Ne travaillez pas vos données. Faites en sorte que vos données travaillent pour vous.

Un système d'automatisation conçu pour les données

Les objets intelligents sont apparus comme un nouveau moyen simplifié d'organiser les données afin qu'elles puissent être facilement collectées à partir de l'automate, puis transférées et consommées par les systèmes IoT. Le cadre standardisé expose entièrement les ensembles de données à un contexte préconfiguré pour le développeur, ce qui réduit considérablement le temps de programmation.

En d'autres termes, les systèmes IoT et d'automatisation ont des règles différentes, et les objets intelligents créent le langage commun pour qu'ils puissent communiquer. Au cœur de cette approche, les objets intelligents apportent la découverte automatique, la standardisation, la synchronisation et l'intégrité à vos données.

Dans une configuration conventionnelle, le système d'automatisation s'interface avec la plate-forme IoT via une passerelle. Cette passerelle nécessite généralement une configuration et des efforts pour mettre en scène les données. Et c'est généralement à ce stade que le travail de contextualisation devient critique, en particulier lorsque des systèmes disparates sont impliqués. Parce que le système IoT n'est pas « conscient » des structures d'automatisation, vous devrez peut-être créer un nouveau modèle pour chaque application, et d'autres inefficacités en résultent lorsque le système IoT bombarde les automates de données. Par exemple, un système IoT obtiendrait des informations par morceaux, telles que : l'action X est sur le point de se produire, l'action X se produit, l'action X est terminée. Ces trois points de données doivent ensuite être manipulés pour se connecter en une action continue liée.

Dans un système construit avec des objets intelligents, les données peuvent être automatiquement organisées, modélisées et consommées par les systèmes et applications IoT avec peu ou pas d'effort de la part d'un programmeur. Les points d'automate programmable peuvent désormais avoir des définitions cohérentes de taux, d'états, de statuts, etc., et ils sont livrés dans des bases de données d'informations avec un contexte tel que le numéro de ligne, le nom de machine et l'emplacement. Ces éléments sont tous essentiels pour permettre aux solutions IoT de générer plus d'informations, de meilleures analyses et une compréhension plus approfondie de votre processus et des risques potentiels. Dans l'exemple ci-dessus, les trois points de données pour l'action X sont automatiquement reconnus comme une action continue pour un meilleur contexte.

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En outre, cette méthode plus directe aboutit à une meilleure intégrité des données et à un meilleur déterminisme. Nous pouvons comparer ce que le même produit fait à différentes étapes avec une précision et une intégrité inédites. Et, avec la possibilité d’attribuer des attributs aux données tels que le TRS, l’énergie ou le débit massique, nous obtenons des informations qui sont automatiquement agrégées et catégorisées. À partir de là, elles sont rapportées d’une manière significative pour la prise de décision et l’optimisation, tant humaine que machine.

Au final, les objets intelligents ne modifient pas les données. Mais ils simplifient grandement la manière dont vous les capturez, les visualisez et les présentez, et, au fil du temps, la manière dont vous optimisez les opérations en conséquence. Faites-nous savoir comment les objets intelligents pourraient s’intégrer dans votre stratégie d’information.

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