Edge Computing : les chemins de la donnée (2)

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IIoT
(Objets intelligents & services connectés)

Enjeux et stratégies pour les filières industrielles

Vendredi 21 Juin - 9h00 à 12h30

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Améliorer la cybersécurité et désengorger le trafic réseau ou encore faire baisser les coûts de gestion et de traitement de la donnée, la rencontre du Edge Computing et de l’IIoT permet en premier lieu de réduire le délai de traitement des données issues des capteurs placés sur un site industriel. Il est ici question d'une forme d’architecture informatique faisant office d’alternative au Cloud Computing. Plutôt que de transférer les données générées par des appareils connectés IoT vers le Cloud ou un Data Center, il s’agit de traiter les données en périphérie du réseau directement là où elles sont générées.

Après avoir abordé lors des premiers rendez-vous du cycle IIoT le concept d'objet intelligent et connecté, le ROI et la création de valeur associée à l'IoT, les fondamentaux des modèles d'architecture, présenté également un large tour d'horizon des enjeux stratégiques, challenges technologiques pour les grandes filières industrielle et encore tout dernièrement détaillé les différents modes de transport de la donnée répondant aux besoins des industriels ce nouvel atelier s'attachera à présenter une relocalisation du traitement des données et un rapprochement de l'information opérationnelle utile.

Introduction & animation

Cyril VAILLER
Solution Architect Cisco

Samuel BLANQUET
Head of Manufacturing France SAS

La transformation digitale au travers de l'IoT Industriel apporte de nombreux bénéfices. Il permet aux entreprises industrielles d’accéder, de collecter et d’analyser en temps réel davantage de données pour appuyer les décisions opérationnelles.

Cependant, exploiter les données et les transformer en informations exploitables présente un certain nombre de défis. Le volume des données collectées, la latence dans le temps de traitement, la contrainte sur la bande passante vers le cloud, le routage sélectif de la donnée vers la bonne application, et simplement les cas d'usages à traiter sont autant de critères à prendre en compte dans l'architecture et la mise en place de l’"edge" ou "fog" computing.

Cette architecture consiste à rapprocher les capacités de prise de décision vers la source des données. Cette aide à la prise de décision peut prendre la forme d’un simple filtre appliqué sur les données ou d’un modèle d’intelligence artificielle traitant en temps réel des centaines de milliers d’évènements à la seconde.

Intervenants

(use-cases industriels en cours et à confirmer)