dataPARC – Plateforme de données industrielles
Foire aux questions
dataPARC offre des solutions complètes de gestion des données industrielles, d’historisation, de visualisation et d’analyse, le tout au sein d’une plateforme intégrée destinée aux industries manufacturières et de transformation. Cette FAQ exhaustive répond aux questions les plus courantes concernant les fonctionnalités, l’intégration avec les systèmes existants, la migration depuis des plateformes héritées telles qu’OSIsoft PI, les options de déploiement et la mise en œuvre. Ces réponses vous apportent les précisions techniques et pratiques dont vous avez besoin pour comprendre comment dataPARC peut transformer vos opérations, de la collecte des données jusqu’à l’analyse et au reporting.
Présentation et fonctionnalités de la plateforme
dataPARC sert à collecter, visualiser, analyser et générer des rapports sur les données issues des processus industriels. Les équipes l’utilisent pour le dépannage, la surveillance des performances, la production de rapports, la conformité et l’analyse à tous les niveaux des opérations.
dataPARC propose une gamme de logiciels industriels conçus pour aider les industriels à collecter, visualiser et analyser leurs données de processus.
dataPARC Historian : un système d’archivage de séries chronologiques hautement performant, conçu pour les environnements de production modernes. Il stocke et récupère les données de processus à grande échelle, constituant ainsi la base d’une infrastructure de données adaptée à l’analyse, au reporting et à l’intelligence artificielle.
PARCview : une puissante plateforme de visualisation et d’analyse des données de séries chronologiques qui permet aux ingénieurs et aux opérateurs de créer des affichages, de mettre en évidence les tendances, de générer des rapports et d’effectuer des analyses avancées directement à partir des données de leur système d’historique des processus.
$1 : un outil d’analyse avancée permettant de créer des capteurs logiciels et des modèles prédictifs à partir de données historiques de processus. Il permet aux industriels d’acquérir une meilleure compréhension de leurs processus sans avoir à installer d’instruments de mesure supplémentaires.
PARCview Nexus : la version en ligne de PARCview, qui permet aux utilisateurs d’accéder à leurs affichages, tendances et données de processus depuis n’importe quel appareil et où qu’ils se trouvent.
dataPARC propose deux produits principaux qui, ensemble, constituent une plateforme complète de données industrielles. Ces deux produits sont l’historian dataPARC et PARCview, une plateforme avancée de visualisation et d’analyse des données de séries chronologiques. Contrairement aux outils spécialisés dans un seul domaine ou à la nécessité de sélectionner différents produits d’analyse, dataPARC Tools propose des analyses de tendances, des tableaux de bord et des rapports sans nécessiter de modules ou de produits distincts.
dataPARC est principalement utilisé dans les industries de transformation en continu et hybrides, notamment dans les secteurs de la pâte à papier et du papier, de la production d’électricité, des services publics et de l’eau/des eaux usées, de l’agroalimentaire, de la chimie et de la pétrochimie, des mines et de la métallurgie, du pétrole et du gaz, ainsi que dans la fabrication $1 et la production d’engrais. Il peut toutefois être adapté à des systèmes discrets. N’hésitez pas à demander une démonstration pour découvrir comment dataPARC peut s’adapter au mieux à votre site.
Oui, les utilisateurs finaux peuvent créer leurs propres tableaux de bord grâce à l’interface intuitive de dataPARC. La plateforme est conçue pour permettre aux équipes opérationnelles et d’ingénierie de créer et de modifier des affichages sans avoir besoin de compétences en programmation ni de faire appel au service informatique. Des formations sont proposées aux opérateurs, aux ingénieurs et aux administrateurs, et l’ensemble des supports de formation appartient au client, qui peut les réutiliser en interne.
La qualité des initiatives d’IA dans les opérations industrielles dépend entièrement de la qualité des données qui les alimentent. Pour de nombreux industriels, le principal obstacle à l’adoption de l’IA n’est pas la technologie en soi, mais le fait de disposer de données de processus suffisamment propres, accessibles et structurées pour être utiles.
dataPARC s’attaque à ce problème à la racine. En se connectant directement aux sources de données des sites de production à travers les systèmes OT : historiens, SCADA, DCS et systèmes de contrôle, dataPARC regroupe les données de processus au sein d’une couche unique et accessible, sur laquelle les équipes informatiques et de science des données peuvent travailler. Cela comble le fossé entre la technologie opérationnelle et l’infrastructure de données moderne requise par les applications d’IA.
