01 — Contexte
Contexte du projet
Le pilotage des opérations industrielles nécessite une circulation fiable des données depuis les équipements et systèmes de terrain jusqu’aux outils de supervision, d’analyse et d’aide à la décision.
02 — Problématique
Problématique adressée
Lorsque la collecte, la transformation et la restitution sont fragmentées, il devient difficile d’obtenir une vision cohérente et suffisamment réactive des données de production et d’en préparer les usages analytiques avancés.
03 — Objectifs
Objectifs
- Structurer une chaîne de bout en bout pour les données de production.
- Organiser la collecte depuis les sources industrielles et IIoT.
- Définir les étapes de transformation, contrôle et stockage.
- Préparer la restitution sous forme d’indicateurs et tableaux de bord.
- Créer une base d’architecture compatible avec des usages analytiques et prédictifs.
04 — Contribution
Contribution personnelle
- Analyse de la chaîne fonctionnelle de données de production.
- Modélisation des étapes collecte → ETL → stockage → restitution.
- Identification des composants Edge, réseau, base et visualisation.
- Structuration des besoins de qualité, historisation et disponibilité.
- Contribution à la définition des indicateurs de suivi opérationnel.
05 — Démarche
Démarche et principes de conception
- Identification des sources et fréquences de données.
- Définition des flux d’ingestion et des contrôles de qualité.
- Modélisation des transformations ETL et de l’historisation.
- Organisation du stockage et de l’accès aux données.
- Conception de la couche de restitution et des tableaux de bord.
06 — Livrables
Livrables et productions
- Architecture logique de la chaîne de données.
- Cartographie des flux de production.
- Principes d’ingestion, transformation et stockage.
- Structure de restitution et de tableaux de bord.
- Base conceptuelle pour des cas d’usage Data Science et IA.
07 — Enseignements
Enseignements et portée
- La valeur d’un dashboard dépend d’abord de la fiabilité de la chaîne de données qui l’alimente.
- L’Edge et le Cloud répondent à des contraintes différentes de latence, résilience et capacité.
- Une architecture industrielle doit prévoir l’historisation et la qualité des données pour permettre les usages prédictifs futurs.