Présentation de l'infrastructure IoT de périphérie unifiée Intel®

Utiliser la consolidation de la charge de travail pour adapter efficacement les solutions d'IoT industriel.

Présentation de l'infrastructure IoT de périphérie unifiée Intel® qui utilise la consolidation de la charge de travail pour faire évoluer efficacement les solutions d'IoT industriel.

Synthèse

La transformation numérique connue sous le nom d'Internet des objets industriel (IIoT) crée des défis nouveaux et complexes pour de nombreuses industries. Des solutions fragmentées, des normes limitées, des modèles de sécurité immatures et des approches inadéquates de la maintenance des ressources numériques figurent parmi les obstacles qui peuvent empêcher les organisations de mettre à l'échelle des solutions IIoT de valeur. L'alignement et/ou la convergence des organisations de technologie de l'information et de technologie opérationnelle est également un facteur de succès de plus en plus critique.

Compte tenu du nombre croissant d'appareils de périphérie, des volumes de données toujours plus importants et des contraintes d'infrastructure existantes, il est particulièrement important de réduire la complexité et de simplifier les exigences en matière de mise à l'échelle. Deux concepts clés pour atteindre ces objectifs sont la consolidation et l'orchestration de la charge de travail. En combinant ces deux concepts et en définissant une infrastructure de périphérie unifiée, les organisations peuvent permettre une mise à l'échelle rentable de l'IIoT et réduire les dépenses d'investissement tout en améliorant la sécurité. Intel a rendu cela plus facile en fournissant l'infrastructure IoT de périphérie unifiée Intel®, qui est conçue pour aider les entreprises à consolider les charges de travail en périphérie et à faire évoluer efficacement leurs solutions IIoT.

Cet article fournit plus de détails sur l'infrastructure IoT de périphérie unifiée Intel®, et présente une étude de cas qui explique comment une entreprise leader du secteur, Georgia- Pacific (GP), a appliqué cette approche innovante et les résultats obtenus par l'entreprise.

Domaines d'opportunité

L'IIoT transforme le mode de fonctionnement de la technologie opérationnelle en augmentant l'efficacité, en améliorant la fiabilité et en réduisant les déchets. Le Cloud est un outil puissant pour de nombreuses charges de travail des technologies opérationnelles, mais il peut parfois s'avérer insuffisant pour les cas d'utilisation de l'IIoT. Des problèmes tels que la latence pour l'avion de contrôle, les volumes massifs de données à distance et l'agrégation de données (tout en maintenant le contexte) nécessitent une capacité complémentaire. L'évolution constante de l'informatique de périphérie fournit ce complément et permet de résoudre ces problèmes. Cependant, il y a d'autres défis clés à relever à la périphérie :

  • Les piles de périphérie sont de plus en plus complexes. En raison de l'absence de normes d'admnistration, la gestion de ces systèmes nécessite souvent une intervention manuelle. Ce problème est souvent traité en interne ou par des tiers, ce qui conduit à des approches de système non standard qui entraînent des coûts et une complexité supplémentaires tout en réduisant la fiabilité.
  • La convergence IT/OT est également un défi majeur. Dans le passé, le maintien des systèmes d'OT en circuit fermé sans intégration informatique était une pratique courante. Cela n'est plus possible. Dans le paysage concurrentiel actuel, la duplication des infrastructures de cette manière n'est pas une solution idéale.

Intel, en partenariat avec plusieurs entreprises Industrial Top 100 et dans le but de résoudre ces problèmes, a mis en place l'infrastructure IoT de périphérie unifiée Intel®. Elle se compose d'une liste de disciplines et de directives que tout client peut utiliser pour déployer une solution IoT évolutive et gérable qui apporte une réelle valeur commerciale.

L'infrastructure IoT de périphérie unifiée Intel® fournit une base pour la création de solutions IoT de bout en bout. Elle comprend des conseils pour sélectionner les éléments de base appropriés pour répondre aux besoins des entreprises et assurer la cohérence, l'évolutivité et l'exhaustivité des architectures des solutions IoT dans toute l'entreprise. L'infrastructure comprend également une architecture de référence que les clients peuvent mettre en œuvre en utilisant leurs blocs de construction préférés.

En définitive, cette infrastructure Intel® aide les clients à bien comprendre la valeur de la normalisation dans chacune des disciplines qu'elle englobe et les options qui s'offrent à eux, afin qu'ils puissent prendre des décisions éclairées sur ce qui est le mieux pour leur entreprise.

