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Entrer dans le cloud en passant par l'edge computing

Nombre d'utilisateurs de machines ou d'installations industrielles se tournent désormais vers l'Internet Industriel des Objets. Pour tirer pleinement profit du potentiel des usines connectées, ils doivent néanmoins doter leurs machines d'une connexion fiable et optimale au cloud. Ceci peut être réalisé à l'aide d'équipements dotés des technologies de l'edge computing.

Information Technology meets Operational Technology
Situés en bordure de réseau, ces équipements jouent le rôle d'interface entre le monde de l'OT (Operational Technology) et le monde de l'IT (Information Technology).
Edge Computing
En proposant trois types d'architectures edge computing, B&R fournit une solution adaptée à chaque situation.

L'accroissement de l'efficacité des process industriels passe par un suivi étroit des consommations d'énergie, par des équipements simplifiant la maintenance, et aussi par la mesure et la comparaison des performances des machines. Les machines et lignes de production tout automatisées et ultra-connectées de l'IoT Industriel permettent de réaliser tout cela, et même plus !

Utiliser les données efficacement

Grâce à l'IoT Industriel, les utilisateurs peuvent extraire des données machine qui vont bien au-delà des simples alarmes ou notifications d'événements. Par exemple, "les utilisateurs peuvent recevoir des informations leur indiquant si une pièce machine présente des signes d'usure et quand celle-ci causera une panne", rapporte Ralf Pühler, chef de produits Industrial IoT chez B&R. "Actuellement, seul un pourcent environ des données générées par l'outil de production est réellement utilisé," souligne-t-il. B&R veut augmenter ce ratio en fournissant une solution packagée comprenant des composants matériels et logiciels et s'adaptant facilement aux besoins des clients.

Les composants logiciels modulaires qu'offre la technologie mapp permettent de collecter, évaluer et visualiser les données machine. Pour mettre en place un système de monitoring énergétique, par exemple, l'automaticien a juste besoin de glisser-déposer le composant mapp Energy dans son projet Automation Studio. Ce composant collecte automatiquement les données de consommation de tous les axes de la machine, puis calcule et visualise les indicateurs ou caractéristiques correspondants. "Outre mapp Energy, bien d'autres composants mapp sont disponibles, dont un pour calculer le taux de rendement des machines," ajoute R. Pühler.

Capacité de stockage quasi-illimitée

Jusqu'à présent, les données machine étaient sauvegardées temporairement puis effacées pour laisser la place à des données plus récentes. "Si nous voulons réutiliser et analyser ces données, nous devons trouver un endroit où les stocker," explique R. Pühler. Cela peut être une base de données ou un datacenter dans le cloud.

Néanmoins, l'intérêt de l'IoT Industriel ne se limite pas au fait de disposer de données et d'informations sur chaque machine. "Il est désormais aussi possible d'effectuer des comparaisons entre des machines, des lignes de production, et même des des sites de production répartis dans le monde entier," ajoute-t-il. En principe, les volumes de données nécessaires pour cela peuvent être traités et analysés avec des ordinateurs locaux. "Cependant, il est souvent judicieux d'utiliser la capacité de calcul et de stockage quasi-illimitée du cloud," note l'expert IoT Industriel.

L'OT rencontre l'IT

Le matériel utilisé pour l'agrégation des données et leur transmission au cloud porte la désignation "Edge". "Nous les appelons ainsi car ils sont la dernière entité physique avant le cloud," explique R. Pühler. Ces appareils sont le point de passage entre le monde de l'OT (operational technology) au niveau machine et les systèmes IT dans le cloud. L'OT inclut les composants matériels et logiciels qui monitorent et contrôlent les équipements, les process et les événements en temps réel.

Les données collectées au niveau OT peuvent être transférées au cloud de différentes manières selon l'application et le volumes de données. "Nous proposons trois types de produits edge et pouvons ainsi proposer une solution adaptée à chaque situation," indique R. Pühler.

