Présentation
L’utilisation d’une plateforme DataOps avec Tulip permet une séparation des préoccupations qui permet :
- aux équipes IT/OT de gérer l’infrastructure de données de manière centralisée
- aux ingénieurs de production de créer des applications Tulip sans expertise en intégration de données
- aux équipes opérationnelles d’accéder à des informations contextualisées en temps réel sur leur lieu de travail
- aux dirigeants d’obtenir une visibilité globale de l’entreprise en reliant l’atelier à la salle du conseil
Cette architecture accélère le retour sur investissement tout en garantissant évolutivité et gouvernance.
Qu'est-ce qu'une plateforme DataOps ?
Le terme « DataOps » désigne des solutions logicielles intégrées qui rationalisent la collecte, la transformation, la contextualisation et la diffusion des données industrielles entre les systèmes de technologie opérationnelle (OT) et de technologie de l’information (IT).
Parmi les plateformes DataOps couramment utilisées par les clients de Tulip, on trouve :
Les plateformes DataOps constituent une couche d’infrastructure de données industrielles entre les équipements de l’atelier et les applications Tulip, gérant la collecte, la transformation et la contextualisation des données à grande échelle.
Principaux avantages
1. Connectivité simplifiée des machines
- Des bibliothèques de protocoles prêtes à l’emploi permettent de se connecter à divers équipements sans développement sur mesure
- Les applications Tulip exploitent des flux de données standardisés plutôt que de gérer les intégrations machine par machine
- Avantage: un déploiement plus rapide et une complexité technique réduite pour les développeurs d’applications
2. Harmonisation et contextualisation des données
- Transforme les signaux bruts des machines en données métier significatives et standardisées avant leur arrivée dans Tulip
- Ajoute du contexte en périphérie en reliant les états des machines au contexte de production
- Avantage: les applications Tulip reçoivent des données prêtes à être analysées, et non des flux bruts provenant des capteurs
3. Analyse approfondie des causes profondes
- Fusionne les données des machines et les informations fournies par les opérateurs depuis Tulip en ensembles de données unifiés
- Permet d’établir des corrélations entre le comportement des équipements et les actions humaines ou les événements liés à la qualité
- Avantage: des informations plus approfondies, telles que l’analyse des causes profondes des rebuts qui relie les paramètres des machines aux observations des opérateurs
4. Analyses à l’échelle de l’entreprise
- Combine les données opérationnelles de Tulip avec des systèmes d’entreprise tels que les ERP, les systèmes SCADA et les systèmes de gestion de la qualité (QMS)
- Fournit des ensembles de données unifiés aux plateformes d’analyse (par exemple, Power BI, Tableau) et aux plateformes de données dans le cloud (par exemple, Snowflake, Databricks, Amazon Redshift)
- Avantage: des tableaux de bord destinés aux dirigeants qui relient les performances de l'atelier aux résultats de l'entreprise
5. Traitement en périphérie et optimisation des données
- Effectue des analyses en périphérie pour réduire le volume de données envoyées vers le cloud ou Tulip
- Filtre, agrège et contextualise les données localement avant leur transmission
- Avantage: réduction des coûts de bande passante, temps de réponse plus courts et amélioration de la prise de décision en temps réel
6. Surveillance en temps réel de l’état des machines
- Transmet en direct l'état des machines à Tulip pour un retour d'information immédiat à l'opérateur
- Permet la mise en place de workflows de maintenance prédictive au sein des applications Tulip
- Avantage: les opérateurs reçoivent des alertes exploitables sur les performances des machines sans avoir à interrompre leur flux de travail
7. Évolutivité à l’échelle de l’entreprise
- Crée des pipelines de données réutilisables qui fonctionnent sur tous les sites, toutes les lignes de production et tous les types de machines
- Des modèles de données standardisés permettent le déploiement des applications Tulip sans reconfiguration site par site
- Avantage: les fabricants multi-sites gagnent en cohérence et accélèrent leur transformation numérique
Modèle d'architecture
DataOps gère: la collecte, la transformation, le stockage et la conversion des protocoles
Tulip gère: l’accompagnement des opérateurs, l’exécution des workflows, la saisie de données de qualité, l’analyse en première ligne
Considérations et compromis
Quand DataOps apporte une valeur ajoutée significative
- Déploiements à grande échelle (sites ou installations multiples)
- Parc d’équipements hétérogène
- Plusieurs applications consommatrices au-delà de Tulip
- Exigences complexes en matière de transformation des données
- Besoin d’une informatique de périphérie avancée
- Exigences strictes en matière de gouvernance des données
Lorsque l’intégration directe suffit
- Site unique doté d’équipements homogènes
- Exigences simples en matière de données (E/S de base)
- Tulip est le principal, voire le seul, consommateur des données machine
- Budget limité pour l’infrastructure
- Phase rapide de validation de concept ou pilote (vous pouvez ajouter DataOps ultérieurement)
Considérations financières
Investissement supplémentaire requis :
- Licences de la plateforme DataOps
- Matériel en périphérie pour prendre en charge la plateforme DataOps (passerelles, serveurs)
- Services de mise en œuvre et de configuration
- Maintenance continue
Facteurs de retour sur investissement :
- Réduction du temps d’intégration des applications supplémentaires
- Élimine les intégrations redondantes (intégration unique, utilisation multiple)
- Évolue plus rapidement d’un site à l’autre
- Réduit les compétences requises pour les développeurs amateurs
- Améliore la qualité et la cohérencedes données
Pour en savoir plus
- Surveillance des machines
- Architecture de la solution de surveillance des machines
- Architecture de la surveillance des machines
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