La valeur de la consolidation de la charge de travail

Une discipline importante pour cette modernisation est la consolidation de la charge de travail. La consolidation des systèmes nouveaux et anciens dans des environnements d'informatique de périphérie peut servir de multiples objectifs et réduire le coût total de possession de plusieurs façons. Voici des exemples :

  • En exploitant une plateforme qui permet d'orchestrer les charges de travail, les organisations peuvent réduire les coûts d'infrastructure, rendre les systèmes fonctionnellement sûrs et sécurisés, et simplifier la gestion des systèmes.
  • La réduction du nombre de composants permet aux organisations de rationaliser leurs opérations, d'améliorer leur productivité et de réduire les coûts et la complexité.
  • Les organisations peuvent réduire à la fois les dépenses d'investissement (CAPEX) et les dépenses de fonctionnement (OPEX) en réduisant considérablement le nombre d'appareils uniques qui doivent être conservés pour la maintenance et en diminuant les coûts connexes de formation et de prise en charge du personnel.
  • La réduction des coûts liés à l'obsolescence des systèmes est un autre avantage de la consolidation de la charge de travail. En consolidant les charges de travail de manière à ce qu'un même appareil puisse accueillir plusieurs cas d'utilisation, les entreprises peuvent s'assurer qu'elles auront moins d'appareils à mettre à jour ou à remplacer à l'avenir.

GP s'associe à Intel dans le cadre de cette initiative et est l'un des premiers pionniers de la transformation numérique interne.

L'infrastructure IoT de périphérie unifiée Intel® comporte deux composantes principales, présentées comme une ontologie de système multi-niveaux dans la Figure 2, dans le cadre de l'infrastructure de calcul de périphérie :

  • Appareils de calcul de périphérie : il s'agit des appareils communément appelés passerelles IoT. Ils ont une puissance de traitement suffisante pour héberger plusieurs solutions IoT (chacune fonctionnant avec des systèmes basés sur des processeurs Intel® Core™ i7). Les appareils de calcul de périphérie sont déployés à proximité des capteurs, reçoivent des données directement de ceux-ci, et interagissent également avec des actionneurs pour effectuer des actions spécifiques. Les appareils de calcul de périphérie sont normalisés par l'informatique et comprennent à la fois du matériel et des logiciels. Essentiellement, le personnel informatique sélectionne un appareil doté de certains composants matériels, et cet appareil comprend le système d'exploitation Ubuntu* et un ensemble d'autres logiciels qui lui permettent d'exécuter un ou plusieurs cas d'utilisation.
  • Serveur de périphérie : des serveurs sur site à haute capacité de traitement (utilisant des processeurs Intel® Xeon®) sont nécessaires pour consolider les données provenant de nombreux appareils de calcul de périphérie ou pour traiter de lourdes charges de travail telles que l'analytique vidéo. Ces serveurs locaux offrent une indépendance vis-à-vis des fournisseurs Cloud, ce qui permet une plus grande disponibilité, une latence réduite et une transmission de données réduite.

Avantages de la consolidation de la charge de travail

Comme décrit dans la section précédente, l'objectif principal de la consolidation de la charge de travail est de réduire le coût total de possession et de permettre les avantages suivants :

  • Diminuez l'empreinte de l'équipement du système : au lieu d'avoir un appareil de calcul de périphérie dédié pour chaque solution ponctuelle, un seul appareil plus performant peut accueillir plusieurs solutions/composants IoT.
  • Facilitez le déploiement et la gestion : en réduisant le nombre d'appareils utilisés par les solutions ponctuelles, les organisations peuvent réduire considérablement le nombre d'appareils qu'elles doivent gérer, ce qui signifie moins de travail opérationnel.
  • Augmentez la sécurité : les organisations ont la possibilité de minimiser la surface d'attaque de leur réseau en réduisant leur matériel, leurs microprogrammes et leurs logiciels.
  • Réduisez la complexité de l'intégration des systèmes et l'accès aux données : une infrastructure est nécessaire pour permettre à différentes charges de travail de coexister dans un même appareil. Cela simplifie le déploiement et l'intégration des solutions. Le bus de données d'entreprise reçoit des données fournies par différentes solutions.
  • Améliorez la fiabilité des systèmes de contrôle des processus sous-jacents : minimisez la duplication des demandes de données et réduisez la charge sur les systèmes de contrôle critiques (mais vieillissants).
  • Veillez à ne pas verrouiller les fournisseurs : les clients peuvent obtenir leurs données à partir de chaque solution, et les vendeurs doivent s'adapter au matériel défini par le client.
  • Optimisez l'utilisation du calcul agrégé à la périphérie : éliminez l'utilisation inefficace des ressources des appareils à la périphérie, qui n'exécutent que quelques services par appareil.
  • Accélérez l'adoption des technologies IoT : aidez les entreprises dans leur transformation numérique.

