SEQUANTA Chronicles

Le Edge Computing pour franchir les obstacles de l’IIoT dans les environnements complexes

Les solutions de Edge Computing offrent une capacité de traitement des données les plus critiques au plus près de leur point d’origine, à la limite du réseau, réduisant de manière significative les latences opérationnelles. Avec ce modèle, les technologies de calcul et stockage sont déplacées à la périphérie du réseau pour créer une nouvelle génération d’applications de l’IIoT jusque-là inenvisageables, couplant l’intérêt de la boucle courte et du traitement terrain à celui de l’analyse à posteriori sur le cloud.

Le Edge Computing faible consommation va un cran plus loin en répondant aux besoins des applications de l’IIoT en milieux sévères pour lesquels un traitement des données critiques sur le terrain est essentiel, mais contraint par l’absence de source d’alimentation, par les conditions d’accessibilité et/ou par leurs contextes mobiles.

La solution repose sur des systèmes de taille optimisée, prévus pour une installation en seconde monte la moins intrusive possible. Basse consommation, ces derniers présentent les niveaux d’autonomie et de performance requis pour un traitement in situ de la donnée qui alimentera des applications de « smart monitoring » et « smart actuation » en environnements sévères.

Il est maintenant possible de générer les informations répondant aux besoins d’exploitation et de maintenance en milieu difficile. Ces appliances offrent les avantages du sans-fil, combinés à ceux de l’autonomie pour apporter puissance de traitement et de calcul sur le terrain au plus près de la source des données et du besoin opérationnel. Le edge computing low power et sans fil ouvre ainsi le champ d’une multitude de nouvelles applications.

On peut citer entre autres le monitoring intelligent de l’interface véhicule-infrastructure et/ou de l’état et de l’utilisation de systèmes critiques dans le transport ferroviaire.

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Monitoring intelligent dans le transport ferroviaire

Prenons l’exemple des pantographes, ces dispositifs articulés permettant au train de capter le courant par frottement sur une caténaire. S’il se détériore et se rompt, l’alimentation n’est plus disponible avec comme conséquence l’arrêt violent des trains. Il est donc crucial de connaître les événements qui peuvent impacter le pantographe et leur localisation : des événements répétés au même endroit sont potentiellement un indicateur de défaut de l’infrastructure et non du pantographe lui-même.

Mais voilà, le pantographe se trouve en toiture, dans un environnement électrique sensible, l’accès à l’alimentation du train n’est pas possible, l’espace est extrêmement réduit et potentiellement accessible uniquement lors des phases de maintenance du train et le monitoring doit être réalisé en situation de mobilité, lorsque le train roule. Une équation qui parait bien difficile à résoudre !

C’est là que les appliances sans fil de Edge Computing permettent justement l’intégration d’une solution économique, simple et efficace. Il s’agit de réaliser l’acquisition, la collecte et le traitement continu des données (position GPS, vitesse et chocs) in situ avant de piloter leur transmission périodique vers le cloud via un réseau télécom. Pas d’opérations de câblage, des équipements électroniques miniaturisés et durcis, une consommation énergétique minimisée pour une autonomie du système sur la durée des pas de maintenance du train : toutes les barrières à la mise en œuvre du monitoring de  l’organe pantographe sont levées pour détecter les événements extra-ordinaires et les géolocaliser.

Ainsi, les solutions sans fil de Edge Computing basse consommation offrent la possibilité de reléguer au passé le déficit de connaissance et d’information sur l’état et l’usage des composants de l’infrastructure ferroviaire et des organes du matériel roulant pour une plus grande maîtrise du bon fonctionnement et de la sûreté de l’exploitation.

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Le Edge pour la réactivité, le Cloud pour les analyses

Lors de la conception d’appliance sans fil basse consommation, il s’agit de déterminer le meilleur équilibre entre la capacité de la batterie et les performances attendues. L’autonomie d’un système sans fil de Edge Computing est le résultat d’une équation à plusieurs variables. Il s’agit ici de trouver l’équilibre entre l’autonomie de la batterie, la puissance de calcul et les options de communications qui en feront l’Appliance la plus adaptée au besoin.

Avec les technologies MEMS, il est aujourd’hui possible de concevoir des appareils de plus en plus petits, de moins en moins consommateurs en énergie et dotés de plus en plus de puissance de calcul. Le traitement peut être effectué localement sur le terrain.

Ces systèmes de nouvelle génération rendent ainsi réalisables des applications de l’IIoT sur des actifs jusque-là impossibles à monitorer et autorise des fonctions d’actionnement intelligent dépendantes de comportements, de conditions au cours de l’exploitation de ces actifs.

Le Edge Computing est la pierre angulaire pour optimiser la réactivité des opérations directement sur le terrain et le Cloud prend relai pour la réalisation d’analyses et/ou calculs plus poussés, mais il trouve aussi son utilité pour l’administration et la configuration des systèmes de Edge Computing.

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