« Cloud + Edge » coordonné, prospérer à l’ère de l’IIoT

L'industrie de pointe utilise un nombre croissant d'appareils répartis sur divers sites industriels. Étant donné la durée de fonctionnement, il est inévitable que certains d'entre eux tombent en panne de temps en temps. 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 sur le site pour des patrouilles. Cependant, cela peut entraîner des coûts considérables et, le plus souvent, certains problèmes ne peuvent pas être identifiés rapidement.

Le développement de l'Internet industriel des objets (IIoT) a permis de connecter ces dispositifs sur site à Internet, de sorte que leur état de fonctionnement est constamment surveillé à partir d'un emplacement central. Tout ce qui se passe peut être vu depuis le cloud en temps réel et, dès qu'un défaut se produit, les ingénieurs peuvent simplement localiser le problème et prendre des mesures immédiates.

Avec le nombre croissant d'appareils connectés à Internet et la génération de volumes de données toujours plus importants, les fabricants et les utilisateurs recherchent non seulement une maintenance plus efficace, mais aussi des informations plus approfondies tirées des données pour faciliter la croissance. Cela implique une exploration plus approfondie des données, un meilleur traitement et des analyses. Toutes ces exigences créent des défis techniques plus importants pour un écosystème IIoT « cloud + edge » coordonné.

1. Collecte des données à partir de différents appareils

Les dispositifs déployés sur les sites industriels continuent de capturer des données provenant de différentes parties du site, surveillant à la fois les machines et l'environnement. Comme ces dispositifs sont construits avec différentes interfaces (ports série, ports Ethernet, Bluetooth, Wi-Fi, etc.), il n'est pas facile d'acquérir des données de tous. Divers types de dispositifs sur site génèrent des données massives, ce qui constitue un grand défi pour les passerelles qui sont censées les collecter et les traiter.

Les différents dispositifs communiquent avec différents protocoles. Même au sein de la même catégorie, il peut y avoir pas mal d'options. Par ailleurs, certains fabricants communiquent via leurs protocoles privés. 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 énormes en équipements et des coûts élevés pour le changement de marque.

Avec la diversité croissante des dispositifs sur site et l'aggravation du problème mentionné ci-dessus, il est nécessaire d'intégrer plusieurs protocoles industriels et de rendre les protocoles privés compatibles, afin que les données provenant de différentes sources puissent être transmises par une seule passerelle IIoT « tout-en-un ».

2. Prétraiter les données en périphérie

À l'ère de l'informatique en nuage, les données sont transférées vers le nuage pour le traitement, le stockage et l'analyse. Comme des données massives sont constamment générées, cela crée une charge plus lourde pour le nuage. Imaginez que toutes les données doivent être envoyées au nuage bit par bit, attendre que le nuage les reçoive toutes et réponde par une commande (ou parfois aucune commande) avant qu'une action supplémentaire ne soit entreprise. Cela signifie une grande latence dans la transmission des données. Même si la 5G peut résoudre le problème de la vitesse, le nuage est surchargé d'énormes quantités de données.

D'où le concept d'edge computing. Avec des conditions préconfigurées ou des outils programmés, les données collectées à partir de différents dispositifs peuvent être filtrées près 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 répondre immédiatement en envoyant des alertes au personnel de maintenance, ou en modifiant les paramètres des PLC. Elle peut également contrôler d'autres dispositifs en aval via des E/S lorsque certaines conditions sont remplies, afin que les contrôleurs utilisant différents protocoles puissent échanger des données.

Les autres données « effacées » sont ensuite envoyées vers le cloud. Cela permet non seulement d’économiser le flux de données et la bande passante, mais surtout de soulager le cloud d’une charge excessive.

3. Télécharger les données sur le cloud

Le monde d’aujourd’hui est de plus en plus axé sur les données. En tant que partie centrale 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 par leurs protocoles de communication, les différents clouds varient par leurs méthodes de connexion et d’interaction. La logique d’interaction entre les clouds et les fonctions demandées depuis la périphérie est également différente. Par conséquent, l’envoi de données vers le cloud implique beaucoup de travail d’intégration de la passerelle et du cloud.

Une passerelle cloud permet aux intégrateurs système 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, à mesure que la technologie progresse, la passerelle cloud actuelle prend généralement en charge les principaux clouds IoT. Il suffit de quelques étapes pour configurer le cloud afin que les données puissent facilement circuler de la source au cloud.

Alors que les intégrateurs système cherchent à tout surveiller depuis le cloud pour s’assurer que leurs systèmes fonctionnent correctement, les fabricants doivent gérer leurs usines via SCADA. Ainsi, la passerelle permet aux systèmes SCADA locaux d’acquérir des données via des protocoles industriels et le cloud via MQTT.

4. Mise en œuvre de projets numériques

La numérisation complète prend du temps. Le lancement d’un nouveau projet implique généralement un travail considérable pour préparer les dispositifs, les intégrer et programmer vos applications. Dans un monde en évolution rapide, le temps est essentiel.

Une solution « cloud + edge » doit être facile pour le déploiement et la configuration afin que les nouveaux projets puissent être mis en œuvre le plus rapidement possible. À mesure que de plus en plus d’outils de gestion apparaissent, il est presque par défaut que ces passerelles puissent être gérées à partir d’une plateforme cloud. La configuration Web est prise en charge, et la configuration peut être importée et exportée. Le déploiement et la gestion par lots peuvent être facilement effectués sur la plateforme.

Pour répondre aux demandes commerciales en constante évolution et répondre de manière flexible aux nouvelles exigences à mesure que les projets progressent, la personnalisation devient nécessaire. Par exemple, la plateforme cloud nécessite un support différent de la passerelle dans son itération ; à mesure que l’analyse des données s’approfondit, une certaine logique de traitement des données en périphérie doit être ajustée.

Résumé

Le cloud et l’edge collaborent 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 dispositifs fonctionnent efficacement et de manière stable, et ainsi offrir une meilleure expérience utilisateur. Avec une base de données plus efficace et plus solide, nous pouvons tirer de meilleurs enseignements pour l’amélioration des produits et l’optimisation des paramètres, renforçant ainsi la compétitivité à l’ère de l’industrie 4.0.