Les nouveaux terrains de jeu du Big Data Manufacturing : le Big Data pour optimiser l'outil industriel
C'est certainement le secteur où le Big Data a le plus de mal à s'implanter. Echaudés par l'attaque du ver Stuxnet sur les installations nucléaires iraniennes en 2010, les industriels rechignent à connecter leurs équipements sur Internet. Pourtant, en dépit de ces réticences plutôt légitimes, le Big Data entre peu à peu sur les sites industriels.
Le Big Data a notamment fait son entrée chez Faurecia pour l'optimisation de la supply chain de ses usines de sièges auto. Le français a fait le choix de la base de données in-memory HANA de SAP pour accélérer de manière radicale le calcul des plans d'approvisionnement de ses usines américaines, notamment. Il s'agit de données issues de l'informatique d'entreprise et des ERP, mais le Big Data commence aussi à descendre dans les ateliers.
Plus d'espace de stockage pour les données de production
L'américain Western Digital, qui fabrique plus de 200 millions de disques durs chaque année, a fait le choix de la plateforme Hortonworks Data Platform (HDP) pour stocker l'ensemble de ses données de production. Il conserve l'ensemble des informations relatives à chacun des disques qui sortent de ses salles blanches. Cela représente des pétaoctet de données, et Western Digital ne pouvait conserver que 3 mois d'historique sur les technologies de stockage classique. Avec la plateforme Big Data d'Hortonworks, l'industriel peut maintenant conserver les données relatives à une année complète de production. Toujours pour des raisons de performance, très peu de personnes avaient accès à ces données. Avec une architecture Big Data, le nombre d'utilisateurs dépasse aujourd'hui 1 000 personnes.
Outre l'optimisation des processus industriels, une piste d'amélioration de l'efficacité des sites de production est d'avoir recours à la maintenance prédictive. Une étude de l'International Society of Automation (ISA) estime à 5% la capacité de production des usines perdue chaque année du fait de pannes en tous genres. Au niveau mondial, le manque à gagner annuel atteint 647 milliards de dollars !
Le prédictif améliore la disponibilité des équipements industriels
En analysant en continu le fonctionnement des machines et robots de la chaine de production, les algorithmes peuvent détecter les dérives par rapport à leur fonctionnement nominal et déclencher des alertes avant que les pannes n'immobilisent la production. General Electric propose des services de maintenance prédictive non seulement aux compagnies aériennes dont les avions sont équipés de ses réacteurs, mais aussi aux industriels comme les compagnies pétrolières pour le suivi du fonctionnement de leurs pipelines et de leurs plateformes offshore.
Total fait par exemple appel aux services de GE Industrial Data Intelligence. C'est aussi le cas de Shell. Les performances des pompes et autres équipements fournis par General Electric sont suivies en temps réel par le pétrolier américain. Si ses algorithmes détectent un problème à venir, les techniciens et les pièces nécessaires au dépannage sont envoyés par hélicoptère au plus vite pour minimiser tout arrêt de l'extraction du pétrole. L'arrêt d'un seul puits coûte 7 millions de dollars par semaine à la compagnie, chaque heure gagnée vaut son pesant d'or !