Les trois variantes edge

Pour un capteur recevant un signal par heure, il est judicieux d'envoyer les données directement au cloud. Considérons les capteurs utilisés pour détecter d'éventuelles fuites sur des pipelines. "Dans des cas comme celui-ci, aucun contrôle temps réel n'est requis, et aucune logique de contrôle n'est donc nécessaire sur place." De plus, si nécessaire, il suffit qu'une équipe de maintenance examine le pipeline dans les jours qui suivent. Pour des applications aussi simples, un contrôleur de bus B&R suffit. Ce dernier transmet les signaux d'E/S au cloud sous forme cryptée via OPC UA. "Nous appelons Edge Connect ce type de solutions," précise R. Pühler.

Si les volumes de données sont plus importants, il peut être intéressant d'agréger les données localement, au niveau machine. Ce procédé présente deux avantages. D'une part, il réduit les besoins en passante et donc le coût des services cloud. D'autre part, il fournit une capacité de stockage intermédiaire suffisante pour la sauvegarde des données en cas de rupture de connexion. Ainsi, aucune donnée n'est perdue. "Nos contrôleurs standard peuvent remplir cette fonction," indique R. Pühler. "Nous parlons ici d'Embedded Edge pour ce type de solutions où un contrôleur prend en charge simultanément le code machine temps réel et la transmission des données au cloud."

Systèmes auto-adaptatifs

Pour monitorer des lignes de production complètes, les données à traiter avant envoi au cloud peuvent provenir de plusieurs centaines d'E/S. Dans ces cas-là, l'utilisation d'un contrôleur standard ne suffit plus. Une solution adaptée existe également pour ce type d'application. "Ici, un Automation PC B&R combiné à une plateforme IoT Industriel complète offre une solution adaptée. Nous appelons Edge Controller cette troisième catégorie de solutions." En raison de sa puissance de calcul et de sa capacité de stockage nettement supérieures, le PC industriel peut effectuer un traitement et une analyse de données plus poussés que le matériel utilisé pour les deux autres solutions edge. De plus, il permet de calculer des algorithmes complexes comme ceux utilisés, par exemple, dans les systèmes auto-apprenant.

Avec les différentes architectures proposées, il devient plus simple d'intégrer des équipements neufs à l'Industrial IoT. "L'edge computing ne s'adresse pas qu'aux équipements neufs," souligne R. Pühler. "Il présente aussi un réel intérêt pour les équipements existants et jusqu'à présent non connectés dans l'usine." Avec l'Orange box, B&R offre une solution adaptée à ces équipements. Package combinant composants matériels et logiciels, l'Orange Box se connecte directement aux machines existantes et s'intègre sans difficulté aux architectures edge.

Protocoles pour une connexion robuste

Le transmission des données du edge au cloud s'effectue à l'aide protocoles spéciaux supportant le transfert de grandes quantités de données. B&R utilise les protocoles MQTT (Message Queue Telemetry Transport) et AMQP (Advanced Message Queuing Protocol) permettant une transmission fiable des paquets de données, même quand la connexion réseau est mauvaise ou par moments interrompue. Le cas échéant, ils enregistrent les paquets de données dans une file d'attente pour les émettre ultérieurement.

Les paquets de données OPC UA peuvent être transmis via MQTT et AMQP. "OPC UA est compris par quasiment tous les matériels et logiciels utilisés dans le domaine de l'IT et celui des contrôleurs industriels, quel que soit leur fabricant ou éditeur," explique R. Pühler. Ceci assure une connexion robuste entre le niveau machine et le cloud, quel que soit le matériel utilisé.

Auteur : Carmen Klingler-Deiseroth, journaliste freelance

Industrial IoT
Pour implémenter l'IoT Industriel, quatre composants sont essentiels : le matériel pour l'acquisition de données, les données elles-mêmes, les logiciels d'analyse de données et enfin la connectivité - en d'autres termes, un réseau qui relie tous les éléments entre eux.
Generated VS Analyzed Data
Bon nombre d'utilisateurs de machines collectent des données mais ne les analysent pas. Ce faisant, un important potentiel d'optimisation leur échappe.
Ejemplo
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