Ingénierie des données Google Cloud, les systèmes d’analyse ciblent les fabricants

Google Cloud Platform (GCP) s’apprête à lancer deux nouvelles solutions destinées au secteur manufacturier et visant à faciliter l’ingénierie des données et analytique tâches, unifiant les données de divers actifs de machines pour offrir des informations commerciales aux responsables d’usine.

Les nouvelles offres de GCP arrivent à un moment où les entreprises du secteur manufacturier adoptent des systèmes pour relever le défi des conditions volatiles, incertaines, complexes et ambiguës (également appelées VUCA) résultant de phénomènes mondiaux tels que la pandémie et la « Grande démission ».

Près des deux tiers des fabricants dans le monde utilisent déjà des solutions cloud, selon le cabinet de conseil McKinsey, et la société d’intelligence marketing ReportLinker rapporte que le marché mondial des usines intelligentes – composé d’entreprises utilisant des technologies telles que IdO – devrait atteindre 214,2 milliards de dollars d’ici 2026.

Mais les entreprises qui planifient la transformation numérique de leurs usines ou qui sont à un certain stade de la mise en œuvre de technologies émergentes sont confrontées à de grands défis, explique Google.

« Nous pensons que les défis d’évolutivité tournent autour de deux facteurs : le manque d’accès à des données opérationnelles contextualisées et le manque de compétences pour utiliser des outils complexes de science des données et d’IA dans l’usine », a écrit Charlie Sheridan, directeur technologique de la fabrication mondiale chez Google Cloud. dans un article de blog.

Afin d’aider à organiser les données et à leur donner un sens pour une utilisation dans les opérations commerciales, GCP a annoncé le moteur de données de fabrication.

La connexion edge-cloud facilite l’extraction des données

Le moteur de données de fabrication est conçu pour permettre aux entreprises d’extraire des données, y compris des données de télémétrie et d’image, via une connexion privée, sécurisée et à faible coût entre bord et nuage, a déclaré Sheridan. Le moteur est livré avec des capacités intégrées de normalisation des données et d’enrichissement du contexte, fournissant un modèle de données commun, avec un data lakehouse optimisé en usine pour le stockage, a-t-il ajouté.

Cependant, la plupart des entreprises utilisent divers types d’actifs machines, souvent appelés technologie opérationnelle (OT), pour recueillir des données. Afin de relever le défi de la collecte de types de données disparates à partir de ces actifs, GCP a lancé l’outil Manufacturing Connect.

Développé en partenariat avec le fournisseur de plate-forme de données de pointe industrielle Litmus Automation, l’outil Manufacturing Connect est conçu pour se connecter à n’importe quel actif OT, avec une bibliothèque principale composée de plus de 250 protocoles machine.

« Manufacturing Connect traduit les données machine en un ensemble de données assimilables et les envoie au moteur de données de fabrication pour traitement, contextualisation et stockage. En prenant en charge les charges de travail conteneurisées, il permet aux fabricants d’exécuter une visualisation des données, des analyses et un ML à faible latence [machine learning] capacités directement à la périphérie », a déclaré Sheridan.

Les applications de fabrication s’intègrent aux autres offres Google

Les entreprises peuvent également utiliser le moteur de données de fabrication en combinaison avec d’autres produits GCP pour générer plus d’informations, effectuer une maintenance prédictive et détecter les anomalies au niveau de la machine.

Le moteur de données de fabrication est livré avec une intégration prête à l’emploi avec des modèles de la plate-forme de BI Looker sans code de Google, conçue pour permettre aux ingénieurs de fabrication et aux directeurs d’usine de créer et de modifier rapidement des tableaux de bord personnalisés, d’ajouter de nouvelles machines, configurations et usines.

Afin d’effectuer une maintenance prédictive, les entreprises peuvent déployer des modèles de machine learning prédéfinis et les affiner avec l’aide des ingénieurs de Google Cloud.

Pour aider les équipes de fabrication à découvrir les anomalies au niveau de la machine, l’entreprise a mis en place une intégration sous-jacente à l’API Time Series Insights de GCP sur des données de machine et de capteur en temps réel qui identifie les modifications injustifiées et fournit des alertes.

Google fait face à des solutions sectorielles concurrentes

Les solutions de fabrication de Google Cloud seront en concurrence avec les offres des écuries d’AWS, Microsoft Azure, Oracle et IBM, qui proposent des solutions similaires associées à des capacités plus horizontales, a déclaré Holger Mueller, analyste principal chez Constellation Research.

Google avait commencé la tendance à lancer des solutions axées sur l’industrie en 2019 lorsque Thomans Kurian était à la barre, a déclaré Mueller, ajoutant que ce type de solutions industrielles aide les DSI à libérer le véritable potentiel de leur investissement dans le cloud en aidant à garantir un temps plus rapide- stratégie de commercialisation.

Certains des partenaires de Google Cloud pour les solutions de fabrication incluent Intel, Splunk, Quantiphi, Cognizant, Litmus Automation, Sotec, GFT et Softserve.

La société n’a donné aucune indication sur la disponibilité générale de ces solutions mais devrait les présenter à la fin de ce mois.