Plus précisément, dataPARC soutient les initiatives en matière d’IA en :
- Fournir un système d’archivage de données fiable et de haute qualité, capable de collecter et de stocker les données de processus avec la résolution et la précision requises par les modèles d’IA
- Faciliter la convergence IT/OT en rendant les données OT accessibles aux systèmes d’entreprise, aux plateformes cloud et aux outils d’analyse tiers via des intégrations REST API, SQL et SDK
- Offrir une visibilité en temps réel grâce à PARCview et Nexus, afin que les informations issues des modèles d’IA puissent être exploitées au niveau des opérateurs
Que votre équipe commence tout juste à s’intéresser à l’IA ou qu’elle soit en train de mettre en place une infrastructure de données pour la soutenir, dataPARC fournit la base de données de processus qui rend ces initiatives possibles.
Collecte et intégration des données
dataPARC s’interface via des interfaces industrielles standard, notamment OPC UA et OPC DA, des connecteurs natifs pour les systèmes d’historisation, des bases de données SQL, des fichiers plats et CSV, ainsi que des API REST. Il est indépendant des fournisseurs et fonctionne dans des environnements de contrôle mixtes.
dataPARC prend en charge les protocoles OPC (OPC UA et OPC DA), ODBC pour les connexions aux bases de données, les API REST pour l’intégration de services Web, les connexions natives aux principaux systèmes d’historisation, ainsi que l’importation de fichiers plats, notamment au format CSV. Cette flexibilité permet à dataPARC de s’intégrer à pratiquement n’importe quelle source de données industrielles.
Oui. dataPARC se connecte aux systèmes d’entreprise via des interfaces standard telles que ODBC, les API REST et les connexions à des bases de données. Cela permet l’intégration avec des systèmes ERP pour le contexte de production, des plateformes GMAO pour les données de maintenance et des systèmes LIMS pour les résultats de laboratoire, parallèlement aux données de processus.
Oui. dataPARC permet de compléter les données historiques à partir de systèmes d’archivage existants tels que OSIsoft PI, Aspen IP.21, Honeywell PHD et GE Proficy. Cela vous permet de regrouper les enregistrements historiques lors d’une migration ou d’assurer la continuité lors de la mise en œuvre de dataPARC parallèlement aux systèmes existants.
dataPARC offre un accès aux données en temps réel avec des fréquences de collecte inférieures à la seconde. La plateforme est capable de collecter et de stocker des données à des fréquences adaptées à la dynamique de vos processus, allant de la milliseconde à la minute, ce qui vous garantit de ne jamais manquer d’événements critiques liés à vos processus tout en gérant efficacement l’espace de stockage grâce à une compression intelligente.
Oui. dataPARC permet la saisie manuelle des données relatives aux interventions des opérateurs, aux résultats de laboratoire, aux contrôles qualité et aux inspections. Toutes les saisies sont horodatées et vérifiables, ce qui en fait un outil utile pour les processus de qualité et de conformité où les données manuelles et automatisées doivent coexister.
Historien spécialisé dans l’intégration et les migrations
Oui. dataPARC peut extraire des données à partir de systèmes d’historisation existants tels que OSIsoft PI, Aspen IP.21, Honeywell PHD et GE Proficy, ce qui permet aux équipes de moderniser la visualisation et l’analyse sans devoir tout remplacer d’un seul coup.
Oui. dataPARC peut remplacer intégralement PI Historian, PI Vision et ProcessBook, ou être déployé parallèlement à PI dans le cadre d’une migration progressive. De nombreux clients commencent par remplacer PI Vision et ProcessBook, puis migrent l’historian ultérieurement.
dataPARC se connecte directement à PI pour accéder aux données historiques et en temps réel, ainsi qu’au contenu d’Asset Framework. Les organisations peuvent utiliser dataPARC à des fins de visualisation et d’analyse tout en conservant PI comme système d’historique, ou migrer progressivement les fonctions d’historique vers dataPARC au fil du temps. dataPARC peut lire simultanément les données de plusieurs serveurs PI afin d’assurer une visibilité à l’échelle de l’entreprise.
Les migrations peuvent être progressives ou complètes. La plupart des clients commencent par remplacer PI Vision et ProcessBook par la solution de visualisation de dataPARC, tout en continuant à utiliser PI comme historien. En effet, ProcessBook a atteint sa fin de vie. Nous disposons d’un utilitaire de migration PI qui permet aux clients de transférer leurs affichages PI vers des affichages PARCview, ce qui évite de devoir refaire le travail. Une fois familiarisés avec le système, ils migrent la collecte de données vers le système d’historique de dataPARC et importent rétrospectivement les données historiques de PI. Cette approche minimise les perturbations tout en démontrant rapidement la valeur ajoutée du système.
