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Avec l’essor de l’industrie 4.0 et de l’Internet des objets industriel, l’intégration des systèmes de technologie opérationnelle (OT) aux systèmes de technologie de l’information (TI) devient une nécessité. De plus en plus, les systèmes informatiques sont combinés avec les systèmes OT pour surveiller les appareils, les actifs, les processus et les événements tout en effectuant des ajustements dans les opérations industrielles. Alors que cette transition se poursuit, les entreprises ont besoin d’une meilleure visibilité de leurs actifs OT et IT à partir d’un seul point de vue.

Cette convergence souhaitée s’accompagne toutefois de ses propres défis, d’autant plus que les niveaux d’automatisation ISA 95 deviennent de plus en plus flous. Ces défis incluent la fiabilité, la sécurité et l’interopérabilité – ainsi que le déterminisme. À mesure que les utilisateurs finaux passent du niveau de l’entreprise au niveau de surveillance et de supervision et au niveau de production, les exigences en matière de déterminisme du temps deviennent de plus en plus strictes. Une application de robotique ou de contrôle de mouvement, par exemple, nécessite une latence et une gigue plus faibles qu’une application ERP.

Georgia Pacific (GP) – l’un des principaux fabricants mondiaux de tissus, pâtes, emballages, produits de construction et produits chimiques connexes – déploie des solutions IIoT à grande échelle afin d’améliorer l’efficacité et la qualité de la production dans ses 150 sites de fabrication en Amérique du Nord. GP travaille en partenariat avec Intel sur la consolidation de la charge de travail IoT au niveau de l’entreprise. L’initiative Edge de GP a été développée sur une architecture Intel et a déjà été déployée sur plusieurs sites. Cette architecture GP consolide les charges de travail IoT à l’aide de conteneurs et de machines virtuelles pour exécuter des solutions IoT simultanées dans un environnement de production, améliorant l’évolutivité, la maintenance et la sécurité.

Intel Unified Edge Framework: un ensemble de directives qui aident les entreprises à définir leur propre architecture IoT Unified Edge

La solution de GP a été développée à l’aide d’Intel IoT Unified Edge Framework, qui est un ensemble de directives pour l’architecture des systèmes de périphérie de classe entreprise afin de déployer des charges de travail IoT sur différents marchés verticaux à l’aide d’ingrédients logiciels et matériels standard. La structure Intel permet aux utilisateurs de niveau entreprise de consolider plusieurs applications IoT sur des périphériques et des serveurs de périphérie à l’aide de logiciels disponibles dans le commerce. La valeur commerciale de cette consolidation de la charge de travail est qu’elle réduit la complexité de la pile de périphérie, permet aux charges de travail d’être réparties efficacement entre les différents niveaux d’architecture et les différents appareils, et réduit le coût total de possession.

Au lieu d’utiliser plusieurs périphériques périphériques pour gérer chaque solution de fournisseur distinct, les directives du cadre Intel permettent de conteneuriser les différents périphériques périphériques, avec une répartition de la charge de travail entre un périphérique périphérique unifié et des serveurs périphériques. La création d’une empreinte périphérique plus petite réduit à la fois la complexité globale du réseau et les risques de sécurité opérationnelle pour GP. Il facilite également une optimisation améliorée de la charge de travail, car différentes solutions sont consolidées pour améliorer l’efficacité.

GP utilise des charges de travail consolidées pour optimiser de nombreux systèmes de production IIoT, tels que la vision industrielle et les capteurs environnementaux. Le cadre unifié d’Intel a, par exemple, aidé GP à améliorer son système de détection d’anomalies basé sur la vision industrielle. Le système utilise des caméras fixes pour surveiller et identifier les changements pendant la production. GP utilise la vision industrielle dans la production pour tout, depuis le suivi automatique des matériaux de production et la garantie de la livraison à la bonne destination jusqu’à l’identification du fonctionnement d’une machine en dehors de ses paramètres spécifiés. Ce contrôle qualité automatisé améliore le rendement en réduisant les erreurs liées à la production et en minimisant les temps d’arrêt.

Logiciel Industrial Edge Insights d’Intel: un middleware prêt à la production sur site pour permettre l’analyse et les analyses industrielles

Intel Unified Edge Framework est un ensemble de principes directeurs qui aident les entreprises à définir leur propre architecture IoT. Intel a également développé Industrial Edge Insights Software, une pile logicielle de qualité produit conçue pour accélérer le développement et le déploiement de solutions IoT industrielles.

Le logiciel Industrial Edge Insights est conçu pour permettre aux OEM, aux intégrateurs de systèmes et aux développeurs de logiciels d’intégrer, de traiter, de stocker, d’orchestrer et de gérer en toute sécurité les données sur un ensemble diversifié de systèmes d’exploitation et de protocoles industriels. La pile logicielle facilite le développement et le déploiement de charges de travail et d’applications sur une variété de nœuds matériels dans un environnement de production IIoT, et permet également un contrôle piloté par les événements en temps quasi réel.

Ce logiciel prend également en charge la gestion d’une large gamme de solutions de calcul, de stockage et de périphériques. Il est actuellement optimisé – en utilisant à la fois des données de séries chronologiques et des données vidéo / image – pour des applications industrielles, telles que le contrôle de la qualité, la maintenance prédictive, la sécurité des travailleurs et l’optimisation en usine. Dans un environnement de production, il peut être utilisé pour prendre en charge l’inférence haute performance, conjointement avec la distribution Intel® d’ OpenVINO ™ – qui est impérative pour l’inspection en temps réel des défauts de vision industrielle, la maintenance de l’équipement, le contrôle qualité et la surveillance de la sécurité. Les algorithmes basés sur OpenVINO sont des outils éprouvés pour le déploiement d’applications d’apprentissage automatique et d’apprentissage en profondeur de l’intelligence artificielle tout au long du processus de production industrielle.

D’autres outils tels que le framework Edge d’Intel et le logiciel Industrial Edge Insights sont en préparation, et Intel développe des solutions matérielles et logicielles IIoT pour permettre le contrôle en temps réel des applications industrielles. Cela inclut de nouvelles solutions que les fabricants peuvent mettre en œuvre pour optimiser l’utilisation de la robotique, du contrôle de mouvement et de la virtualisation des relais de protection.

Les solutions connectées offrent un avantage concurrentiel en permettant l’optimisation des processus, de nouveaux modèles commerciaux menant à des sources de revenus supplémentaires et une maintenance prédictive pour maximiser la durée de vie des équipements. Comme le montre l’expérience de Georgia Pacific, lorsqu’il s’agit d’alimenter l’usine intelligente, les solutions Intel IIoT rationalisent les processus de production, du bord au cloud.

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