MongoDB pour le secteur de la fabrication et de la mobilité

Les industries manufacturières et automobiles sont soumises à une pression constante en matière d'innovation : fournir de meilleurs produits le plus rapidement possible et au moindre coût, tant pour les producteurs que pour les acheteurs finaux. Les volumes massifs de données piégées dans les systèmes existants empêchent ces industries d'atteindre leur véritable potentiel.

Au lieu de dépendre d'une analyse réactive des données, ralentie par des systèmes cloisonnés et hérités, la base de données moderne de MongoDB connecte la technologie opérationnelle et les données informatiques pour améliorer l'efficacité globale des équipements (OEE), et permet de passer du statut de fabricant à celui d'entreprise capable d'accélérer la satisfaction des clients et de monétiser les produits connectés et intelligents. Qu'il s'agisse d'adopter des solutions de l'Internet industriel des objets (IIoT) ou d'obtenir une Single View de votre entreprise, des matières premières aux produits expédiés, les données sont à la base de l'ensemble des opérations.

Grâce à la base de données moderne de MongoDB, les fabricants et les leaders de l'industrie automobile peuvent combiner l'énorme variété et le volume de données produites par leurs équipements et leurs produits sur un site Single View et les analyser en un seul endroit. Cela leur permet de prendre des décisions en temps réel qui augmentent l'OEE, automatisent l'usine et bénéficient aux clients longtemps après que leurs produits ont quitté l'atelier.

L'industrie 4.0 (I4.0) symbolise le début de la quatrième révolution industrielle. Elle représente la tendance actuelle en matière de technologies d'automatisation dans l'industrie de la fabrication et s'accompagne de technologies et de concepts innovants tels que les systèmes cyberphysiques (CPS), l'Internet industriel des objets (IIoT), le cloud computing et la visualisation immersive.

Les technologies IIoT et CPS intègrent l'espace virtuel au monde physique. Il en résulte une nouvelle génération de systèmes industriels, tels que les usines intelligentes, pour faire face à la complexité d'une production rapide et hyperpersonnalisée dans les macro-environnements actuels.

Les technologies de l'industrie 4.0, telles que l'IIoT et les CPS, intègrent l'espace virtuel au monde physique. Il en résulte une nouvelle génération de systèmes industriels, tels que les usines intelligentes, pour faire face à la complexité d'une production rapide et hyperpersonnalisée dans les macro-environnements actuels.

L'IIoT devrait offrir une transformation prometteuse des systèmes industriels existants, permettant la transformation numérique et débloquant l'entreprise intelligente de demain. La technologie a trouvé sa place dans les produits et les capteurs tout en révolutionnant les systèmes de fabrication existants ; elle est donc considérée comme un élément clé de la prochaine génération de fabrication avancée.

L'industrie 4.0 comprend généralement de nombreux composants complexes et a de vastes applications dans tous les secteurs manufacturiers. L'un des plus grands défis auxquels sont confrontées les entreprises manufacturières consiste à exploiter les données générées par les équipements et produits connectés afin d'en tirer des enseignements.

L'économie numérique exige que les applications de fabrication deviennent plus intelligentes, qu'elles améliorent l'expérience client, qu'elles fassent émerger des informations et qu'elles prennent des mesures intelligentes directement dans l'application, sur la base de données opérationnelles en temps réel. L'objectif est d'être toujours plus innovant que les concurrents. Pour répondre à ces demandes de travail avec des données fraîches, nous ne pouvons plus nous contenter de déplacer les données de nos systèmes opérationnels vers des magasins d'analyse - cela ajoute trop de temps de latence et sépare l'application de l'information qui est créée. Pour relever ces défis, le traitement analytique doit être "déplacé vers la gauche", à la source des données, c'est-à-dire dans les applications elles-mêmes. MongoDB appelle ce changement "Application-Driven Analytics". C'est un changement auquel les développeurs et les équipes d'analyse doivent se préparer car il a un impact sur leurs rôles et responsabilités, ainsi que sur les outils et technologies qu'ils utilisent.

MongoDB est au service de l'analyse pilotée par les applications grâce à un ensemble de capacités et de fonctionnalités de la plateforme - de la base de données à Data Lake, en passant par un service d'interrogation fédéré et connector.

L'un des plus grands défis pour les entreprises manufacturières est de moderniser leur infrastructure existante avec les nouvelles technologies, ce qui peut prendre du temps et être difficile à maintenir. De plus, l'utilisation accrue de capteurs et d'appareils IoT génère de grandes quantités de données qui doivent être stockées efficacement et analysées. MongoDB aide les fabricants à surmonter ces défis en leur offrant de l'évolutivité, de la flexibilité, des fonctions de sécurité avancées, des analyses en temps réel basées sur les applications et la liberté de les utiliser n'importe où.

Les appareils IoT connectés publient d'énormes quantités de données, ce qui augmente le risque de cyberattaques et de violations de données. Pour contrer ce risque, les fabricants peuvent mettre en œuvre des mesures de sécurité, telles que le chiffrement, les contrôles d'accès, l'audit et la journalisation pour protéger leurs données. MongoDB Atlas a été conçu dans un souci de sécurité, avec des mécanismes de contrôle d'accès robustes et un chiffrement natif au repos et en transit pour protéger les données sensibles de la base de données.

1. Les sources de données dans une usine intelligente peuvent être variées et complexes. La souplesse de MongoDB ( document model ) permet aux fabricants de stocker et de manipuler les données de la manière qui convient le mieux à leur application.

2. Les appareils IIoT génèrent d'énormes quantités de données et l'architecture distribuée de MongoDB permet aux fabricants de répartir leur infrastructure horizontalement, ce qui permet une mise à l'échelle quasi illimitée pour traiter les big data et les charges de travail intenses.

3. Grâce à la prise en charge native des time series et à un framework d'agrégation robuste, MongoDB peut facilement ingérer, interroger et traiter des données de time series. Ceci est particulièrement important pour les applications IoT où les données sont souvent des time series.

4. Les fonctionnalités de sécurité robustes comprennent le chiffrement, l'autorisation, l'authentification et l'audit.