Avec l'Industrie 4.0 et la numérisation des processus, les entreprises disposent d’une énorme quantité de données de production à analyser afin d'en extraire des informations utiles dans les processus décisionnels. Transformer ces big data en précieuses informations peut donner un avantage compétitif important aux entreprises. Avec le terme " intégration des données " (Data Integration) on se réfère au processus de fusion des données provenant de plusieurs sources différentes pour obtenir une vision unifiée et plus exhaustive, afin que l'entreprise puisse prendre des meilleures décisions, plus rapidement.
Intégration des données de production : la proposition de SICK
7 nov. 2023
L'intégration de différentes sources de données est devenue un facteur essentiel pour garantir une analyse soignée et une vision complète des informations. Dans ces dernières années, la prise de conscience de l'importance des données a conduit les entreprises à adopter une approche Data Driven (Data Driven Approach) aux processus décisionnels, dans laquelle, en utilisant des outils appropriés pour surveiller et analyser les données clés de la production, les informations sont utilisées pour prendre des décisions basées sur des données objectives, en éliminant les éléments d'indétermination caractéristiques des processus décisionnels traditionnels. Pour prendre des décisions basées sur les données, il est indispensable d'avoir visibilité et transparence sur les performances de la production et de disposer d'outils qui permettent de mieux comprendre le "quoi" et le "pourquoi" d'un incident particulier survenu au sein de l'usine. En fait, si gérée correctement, l'intégration des données peut contribuer à réduire les coûts, à améliorer la qualité des données et à favoriser l'innovation des processus de production, sans bouleverser les structures des données ou modifier l'automatisation existante.
La complexité des sources et l'intégration des données
La transparence et la disponibilité des données représentent le cœur de l'intégration des données. Toutefois, avoir de la visibilité sur l'évolution de la production n'est pas facile : les données peuvent provenir de nombreuses sources, caractérisées par différents protocoles de communication, par dispositifs et capteurs IoT divers, utilisés pour contrôler autant de processus. Chaque source, en fait, peut avoir une structure et un format différents, ce qui rend difficile obtenir une vue unique et cohérente. Pour faire face à ce défi, il est essentiel de disposer d'un logiciel qui simplifie l'intégration des données de production, leur agrégation et visualisation dans une interface graphique unique.
Field Analytics de SICK, est un logiciel l4.0 évolutif. Il permet aux utilisateurs d'enregistrer des données, de créer et de configurer des tableaux de bord pour contrôler et analyser les données clés en production sur la base desquelles il sera ensuite possible de visualiser les performances de l'usine et améliorer les cycles de production. L'intégration des données provenant de différentes sources est simplifiée par l'interface REST (REpresentational State Transfer).
Combinée à des capteurs intelligents SICK, cette solution permet aux utilisateurs de contrôler les indicateurs clés de l'efficacité et de l'état de l'usine en temps réel, 24 heures sur 24. Notamment, le contrôle continu d'indicateurs spécifiques (KPI) ainsi que l'analyse des tendances et des avertissements en temps réel permettent d'améliorer la maintenance et de la rendre plus efficace, réduisant ainsi les temps d'arrêt dus à des pannes imprévues.
Le logiciel permet donc une Maintenance Predictive pendant le fonctionnement, ce qui assure une meilleure planification et un meilleur temps de fonctionnement. Le système est également capable d'historiser les données et de les rendre disponibles pour l'analyse des tendances passées, ce qui est essentiel pour améliorer et comprendre les processus et pour une amélioration continue des performances.
Comment fonctionne l'intégration des données de SICK
Le logiciel Field Analytics est une solution on-premise (pas dans le cloud) qui permet de collecter les données à partir de nombreuses sources pour les organiser de manière simple et donner des "insights" pour améliorer la réactivité et l'efficience des processus productifs, sans nécessairement modifier l'automation existante.
La configuration des tableaux de bord et des widgets associés est intuitive et ouverte à des nombreuses possibilités de personnalisation. Grâce à une approche no code/low code, le logiciel permet d’être configuré de façon très précise et adapté aux besoins, tout en gardant une faible complexité d'utilisation.
Il est également possible de gérer les différents accès afin de garantir la sécurité et la lisibilité des informations à différents niveaux. Grâce à la gestion intégrée des accès, les informations restent sécurisées et visibles uniquement par le personnel autorisé.
En plus des données, il faut également prendre en compte l'intégration des différents types de hardware dans l'usine.
Une transparence complète de tous les mouvements importants des actifs et des biens, par le biais d'une localisation directe et indirecte, est essentielle pour améliorer l'efficacité du processus de production. La complète transparence de tous les mouvements importants des atouts et des biens, par la localisation directe et indirecte, est essentiel pour améliorer l'efficience du processus productif. Dans ce cas, la solution proposée par SICK est le logiciel Asset Analytics pour la numérisation d’actifs au niveau du shop floor.
Asset Analytics est une plateforme indépendante de la technologie de Location Intelligence qui, grâce à la combinaison de technologies RTLS et d’identification, permet d'acquérir des données brutes sous la forme de données de position et de mouvement, qui sont analysées et évaluées par le logiciel en temps réel.
Les positions et les mouvements des actifs sont clairement visualisés par des diagrammes et des tableaux de bord. Cela fournit la base de données nécessaire pour reproduire numériquement la chaîne de création de valeur d'une entreprise et rendre le flux de matériel transparent et contrôlable grâce au suivi des actifs.
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