Étude de cas - Georgia-Pacific

Georgia-Pacific est l'un des principaux fabricants mondiaux de tissus, de pâte à papier, de papier, d'emballages, de produits de construction et de produits chimiques connexes. GP investit massivement dans les technologies numériques pour alimenter les initiatives de transformation et améliorer continuellement l'efficacité de la production, la durabilité, la sécurité des travailleurs et la qualité des produits dans plus de 150 sites de fabrication que la société exploite dans toute l'Amérique du Nord.

Les progrès technologiques ont permis d'élaborer un large éventail de solutions IIoT qui, lorsqu'elles sont appliquées dans les bons domaines, peuvent transformer les opérations de fabrication. Pour rester compétitives, les organisations doivent toutefois être en mesure d'adapter ces solutions rapidement et à moindre coût. Pourtant, l'adoption rapide des solutions IIoT dans tous les secteurs a entraîné une fragmentation du marché et une variété d'options technologiques. De nombreuses solutions de fournisseurs déploient une pile complète de bout en bout, avec des appareils de calcul de périphérie propriétaires, ce qui donne des installations exploitant un certain nombre de solutions disparates et fermées, chacune nécessitant une maintenance, une intégration, une sécurité et un support numériques.

Bien qu'initialement satisfaite de ses solutions IIoT, Georgia Pacific a constaté que cette approche "en silo" rendait difficile la mise à l'échelle des solutions lorsqu'elle cherchait à étendre ses capacités IIoT. Comme l'a découvert GP, la prise en charge d'une série de solutions IIoT disparates devient de plus en plus coûteuse et exige de plus en plus de travail au fil du temps. Les coûts de prise en charge à long terme s'accumulent rapidement et affaiblissent les principaux moteurs de la mise en œuvre de la solution. La complexité accrue de la solution qui en résulte peut également réduire la fiabilité et provoquer l'instabilité des systèmes sources, tels que les systèmes de contrôle de la fabrication.

Avec l'aide d'Intel, GP a appris que la consolidation des charges de travail dans des appareils de calcul de périphérie plus performants et l'encapsulation des services de calcul à l'aide de conteneurs et de machines virtuelles permettaient à l'entreprise de gérer et de déployer des suites de solutions IIoT à l'échelle.

Tenter de faire évoluer les solutions IIoT sans consolider le matériel et en utilisant une approche plus efficace pour gérer les charges de travail peut s'avérer décourageant. La maintenance et la prise en charge des ressources informatiques d'une grande entreprise manufacturière est déjà une tâche énorme. L'ajout de nœuds supplémentaires qui nécessitent un niveau élevé de temps de fonctionnement et de performance rend la tâche encore plus difficile.

Sur la base de l'expérience acquise lors du déploiement de l'infrastructure IoT de périphérie unifiée Intel® dans les locaux de GP Muskogee, l'équipe combinée Intel et GP a identifié comment l'exploitation de cette infrastructure pourrait réduire considérablement le nombre de ressources (main-d'œuvre et matériel) nécessaires pour déployer et maintenir les systèmes IIoT et permettre leur mise à l'échelle.

Les équipes locales ont pu consolider les charges de travail de calcul pour trois solutions IIoT disparates de trois fournisseurs différents en une pile de calcul standardisée. Les solutions ont nécessité divers degrés d'E/S de la passerelle locale et de calcul du serveur de périphérie.

Les charges de travail consolidées énumérées ci-dessous sont représentatives des solutions IIoT typiques actuellement déployées dans l'entreprise.