Analyses et calculs
Oui. dataPARC intègre un moteur de calcul qui vous permet de créer des indicateurs virtuels dérivés de mesures existantes. Ces indicateurs calculés peuvent effectuer des opérations mathématiques, des fonctions statistiques et des évaluations logiques, et s’affichent aux côtés des données brutes à des fins d’analyse des tendances et d’analyse.
Oui. Le Run Browser de dataPARC offre des fonctionnalités similaires à celles des « event frames » de PI et des « capsules » de Seeq, ce qui vous permet de définir, de rechercher et d’analyser des événements temporels tels que les lots, les cycles de production ou les conditions de processus. Cela facilite grandement les comparaisons d’un lot à l’autre et l’analyse contextuelle.
dataPARC intègre d’emblée des fonctionnalités avancées de visualisation : analyses de tendances en temps réel et historiques, tableaux de bord et graphiques personnalisables, cartes SPC et graphiques statistiques, visualisation des alarmes et des événements, ainsi que des rapports sous Excel. Aucun module supplémentaire n’est nécessaire.
Exportation de données et intégration avec des outils d’analyse
Oui. dataPARC offre une intégration native avec Excel, tant pour les exportations de données ponctuelles que pour la génération automatisée de rapports. Les utilisateurs peuvent importer directement les données de dataPARC dans Excel pour effectuer des analyses personnalisées ou programmer la génération automatique de rapports. Pour ceux qui connaissent PI DataLink, le fonctionnement du complément Excel de dataPARC est similaire.
Oui. dataPARC permet d’accéder aux données via des API REST, des interfaces SQL et des connexions ODBC, ce qui facilite l’intégration avec $1 Tableau, Python, R et d’autres plateformes d’analyse. Les data scientists et les analystes peuvent ainsi exploiter les données historiques de dataPARC dans leurs outils préférés.
Déploiement et infrastructure
dataPARC est hébergé par le client, soit sur site, soit dans un cloud privé appartenant au client (Azure ou AWS), soit dans une architecture hybride. dataPARC n’héberge pas les données des clients, ce qui vous garantit un contrôle total sur vos informations.
Oui. dataPARC prend en charge les configurations de serveurs redondants pour garantir une haute disponibilité. Les fonctionnalités de stockage et de retransmission garantissent qu’aucune donnée n’est perdue en cas de perturbation du réseau, et les architectures redondantes offrent une protection contre les pannes matérielles dans les environnements critiques.
Les clients fournissent leurs propres serveurs et leur infrastructure réseau. dataPARC fournit les spécifications et peut collaborer avec les équipes informatiques des clients ou avec des intégrateurs locaux afin de garantir un dimensionnement et une configuration adaptés au nombre d’étiquettes et à vos exigences en matière de performances.
Oui. PARCview Nexus permet d’accéder, via un navigateur, à des tableaux de bord et à des tendances, et fonctionne sur les ordinateurs de bureau, les tablettes et les appareils mobiles sans nécessiter d’applications ni de licences distinctes.
Licences et mise en œuvre
dataPARC est généralement proposé sous licence en fonction du nombre de balises, et non du nombre d’utilisateurs. Cela signifie un nombre illimité d’utilisateurs, de tableaux de bord et de rapports, et l’absence de frais par utilisateur ou par client. Nous estimons que les usines les mieux gérées ne devraient pas avoir à décider qui a besoin de ces outils pour prendre de meilleures décisions.
dataPARC s’adapte à une grande diversité de clients, quelle que soit leur taille. Qu’il s’agisse de petits systèmes comptant environ 1 000 étiquettes ou de grands systèmes en comptant des millions, dataPARC est en mesure de répondre à vos besoins.
Une fois que nous nous sommes lancés, les projets peuvent avancer très rapidement. Lorsqu’un système Historian est déjà en place, nous pouvons faire intervenir les premiers utilisateurs dès la première semaine. S’il s’agit d’une nouvelle installation d’Historian, la collecte et le stockage des données peuvent également débuter au cours de la première ou de la deuxième semaine. Le calendrier dépend de la disponibilité du matériel, de l’accès au réseau, du nombre de balises et de l’étendue du projet.
Non. La plupart des mises en œuvre s’effectuent à distance. L’assistance sur site est facultative, si le client le souhaite.
Pourquoi choisir dataPARC ?
Parmi les raisons courantes, on peut citer la hausse des coûts liés aux licences et à la maintenance des solutions PI ; l’arrivée en fin de vie de ProcessBook ou d’autres systèmes ; le recours massif à Excel pour la création de rapports ; la difficulté à intégrer des données manuelles et automatisées ; ainsi que la nécessité d’un accès libre aux données pour les initiatives d’analyse et d’intelligence artificielle.
Les étapes suivantes comprennent généralement une démonstration, le comptage des balises et la validation du périmètre, ainsi qu’une proposition commerciale.