Data Science Pipeline
Principe de la fabrication axée sur les données
Data Science Pipeline : Principe de la fabrication axée sur les données
Il est évident que les machines en réseau génèrent des volumes importants de données. Il est possible de mesurer et d’enregistrer toutes les variables d’une machine : la position de chacun des axes, la température ou la consommation de courant, etc. Et ce, à raison d’une centaine de mesure par seconde. Nous avons développé le Data Science Pipeline pour canaliser cette grande quantité de données brutes afin de les rendre exploitables.
Qu’est-ce qu’un Data Pipeline ?
Nous le savons : fabrication génère d’importants volumes de données. Mais beaucoup de ces données ne sont pas utilisées. Le plus souvent, une petite partie seulement de ces données est nécessaire, par exemple pour permettre l’apprentissage d’un algorithme de surveillance des axes. Ou alors, ces données doivent être organisées pour être affichées sur un tableau de bord EDNA. Quelle que soit la tâche, il s’agit toujours de regrouper les données, de les traiter et de les acheminer là où elles sont nécessaires : c’est ce qu’on appelle un pipeline de données.
La gamme des utilisations possible de ce Data Pipeline est extrêmement diversifiée. C’est pourquoi ce pipeline est un élément central de toute stratégie de traitement des données, et par conséquent, d’une fabrication optimisée grâce aux données.
Nos experts vous font bénéficier de leur grande expérience en matière d’installation de Data Pipeline en milieu industriel. Qu’il s’agisse de consolider des paramètres machine de différents fabricants, de visualiser des données de production ou de stratégies Data Warehouse destinées à permettre le succès de Data Science. Demandez conseil sans engagement.
