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 »

2

SÉMINAIRES RÉGIONAUX 2016

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

4

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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SÉMINAIRES RÉGIONAUX 2016

Entreposage

6

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

7

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

8

Collection des données

Nettoyage et préparation

des données

Autres

SÉMINAIRES RÉGIONAUX 2016

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

9

Nettoyage et préparation des données temporelles

SÉMINAIRES RÉGIONAUX 2016

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

10

SÉMINAIRES RÉGIONAUX 2016

Pour vos outils d’informatique décisionnelledata warehouses, et

data lakes

ActifsÉvénements

NettoieQualité

Augmentation Agrégation

FormattageModèle

TransmitionNormalisation

11

PI IntegratorPI System

Les « PI Integrators » préparent et nettoient vos données!

SÉMINAIRES RÉGIONAUX 2016

PI Integrator en action!Publication des données de consommation d’électricité

de 67 immeubles à SAP HANA

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SÉMINAIRES RÉGIONAUX 2016

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!

14

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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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SÉMINAIRES RÉGIONAUX 2016

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

17

HypothèseLa courbe de fermentation est influencée par:• Marque de bière• Conditions dans la cuve

(température, pression, ...)• Dimension et volume de la

cuve

SÉMINAIRES RÉGIONAUX 2016

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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SÉMINAIRES RÉGIONAUX 2016

Comment opérationnaliser les prédictions?

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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 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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SÉMINAIRES RÉGIONAUX 2016

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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SÉMINAIRES RÉGIONAUX 2016

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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SÉMINAIRES RÉGIONAUX 2016

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

ilacaille@osisoft.com

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