Informatique de périphérie dans l'industrie

Le secteur industriel joue un rôle considérable dans l'économie mondiale. Les vêtements que nous portons, les téléphones et PC portables que nous utilisons, les véhicules que nous conduisons et le carburant qu'ils utilisent proviennent tous du secteur industriel. Industrie 4.0, la quatrième vague de la révolution industrielle, utilise l'intelligence artificielle pour aider les entreprises à tirer le maximum de leurs données et à se différencier sur un marché concurrentiel.

Cependant, les usines qui intègrent des systèmes intelligents modernes sont confrontées à des problèmes d'infrastructure uniques. Elles doivent posséder des mécanismes efficaces permettant de capturer, de stocker et de traiter une grande quantité de données, en temps réel ou presque réel. Par exemple, les informations détaillées obtenues par les systèmes d'inspection de produits s'appuyant sur des caméras peuvent produire un pétaoctet de données par usine et par jour. Les fabricants doivent aussi veiller à la sécurité de leurs informations, des appareils Internet des objets (IoT), des logiciels de fabrication et des systèmes. Les vulnérabilités pourraient compromettre les données sensibles ou entraver les processus de fabrication.

Dans la fabrication, l'informatique de périphérie aborde ces questions en plaçant les données et l'infrastructure de traitement sécurisée plus près des ateliers et des processus qui en dépendent. Cette approche offre des avantages substantiels. Tout d'abord, les fabricants peuvent stocker et traiter les informations en réduisant la latence associée au transfert de données sur de longues distances. Ensuite, cette méthode élimine les coûts de bande passante associés au transfert d'énormes volumes de données vers un stockage hors site.

Difficultés de l'informatique de périphérie

Alors que l'extraction de renseignements par une analyse de périphérie présente la possibilité de se différencier de la concurrence, la transformation de données en renseignements entraîne plusieurs considérations.

Les installations industrielles ne disposent souvent pas de l'expertise interne leur permettant de déployer l'infrastructure nécessaire de manière rentable, de gérer ces systèmes et de collecter les données efficacement.

Avec le logiciel Edge Insights for Industrial d'Intel, les développeurs et les manufactures peuvent profiter du stockage de données à long terme des fournisseurs de services Cloud, d'un environnement de développement virtuel et de capacités de gestion des applications tout en atteignant toujours les cibles de latence et de bande passante attendues à la périphérie.

Le marché d'aujourd'hui propose des centaines de plates-formes Internet des objets Industriel (IIoT) et des milliers d'appareils IoT. Compte tenu de cette diversité, les protocoles et les systèmes d'exploitation créent des problèmes de compatibilité entre les systèmes. Les utilisateurs finaux ont donc besoin de plates-formes ouvertes et agiles qui réduisent les problèmes de compatibilité entre les systèmes.

Les fabricants ont besoin d'une solution logicielle de périphérie sécurisée, interopérable et prête pour l'IA. Ils doivent également avoir la capacité de transformer en un même système fonctionnel tous les éléments disparates composés de cette infrastructure informatique, des appareils IoT de périphérie et des applications.

Edge Insights for Industrial d'Intel

Le logiciel Edge Insights for Industrial d'Intel tire parti de l'architecture moderne des microservices. Cette approche aide les OEM, fabricants d'appareils et fournisseurs de solutions à intégrer plus rapidement les données issues de réseaux de capteurs, de sources opérationnelles, de fournisseurs externes et de systèmes industriels. Le logiciel modulaire et validé pour les produits permet d'extraire les données des machines de périphérie. Il permet également de communiquer les données en toute sécurité sur les différents protocoles et systèmes d'exploitation, de les gérer de manière cohérente et de les analyser rapidement.

La capacité des machines à communiquer de manière transparente sur les différents protocoles et systèmes d'exploitation facilite l'ingestion, l'analyse, le stockage et la gestion des données. Cela aide également les entreprises industrielles à créer facilement des modèles d'analyse et de Machine Learning et à extraire des renseignements prédictifs exploitables de la périphérie.

Les déploiements de logiciels d'informatique de périphérie occupent une couche intermédiaire entre le système d'exploitation et les applications qui s'appuient dessus. Le logiciel Edge Insights for Industrial d'Intel est créé et optimisé pour les plates-formes basées sur l'architecture Intel® et validé pour les systèmes d'exploitation sous-jacents. Sa capacité prend en charge plusieurs composants matériels Intel® essentiels de la périphérie, comme les processeurs, les FPGA, les accélérateurs et l'unité de traitement de la vision (VPU) Intel® Movidius™. De plus, son architecture modulaire offre aux OEM, aux fournisseurs de solutions et aux ISV la souplesse qui leur permet de choisir les fonctionnalités et les capacités qu'ils souhaitent inclure ou étendre dans leurs solutions personnalisées. En conséquence, ils peuvent mettre leurs solutions sur le marché rapidement et accélérer les déploiements chez les clients.

Avantages supplémentaires du logiciel Edge Insights for Industrial d'Intel

Le logiciel Edge Insights for Industrial d'Intel prend en charge de nombreux scénarios d'utilisation à partir desquels les développeurs de logiciels peuvent étendre leurs applications IoT. Les développeurs peuvent également améliorer les GUI pour simplifier l'accès aux informations significatives.

Prise en charge d'un vaste écosystème d'appareils, d'applications et d'outils IoT

Le logiciel d'Intel prend en charge la gestion d'un large éventail de solutions tierces de calcul, de stockage et d'appareils IoT Industriel. Le logiciel Edge Insights for Industrial d'Intel optimisé pour les applications et utilisations industrielles.

Ingestion vidéo

Le logiciel Edge Insights for Industrial d'Intel offre des fonctionnalités d'ingestion vidéo prêtes à l'emploi. La fondation d'Intel permet de capter les métadonnées et crée une base de données relationnelle pour soutenir l'apprentissage des systèmes de visionique.

