2016 REGIONAL SEMINARS
Isabelle Lacaille
12 octobre 2016
Mettre en valeur vos données opérationelles avec les PI Integrators
SÉMINAIRES RÉGIONAUX 2016
Comment décoder les termes et y trouver de la valeur?
Efficacité du procédé
Internet des objets
« Big Data »Forage de données
Analyses avancées
Informatique décisionnelle Intelligence opérationelle
Visualisation avancée
Apprentissage automatique
Analyses prédictives
« Data Warehouse »
Science des données
« Data Lakes »
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L’importance des données (temporelles) augmente
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Appareils mobiles Réseaux sociaux Entreposage des données
Traitement des données
Réseaux de capteursConnections
>5.5 milliards (70+% population globale)
>2 milliardsusagers
3M× plus d’entreposage en 30 ans
Trafic web2010 130 Exabyte (10 E18)2015 1.6 ZettaByte (10E21)
>10 milliards 1980 10 MIPS/$2005 10M MIPS/$
SÉMINAIRES RÉGIONAUX 2016
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4
Les données temporelles dans le « Big Data »
SÉMINAIRES RÉGIONAUX 2016
Comment effectuer un projet « Big Data »
• Centraliser les données des differents systèmes
• Utiliser des méthodesstatistiques afin d’identifier des liens entre les donnéesdisparates
• Visualiser les donnéesdisparates ensemble dansune visualisation
Entreposage Analyse statistique Corrélation visuelle
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Entreposage
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Science des
données
Créer unehypothèse
Effectuerl’analyse
Évaluer les résultats
Entrepôtdes
données
Analyse statistique Corrélation visuelle
Descriptif
Diagnostique
Comment effectuer un projet « Big Data »
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64% des grandes entreprises planifient des projets « Big Data »85% échoueront
Le nettoyage et la préparation des données occuperont 50-80% du temps et du budget dédiés au projet.
Source: https://hbr.org/2014/04/the-sexiest-job-of-the-21st-century-is-tedious-and-that-needs-to-change/
Succès
Échec
Analyses
Nettoyage et préparation
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Les projets « Big Data » sont attirants… Mais difficiles!
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Quelle est la partie la moins agréable de la science des données?
Source: http://www.forbes.com/sites/gilpress/2016/03/23/data-preparation-most-time-consuming-least-enjoyable-data-science-task-survey-says/#5481f6037f75
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Collection des données
Nettoyage et préparation
des données
Autres
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03:00 03:10 03:20 03:30 03:40 03:50
Vitesse
Temp.
Huile
Temp.
Huile
Vitesse
Force
03:00
03:10
03:20
03:30
03:40
03:50
Te
mp
. H
uile
60
60
60
120
60
Te
mp
. H
uile
50
50
50
50
45
Vite
sse
10.0
10.2
9.8
10.0
10.1
Vite
sse
9.8
10
10
9.9
9.9
Fo
rce
25
24
25
25
25
Manque de données
Départsdifférents
Capteursdifférents
Fréquencesdifférentes
Hors des limites
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Nettoyage et préparation des données temporelles
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Nous voulons nosdonnées dans
des outils commeTIBCO Spotfire
Nous nécéssitonsde la flexibilité,
afin de comparer nos actifs
semblables et disparates
Nous ne pouvonspas écrire ni
supporter notrepropre code
Sommaire des besoins:
Outils familiers
Évolutif
Flexible
Ce que vous nous avez dit
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Pour vos outils d’informatique décisionnelledata warehouses, et
data lakes
ActifsÉvénements
NettoieQualité
Augmentation Agrégation
FormattageModèle
TransmitionNormalisation
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PI IntegratorPI System
Les « PI Integrators » préparent et nettoient vos données!
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PI Integrator en action!Publication des données de consommation d’électricité
de 67 immeubles à SAP HANA
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SÉMINAIRES RÉGIONAUX 2016
Picture / Image
RÉSULTATDÉFI SOLUTION
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COMPAGNIE ET OBJECTIF
Le PI System and Cortana Intelligencepour augmenter la capacité de production
Deschutes Brewery est une brasserie artisanale aux États-Unis qui
veut maximiser la production de son infrastructure actuelleafin de financer la construction d’une brasserie à Roanoke, VA.
…Impact: Jusqu’à 72h de production perdue
…
Un moyen d’éliminer lespertes de temps de production et augmenter la capacité de production
Une prédiction précise du temps idéal pour un changement de phase après la fermentation
Efficacitédu procédé!
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Contexte
• Située à Bend, OR
• Fondée en 1988
• Pub ouvert à Portland, OR en
2007
• 2 brasseries
• 50+ réservoirs
• Embouteillage
• 7ème plus grande
productrice de bière artisanale aux E.U.
