Systèmes edge dotés de capacités ML avancées

Emerson lance PACEdge 3.0, une plateforme logicielle actualisée pour l'Internet industriel des objets (IIoT) conçue pour agréger les données et déployer des algorithmes d'intelligence artificielle directement sur les appareils périphériques (edge). Cette solution informatique remédie aux silos de données dans la fabrication des sciences de la vie, du pétrole et du gaz, de l'emballage et de l'agroalimentaire en offrant une gestion centralisée pour les applications décentralisées.

Surmonter la fragmentation des données dans les environnements industriels
La fabrication moderne génère des données substantielles adaptées aux modèles d'inférence d'intelligence artificielle, aux algorithmes d'apprentissage automatique et aux systèmes de vision. Cependant, ces données restent fréquemment isolées à travers des protocoles de réseaux industriels et des configurations matérielles disparates. La plateforme mise à jour agrège ces sources de données fragmentées et livre les informations normalisées à des applications conteneurisées. En rapprochant les capacités de traitement de la source des données, les opérateurs peuvent intégrer des informations en temps réel dans la chaîne d'approvisionnement numérique au sens large sans subir de latence élevée ni dépendre d'une connectivité continue au cloud.

Déploiement centralisé des charges de travail conteneurisées
La version 3.0 introduit une fonctionnalité de gestionnaire de groupe équipée d'une interface utilisateur graphique pour l'administration d'appareils à distance et à l'échelle du parc. Les administrateurs peuvent déployer des correctifs de sécurité, des mises à jour du système d'exploitation et de nouvelles configurations de tableaux de bord sur plusieurs nœuds périphériques simultanément, qu'ils soient sur site ou répartis dans toute l'entreprise. Pour faciliter la distribution de logiciels, la plateforme utilise une place de marché d'applications centralisée. Ce référentiel permet aux ingénieurs de rechercher, configurer et installer des charges de travail conteneurisées pré-emballées dans un environnement d'exécution sécurisé, standardisant ainsi l'architecture de déploiement à travers l'usine.

Architecture stratégique de gestion des applications
Gérer efficacement des logiciels distribués est de plus en plus nécessaire à mesure que les installations mettent en œuvre des analyses opérationnelles complexes. Sean Saul, vice-président des produits dans la division Process Systems and Solutions, note que la plateforme fournit une suite d'outils et de services qui permettent aux équipes de déployer ou de créer plus facilement des analyses, des applications d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique, des tableaux de bord, des graphiques et des visualisations de données au plus près du point de création de valeur. Cette approche structurelle réduit la complexité de la mise à l'échelle de l'infrastructure périphérique et accélère la mise en œuvre de capacités opérationnelles avancées.

Contexte supplémentaire
Cette section détaille les spécifications techniques et l'analyse comparative concurrentielle qui ne sont pas incluses dans le communiqué de presse original.

Sur le marché de l'informatique en périphérie (edge computing) industrielle, cette architecture logicielle est en concurrence avec des systèmes comparables tels que Siemens Industrial Edge et Litmus Edge. Les critères de référence pour ces plateformes incluent généralement l'interopérabilité des protocoles (tels que OPC UA, MQTT et Modbus TCP), les mécanismes d'orchestration de conteneurs (couramment basés sur Docker) et l'efficacité de la charge utile du périphérique vers le cloud. Siemens Industrial Edge offre un système de gestion hautement centralisé et étroitement intégré à des écosystèmes matériels spécifiques de Siemens, tandis que Litmus Edge fournit une traduction de protocole large et indépendante du matériel. L'architecture PACEdge vise spécifiquement la facilité d'intégration dans les environnements d'automatisation des processus en standardisant l'orchestration des modules d'analyse et en réduisant la surcharge réseau associée à la mise à jour de vastes parcs d'appareils industriels périphériques.

Publié avec l’assistance de l’IA par Aishwarya Mambet, rédactrice pour Induportals.

www.emerson.com