Phase 3 : définition d'un plan

Sur la base de l'évaluation de votre état actuel lors dans la phase précédente, vous pouvez commencer à élaborer votre plan. Un plan est une architecture de référence du système end-to-end IIo T que vous adoptez dans le cadre de votre transformation numérique. Il constitue la base de votre IIo parcours de numérisation informatique et vous aide à atteindre vos objectifs commerciaux. Un plan :

• est guidé par votre Vision de l'étoile Polaire ;

• respecte les principes fondamentaux d'un cadre de solutions performant ;

• dispose de composantes de base reproductibles et réutilisables.

Parfois, vous aurez peut-être besoin d'une preuve de concept rapide pour démontrer la valeur et la faisabilité de certaines parties du plan.

Vision de l'étoile Polaire

Votre plan doit être guidé par votre vision de l'étoile Polaire, qui est un objectif clair, concis et à long terme offrant une orientation pour la prise de décisions métier. Si vous ne disposez pas d'une vision de l'étoile Polaire, envisagez les choses en grand lorsque vous en créez une. Cette vision prend généralement de 3 à 5 ans pour se concrétiser. Pour concrétiser cette vision, commencer modestement et mettre à l'échelle rapidement sont les clés du succès.

Principes fondamentaux d'un cadre de solutions performant

Pour créer une épine dorsale de données informatiques et OT unifiée dans votre plan, vous avez besoin d'une architecture fonctionnelle. En nous appuyant sur notre expérience, nous avons identifié les trois principes fondamentaux suivants du cadre de solution :

• Maximiser les informations

  • La démocratisation de l'accès aux données fournit des informations diverses et génère de la valeur métier, notamment en optimisant les marges des SKU.

  • La réalisation d'analyses descriptives sur des données opérationnelles en temps réel ou historiques vous permet de surveiller KPIs, d'identifier les tendances, d'identifier les domaines potentiels d'amélioration et de prendre des mesures.

  • L'analytique diagnostique des données vous aide à identifier la cause première des événements opérationnels.

  • L'analytique prédictive des données vous aide à prévoir les événements futurs de votre activité et de vos opérations.

  • L'analytique prescriptive des données suggère plusieurs solutions pour résoudre un problème donné, sur la base des résultats des analytiques descriptives et prédictives.

• Minimiser la dette technique

  • L'intégration fluide aux principaux systèmes informatique/OT existants élimine les solutions temporaires.

  • L'automatisation du pipeline de déploiement élimine les processus manuels de vos opérations.

  • La normalisation des outils empêche la prolifération des outils et des applications sur mesure.

  • Utilisation de services de gestion centralisés pour déployer des configurations normalisées dans l'environnement, empêchant ainsi l'utilisation de configurations non standard et potentiellement problématiques sur le site local.

  • Création de modèles pour la mise à jour et le déploiement de l'infrastructure automatiquement ou avec une intervention minimale pour les tâches reproductibles. Les exemples incluent la mise à jour des systèmes d'exploitation, la rotation périodique des certificats d'appareils, l'installation de correctifs ou la mise à l'échelle du stockage de données.

  • Conception et mise en œuvre de modèles reproductibles et réutilisables pour un déploiement rapide de la production sur tous les sites à grande échelle.

• Plan modulaire et évolutif

  • Conception en vue de l'interopérabilité avec les systèmes et infrastructures informatiques/OT existants.

  • Conception axée sur la modularité, qui vous aide à démarrer modestement et à effectuer une mise à l'échelle rapide, à ajouter de nouveaux composants de manière itérative et à sélectionner l'option la mieux adaptée à votre cas d'utilisation.

  • Conception dans un souci de flexibilité avec les infrastructures existantes (brownfield) et inédites (greenfield) .

Composantes de base reproductibles et réutilisables

Les éléments de base d'un parcours de transformation numérique IIo T sont les différentes couches fonctionnelles, les considérations et les cas d'utilisation qui constituent le plan directeur. L'image suivante montre les composantes de base fonctionnelles reproductibles et réutilisables de haut niveau d'un plan.

Les couches d'un plan sont les suivantes :

• Ingestion de données : cette couche périphérique collecte des données provenant de diverses sources au sein de votre infrastructure sur site ou de votre environnement cloud. Les sources de données IT/OT typiques peuvent inclure les données de télémétrie provenant de systèmes de contrôle et d'acquisition de données (SCADA), de systèmes de contrôle distribués (DCS), de capteurs secondaires PLCs, de systèmes d'exécution de la fabrication (MES), de logiciels en tant que service (SaaS) et d'applications existantes, de systèmes de planification des ressources d'entreprise (ERP), de systèmes de gestion de la relation client (CRM), de divers systèmes de chaîne d'approvisionnement et d'historiens des données.

