventions d’appellation propres à l'installation. La contextualisation relie les données de la pompe à sa hiérarchie d’actifs, ses bons de travail et ses composants et processus associés, la rendant compréhensible pour tous.
Passer à l’échelle avec des aperçus axés sur l’IA
Pour réellement maximiser la valeur des données industrielles, des modèles sophistiqués sont nécessaires pour en extraire des informations approfondies. Des copilotes d’IA, basés sur les rôles, offrent la simplicité requise pour interagir avec ces modèles et obtenir des renseignements exploitables. La combinaison de modèles avancés et d’interfaces conviviales permet aux opérateurs de prendre des décisions optimales en toute confiance.
Les plateformes DataOps industrielles révolutionnent la gestion des données en offrant des solutions de développement d’applications low-code ou no-code et de gestion du cycle de vie des modèles. Cette démocratisation de DataOps permet aux utilisateurs non experts de gérer les données et de développer de l’analytique de façon autonome, le tout dans des cadres de gouvernance définis.
Conclusion
Le DataOps industriel est bien plus qu’un progrès technologique : il représente un virage fondamental dans l’approche des secteurs industriel et manufacturier face à la donnée. En brisant les silos de données, en rendant les données utilisables, en les contextualisant et en favorisant leur utilisation opérationnelle, les entreprises préparent l’avenir où la prise de décision basée sur les données sera le moteur du succès. Cette transformation promet une efficacité accrue, de l’innovation et un avantage concurrentiel dans un paysage numérique en constante évolution.
Glossaire
- IA : Intelligence artificielle
- DataOps : Opérations sur les données
- TI : Technologies de l’information
- TO : Technologies opérationnelles
- TE : Technologies de l’ingénierie