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Défi de productionOptions• Investir $750 milles pour installer des
capteurs de densité dans les cuves• Prédire le temps de transition idéal à
partir des mesures actuelles
Contraintes• CAPEX n’est pas possible• Une seule mesure peut être prise dans
les cuves à toutes les 8-10h
Défi• La transition idéale survient entre deux
mesures• Il faut préparer les données à chaque lot• Comment automatiser, opérationnaliser et
adapter les prédictions?
Temps
De
gré
de
Fe
rme
nta
tio
n
Trop tôt
Transition idéale pour la montée libre
Trop tardJusqu’à 72h perdues
Remplissage Fermentation Montée libre
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Peut-on prédire cetemps de transition?
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Apprentissage automatique
ButUtiliser les premières mesures dans les cuves pour prédire le temps de transition idéal
DF
Temps
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HypothèseLa courbe de fermentation est influencée par:• Marque de bière• Conditions dans la cuve
(température, pression, ...)• Dimension et volume de la
cuve
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Azure ML prédit le temps de transition idéal
Courbe de référence Prédiction initiale Prédiction raffinée
DF
DF
Temps Temps
DF
Temps
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Comment opérationnaliser les prédictions?
Azure SQL Data Warehouse
INGESTIONPRÉPARATIONSOURCE
Auto-hébergement
Machine Learning
Power BI
ANALYSE PUBLICATION CONSOMMATION
Cortana
Web/LOB Dashboards
Azure SQL Data Warehouse
PI System
Hébergement nuage
Azure Data Factory (Orchestration)
Prédictions sauvegardées dans PI Point « Future »
PI Integrator for Microsoft Azure
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Comment opérationnaliser les prédictions?
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Picture / Image
RÉSULTATDÉFI SOLUTION
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COMPAGNIE ET OBJECTIF
Le PI System and Cortana Intelligencepour augmenter la capacité de production
Deschutes Brewery est une brasserie artisanale aux États-Unis qui veut maximiser la production de son infrastructure actuelle afin de financer la construction d’une brasserie à Roanoke, VA.
La transition idéale à la montée libre a lieu entre deux mesures de densitémanuelles qui ont lieu à chaque 8-10h
Impact: Jusqu’à 72h de production perdue
Utilisation du PI Integrator for Microsoft Azure pour préparer les données de chaques lots et les envoyerau Azure Machine Learning afin de créer un modèle de la courbe de fermentation, et d’opérationaliser les prédictions
Un moyen d’éliminer lespertes de temps de production et augmenter la capacité de production
Une prédiction précise du temps idéal pour un changement de phase après la fermentation
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PI Integrators pour l’informatique décisionnelle
PI System PI Integrators
PI Integrator for Business Analytics• SQL Server• File• ODBC client• Hadoop (new)• Oracle RDBMS (new)
PI Integrator for SAP HANA• SAP HANA• Smart Data Access (SDA)
PI Integrator for Microsoft Azure (Q4)• SQL Data Warehouse (Q4)• Azure SQL (Q4)• Azure Data Lake (beta)
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TO TI
Infrastructure
Unir les mondes des technologies opérationelles (TO) et informatiques (TI)
Dirigeant d’usine
IngénieurCIO
Analyste d’affaires
Architecte TICOO
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Énergies renouvelablesAnalyse de la performance des parcs éoliens
MinièreOptimisation des routes et de la consommationd’énergie des camions de transport
AgroalimentaireAnalyse de l’utilisationdes services publics
PharmaceutiqueMise à échelle des procédés(1L, 3L, 10L, 1000L, 10 000L)
PétrolièreComparaison de la performance du forage et de la production
PI Integrator for Business Analytics est utilisé aujourd’hui!
Intégration TI/TO
Informatique décisionnelle
Entreposage de données
Projets multiplate-formes
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Faire bouger l’aiguille avec les PI Integrators!
PI Integrator for Business AnalyticsPI Integrator for SAP HANAPI Integrator for Microsoft Azure
• Débuter la conversation!• Y a-t-il une possibilité de rendre
notre procédé plus efficace?
• Y a-t-il de la valeur cachée dansnos données?
• Visitez osisoft.com ou YouTube pour en savoir plus sur les PI Integrators
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Efficacité du procédé
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Coordonnées
Isabelle Lacaille
Field Service Engineer
OSIsoft, LLC
2626
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Questions
Veuillez attendre le microphone avantde poser votrequestion, merci.
Ne pas oublier…
Prière de compléter le questionnaire pour cette présentation.
Veuillez mentionnervotre nom et celui de votre compagnie.
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Merci