Au Laboratoire de machines-outils et de génie de la production (WZL) de l’Université RWTH d’Aix-la-Chapelle, des scientifiques, des mathématiciens et des développeurs de logiciels mènent des recherches sur la fabrication, travaillant ensemble pour obtenir de nouvelles informations à partir des données sur les machines, les produits et la fabrication. Les fabricants s’associent à l’équipe de WZL pour affiner les solutions avant de les mettre en production dans leurs propres usines.
Récemment, WZL a cherché des moyens d’aider les fabricants à analyser les changements de processus, à surveiller la qualité de la production et des processus, puis à s’adapter en temps réel. Le traitement des données au point de départ, ou à la périphérie, leur permettrait de modifier les processus selon les besoins tout en gérant de gros volumes de données et une infrastructure informatique à grande échelle.
Les appareils connectés génèrent d’énormes volumes de données
Selon IDC, la quantité de données numériques dans le monde augmentera de 23 % d’ici 2025, en grande partie grâce au nombre croissant d’appareils connectés. Juniper Research a constaté que le nombre total de connexions IoT atteindra 83 milliards d’ici 2024. Cela représente un taux de croissance prévu de 130 % à partir de 35 milliards de connexions en 2020.
WZL n’est pas étranger à cette augmentation du volume de données. Dans le cadre de leurs processus de fabrication, les incubateurs à découpage fin génèrent d’énormes quantités de données qui doivent d’abord être enregistrées à l’extrémité pointue et traitées extrêmement rapidement. Leurs capteurs spécialisés pour les vibrations, l’acoustique et d’autres conditions de fabrication peuvent générer plus de 1 million de points de données par seconde.
Traditionnellement, les ingénieurs de WZL ont traité de petits lots de ces données dans le centre de données. Mais cette méthode pourrait prendre des jours, voire des semaines, pour obtenir des informations. Ils voulaient une solution qui leur permettrait de mettre en œuvre et d’utiliser des modèles de streaming à très faible latence pour recueillir des informations en temps réel sans trop de développement en interne.
Automatisation basée sur les données à la périphérie
WZL mis en œuvre une plateforme qui pourraient ingérer, stocker et analyser leurs données en continu au fur et à mesure de leur création. Ce système permet aux organisations d’accéder à une solution unique pour toutes leurs données (en streaming ou non) qui fournit des fonctionnalités prêtes à l’emploi et une prise en charge de l’ingestion de données à haut débit avec une solution de stockage en streaming open source et à mise à l’échelle automatique.
Désormais, jusqu’à 1 000 valeurs caractéristiques sont enregistrées toutes les 0,4 millisecondes, soit près de 80 To de données toutes les 24 heures. Ces données sont immédiatement stockées et pré-analysées en temps réel à la périphérie sur serveurs compacts puissants, permettant une évaluation plus poussée à l’aide de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique. Ces valeurs caractéristiques exploitent d’énormes quantités d’images en continu, de rayons X et de données IoT pour détecter et prévoir les anomalies tout au long du processus d’emboutissage des métaux.
L’équipe WZL a constaté qu’une fois le système mis en œuvre, il pouvait être mis à l’échelle sans contrainte. « Peu importe le nombre de capteurs que nous utilisons, une fois que nous avons configuré le pipeline d’analyse et les flux de données, nous n’avons plus à résoudre les problèmes d’équilibrage de charge », a déclaré Philipp Niemietz, responsable des technologies numériques chez WZL.
Avec des conditions telles que la vitesse et la température sous surveillance constante de l’IA, la machine est désormais capable de s’ajuster automatiquement pour éviter toute interruption. En surveillant les machines de cette manière, WZL a également amélioré ses capacités de maintenance prédictive. Apprendre encore plus sur la façon dont vous pouvez tirer parti des solutions de périphérie Dell Technologies.
***
Les technologies Intel® font avancer l’analytique
L’analyse des données est la clé pour débloquer le maximum de valeur que vous pouvez extraire des données de votre organisation. Pour créer une stratégie d’analyse productive et rentable qui donne des résultats, vous avez besoin d’un matériel hautes performances optimisé pour fonctionner avec le logiciel que vous utilisez.
L’analyse de données moderne couvre une gamme de technologies, des plates-formes et bases de données d’analyse dédiées à l’apprentissage en profondeur et à l’intelligence artificielle (IA). Vous débutez avec l’analytique ? Prêt à faire évoluer votre stratégie d’analyse ou à améliorer la qualité de vos données ? Il y a toujours de la place pour évoluer et Intel est prêt à vous aider. Avec un vaste écosystème de technologies d’analyse et de partenaires, Intel accélère les efforts des data scientists, des analystes et des développeurs dans tous les secteurs. En savoir plus sur Analyses avancées d’Intel.
Source link