Elle prend également en charge l'inférence hautes performances conjointement avec la distribution Intel® du kit d'outils OpenVINO™. Le kit d'outils OpenVINO permet aux systèmes de visionique d'étendre leurs capacités à l'aide de l'apprentissage en profondeur et de réseaux neuronaux. Cela permet d'obtenir des renseignements intelligents en périphérie. Une fois que les systèmes de vision par ordinateur sont entraînés à interpréter les objets qui les entourent, cette intelligence artificielle peut accomplir des tâches répétitives et détaillées qui s'avèrent difficiles et fastidieuses pour les employés.

Les systèmes de visionique constituent un excellent mécanisme de contrôle de la qualité dans les applications industrielles. Un fabricant de Chine a travaillé en étroite collaboration avec Intel pour que sa méthode d'inspection de produits utilise un système de visionique. Ce changement a permis à leur détection de défauts d'atteindre une précision de 99,9 %.¹ Le nouveau système réalise ces inspections beaucoup plus rapidement que possible auparavant.

La vision par ordinateur peut également analyser les processus industriels utilisés dans la fabrication. En identifiant les goulets d'étranglement procéduraux, les systèmes intelligents peuvent identifier les possibilités d'amélioration de l'efficacité dans l'atelier.

Collecte et stockage des données de périphérie

Les appareils, capteurs et caméras IoT Industriel d'une installation produisent de grandes quantités d'informations essentielles pour l'entreprise. La première étape consiste évidemment à ingérer et à traiter ces données pour que les systèmes d'analyse et les autres applications puissent y accéder rapidement.

Les réseaux de périphérie s'appuient régulièrement sur des serveurs sur site pour stocker et traiter les informations. Cependant, les solutions Cloud à faible latence situées à proximité de la périphérie peuvent offrir une alternative pratique dans certaines situations. L'informatique de périphérie multiaccès, par exemple, permet aux développeurs de placer les applications critiques plus près de leurs clients, ce qui réduit la latence et les coûts de bande passante.

Renseignements rapides issus des analyses de périphérie

Le logiciel Edge Insights for Industrial d'Intel possède des capacités intégrées d'analyse rapide qui interprètent toute quantité de données issues des appareils situés dans les installations de fabrication. Grâce à sa faible latence offrant un débit de données élevé, il permet d'assurer un contrôle déclenché par événements en temps presque réel. Cette grande réactivité permet aux informations critiques d'atteindre les appareils, l'équipement et les personnes concernées incroyablement rapidement.

Les appareils IoT et l'intelligence qui les soutient servent souvent à surveiller les machines essentielles à l'aide de fonctionnalités de maintenance prédictive. Si le système interprète une activité inhabituelle signalant une panne d'équipement imminente, cette machine peut être arrêtée immédiatement pour maintenance.

Sans les systèmes d'analyse de périphérie, la latence entraînée par le traitement des données dans un centre de données central ou dans une solution Cloud peut s'avérer problématique. L'informatique de périphérie élimine la nécessité de transférer dans les deux sens les données IoT entre la périphérie et le système de collecte de données central de la société en vue d'une analyse plus approfondie. Même avec un réseau rapide ou une connexion 5G, ce mouvement de données peut prendre plusieurs secondes. Lorsque la commande d'arrêt de la machine industrielle retourne aux installations de fabrication, il peut être trop tard. Ce retard d'information pourrait entraîner une panne d'équipement, malgré tous les signes avant-coureurs envoyés par les appareils de périphérie eux-mêmes. En revanche, avec des données locales et une analyse réalisée en périphérie, les renseignements tirés des données des appareils peuvent déclencher des mesures intelligentes en quelques millisecondes.

Commentaires des clients

M. Naohiko Irie, General Manager of Control and Service Platform System Division chez Hitachi, un des principaux OEM industriels du monde dont le siège est au Japon, déclare « Avec Edge Insights for Industrial, les développeurs IoT peuvent disposer d'une infrastructure de développement flexible pour adopter les technologies de pointe de l'informatique. Nous pouvons répondre rapidement à une grande variété de besoins de clients utilisant une infrastructure publique et des systèmes industriels, grâce à l'agilité que procure Edge Insights for Industrial. En conséquence, nous pensons pouvoir aider les industries à accélérer leur transformation numérique. »

Albert Huang, CEO d'Axiomtek, une ODM dont le siège est à Taiwan, déclare « Le logiciel Edge Insights for Industrial d'Intel présente une solution puissante et prête au déploiement qui rassemble tous les éléments nécessaires pour accélérer l'implémentation de l'informatique de périphérie dans les ateliers. Il prend en charge de nombreux composants matériels et logiciels facilitant des tâches s'étendant de l'acquisition et de l'analyse des données à l'inspection visionique.

Le kit de démarrage IA d'Axiomtek contient une plate-forme s'appuyant sur le processeur Intel® Core™ et Edge Insights for Industrial, qui aide les utilisateurs à déployer l'application de vision de manière intelligente. Avec le kit de développement complet, les clients peuvent économiser du temps et de l'argent, et nous gagnons leur confiance. Le logiciel Edge Insights for Industrial d'Intel contribue à créer une plate-forme de périphérie unifiée et économique, sur laquelle les fabricants peuvent intégrer rapidement des données provenant de diverses sources IIoT pour produire des renseignements exploitables et optimiser les processus de production. »

Vecow, un autre OEM client de Taiwan, indique qu'en intégrant le logiciel Edge Insights for Industrial d'Intel, il a réussi à améliorer ses performances de 40 % sur l'inférence et de 20 % sur le déploiement de projets par rapport à l'infrastructure d'origine.²