• Informations et applications de périphérie : selon vos cas d'utilisation, vous souhaiterez peut-être déployer cette couche périphérique. Cette couche est utilisée pour répondre à toutes les exigences de faible latence et de résidence des données pour votre architecture, prendre en charge la poursuite de la production en cas de déconnexion du cloud et permettre l'innovation à la périphérie.

• Gestion des données : cette couche est responsable de divers aspects des fonctions classiques de gestion des données, tels que :

  • Création et gestion de modèles de données sémantiques (SDMs) pour les ressources IT/OT à des fins de gouvernance. L'ajout de contextes aux données de la machine à l'aide d'un modèle de données sémantique facilite l'analytique en aval pour la modélisation des processus et des machines.

  • Stockage des données collectées dans la couche d'ingestion de données. Utilisez les données stockées dans cette couche pour traiter et fournir des informations locales, ainsi que pour fournir des store-and-forward fonctionnalités lorsque vous êtes déconnecté du cloud.

  • Traitement des données dans le cloud pour répondre aux différents besoins de consommation des utilisateurs finaux, tels que l'intégration des données, la normalisation des données, l'enrichissement des données, la qualité des données, la découverte des données, le catalogue de données et la recherche.

  • Mise en place d'un service flexible de consommation de données pour les consommateurs externes afin de fournir des informations métier.

• Informations sur les données : cette couche cloud sert à obtenir des informations métier simples, telles que des tableaux de bord de KPI en temps quasi réel, ou avancées, telles que la maintenance prédictive, la prévision de la demande et la gestion des stocks utilisant le service flexible de consommation de données issu de la couche de gestion des données.

• Service de données : cette couche cloud sert à démocratiser l'accès aux données pour les différents utilisateurs finaux, tels que les différents profils de l'OT, les scientifiques des données, les ingénieurs de données et les analystes de données. Cette couche transmet les données de manière fluide à d'autres systèmes d'entreprise et à des solutions tierces pour permettre des cas d'utilisation et des applications métier.

• Cas d'utilisation et applications métier : il s'agit de la couche supérieure de l'architecture. Cette couche cloud contient les applications et les outils métier qui répondent à vos cas d'utilisation métier. Selon les besoins, les applications et les outils de cette couche accèdent aux données et aux informations des couches de support.

• Considérations transversales : cette couche contient les principales exigences non fonctionnelles qui s'appliquent aux sources de données, à la périphérie et au cloud. Cette couche inclut des éléments indispensables, tels que la end-to-end sécurité, la gestion de la configuration, la journalisation, la conformité et les exigences réglementaires. Cette couche vous aide à exploiter votre architecture de manière sûre et efficace, en vous offrant la possibilité d'améliorer les performances, de réduire les coûts ou d'utiliser des automatisations qui permettent un déploiement rapide à grande échelle sur les sites.

Pour créer cette solution de données unifiée, nous recommandons d'utiliser une architecture fonctionnelle unifiée similaire à celle présentée. Cette approche holistique vous aide à envisager les choses en grand, à commencer modestement et à mettre à l'échelle rapidement. Plutôt que d'entreprendre l'ensemble de la transformation numérique en une seule fois et de rendre le parcours impossible, vous continuez à itérer sur des livrables plus modestes qui vous aident à atteindre vos objectifs métier. Certaines de ces composantes de base sont peut-être déjà en place aujourd'hui, et si c'est le cas, vous pouvez les réutiliser.

AWS Offre de solutions IDP

AWS Les services professionnels utilisent une tried-and-tested approche, l' AWS Industrial Data Platform (IDP), pour découvrir, concevoir et mettre en œuvre une solution de données unifiée flexible et extensible pour le succès de l'industrie 4.0 (également connue sous le nom de fabrication intelligente, usine intelligente ou industrie intelligente). L' AWS IDP répond à un catalogue de cas d'utilisation courants, tels que :

• Opérationnel et exploitable KPIs pour l'optimisation de la production et des actifs, y compris l'efficacité globale des équipements (OEE), le débit, le rendement et le temps de cycle

• Solutions automatisées de gestion de la qualité et des défauts pour une qualité prédictive

• Maintenance prédictive qui réduit les temps d'arrêt et les pannes d'équipement catastrophiques

• Optimisation énergétique et réduction de l'empreinte carbone pour une fabrication respectueuse de l'environnement

• Optimisation de la chaîne d'approvisionnement, y compris la gestion des stocks, la prévision de la demande et le suivi

L'architecture de votre plan peut varier en fonction de vos cas d'utilisation, de votre évaluation de l'état actuel et des lacunes identifiées. Pour plus d'informations sur les AWS services pertinents que vous pouvez utiliser dans votre plan, consultez l'architecture de référence de l'AWS Industrial Data Platform (IDP).