  • Service de détection des anomalies basées sur la vision par ordinateur : ce système utilise des caméras fixes pour identifier les changements dans l'environnement d'exploitation. Parmi les exemples d'application de cette capacité, on peut citer le suivi des matériaux pour s'assurer qu'ils ne sont pas placés dans des zones non autorisées, ce qui pourrait entraîner des risques de sécurité tels que des angles morts ou l'obstruction des sorties ; la détection de l'endommagement du blindage qui protège les machines ; et l'identification du fonctionnement typique ou atypique d'une machine, afin d'identifier de manière proactive les événements susceptibles d'affecter la qualité et la fiabilité.
  • Système de sécurité de détection d'objets basé sur l'IA : réduit les risques de sécurité de diverses manières. Par exemple, en utilisant l'IA pour détecter les piétons dans les zones à forte circulation, et en offrant une meilleure visibilité grâce à l'éclairage et/ou à des portails automatisés.
  • Système de capteurs d'environnement à longue portée : remise à niveau des capteurs et connexion d'équipements d'usine dont le coût d'ajout au réseau était auparavant prohibitif. Comme ces ressources se trouvent souvent en dehors des principales zones de production, les informations provenant de ces capteurs peuvent fournir une visibilité supplémentaire sur les paramètres de fonctionnement qui peuvent conduire à une amélioration de la fiabilité et de l'efficacité. Ces trois charges de travail sont une petite représentation des capacités connexes qui, lorsqu'elles sont appliquées ensemble, peuvent permettre la transformation des opérations de fabrication et conduire à des améliorations de l'efficacité de la production, de la durabilité, de la sécurité des travailleurs et de la qualité des produits.

Sur la base des connaissances acquises lors du déploiement initial, l'équipe a estimé les économies suivantes par rapport à l'ancienne approche :

Économies prévues Réduction des coûts Facteurs contributifs et notes
Maintenance et prise en charge 30 % et plus Réduction de la formation et du dépannage ; simplification de l'intégration, des correctifs, des mises à jour, etc.
Matériel 30 % et plus Coût initial avec remplacement sur 5 à 7 ans
Performances et temps de fonctionnement 10 % MTBF et MTTR réduits (travail uniquement)
Déploiement initial (une fois) 40 % et plus Déploiement de l'image et de la charge de travail, mise en réseau, montage, activation

Tous les appareils nécessaires pour faire face à ces charges de travail sont gérés par le personnel informatique comme des appareils standard, avec des outils de gestion réguliers, disposant d'images de système d'exploitation standard sécurisées pour les appareils de calcul de périphérie et d'un environnement de virtualisation côté serveur de périphérie. Cela contribue à la convergence IT/OT.

En ce qui concerne la gestion des données, il existe un courtier MQTT (Message Queuing Telemetry Transport) par niveau, qui permet au GP de saisir les informations des solutions IoT, supprimant ainsi le verrouillage des fournisseurs. Cela permet à l'entreprise de produire les données agrégées/enrichies nécessaires à la génération d'informations.

De plus, en disposant d'une plateforme qui peut aider à l'orchestration des charges de travail, GP peut gérer efficacement ses ressources d'infrastructure en déployant les charges de travail sur les meilleurs nœuds disponibles à un moment donné.

L'infrastructure IoT de périphérie unifiée Intel® aide clairement Georgia-Pacific dans son processus de transformation numérique. En utilisant l'infrastructure Intel®, GP accélère le déploiement de nouvelles solutions IIoT de manière plus durable et simplifie la mise à l'échelle de ces solutions dans ses installations d'exploitation tout en minimisant les coûts de fonctionnement et de maintenance de cette nouvelle plateforme.

Conclusion

Comme le montre clairement le cas Georgia-Pacific, l'infrastructure IoT de périphérie unifiée Intel® fournit les disciplines et les conseils dont les entreprises ont besoin pour créer et faire évoluer efficacement des solutions IIoT de bout en bout. En utilisant l'infrastructure Intel® pour consolider et orchestrer les charges de travail à la périphérie plutôt que de continuer à prendre en charge un ensemble de plus en plus complexe et coûteux de solutions IIoT disparates, les entreprises peuvent améliorer la sécurité, les performances et la fiabilité tout en réduisant les dépenses d'investissement et en abaissant leur coût total de possession.

Auteurs

Dave Nettuno
Georgia-Pacific
Architecte IoT d'entreprise

Kit Fennell
Georgia-Pacific
des technologies

Dalibor Labudovic
Georgia-Pacific
Ingénieur du système

Marcos E. Carranza
Intel Corporation
Architecte principal des solutions IoT

Cesar Martinez Spessot
Intel Corporation
Directeur technique
Architecte principal des solutions IoT

Lakshmi Talluru
Intel Corporation
Sr. Directeur de la transformation numérique

Jennifer Frieda
Intel Corporation
Chargé de compte