Model – rendre les données industrielles utilisables
Les données brutes, à elles seules, ne créent aucune valeur. Ce n’est qu’avec une structure et un contexte qu’elles se transforment en informations exploitables – permettant aux entreprises industrielles de prendre des décisions éclairées, de manière évolutive, réutilisable et intersystèmes.
Structure et contexte pour les données industrielles
Modélisation des données industrielles : modéliser et structurer les données Intelligence Hub
Se lancer dans la gestion des données industrielles ne signifie pas forcément repenser toute l’architecture. Il suffit souvent de créer un premier modèle pour un actif central – par exemple une installation ou une ligne de production – et de le relier à des données réelles.
Cela permet rapidement d’identifier les informations manquantes, d’harmoniser les sources de données et de déterminer quelles applications bénéficieront de la nouvelle structure.
Le défi
Pourquoi les données OT non structurées ne sont pas évolutives
Dans la pratique, il manque souvent une approche unifiée de la modélisation des données.
Les données sont préparées différemment d’un projet à l’autre, sans structure ni standard commun. Cela complique leur réutilisation et entraîne une charge manuelle importante – surtout lorsque les données doivent être exploitées dans plusieurs systèmes.
Un modèle de données clairement défini et évolutif apporte une solution et offre :
Une nomenclature cohérente
Des formats de données uniforme
Un savoir documenté
Des modèles réutilisables
Un modèle de données transforme les données brutes en informations structurées et contextualisées
Le défi commence là où la signification des données n’est plus claire.
Si une valeur de température indique simplement « 78 », la question se pose : 78 quoi ? À quel endroit ? De quelle machine ? Dans quel contexte ?
C’est précisément ici qu’intervient le modèle de données.
Un modèle de données est la clé pour transformer ces données brutes en une forme compréhensible et structurée.
Il crée une représentation numérique du monde réel de la production – avec ses machines, capteurs, produits et processus.
Ce modèle décrit quels objets existent, quelles sont leurs propriétés, comment elles sont mesurées et comment tout est interconnecté.
La différence avec une simple acquisition de données est frappante : alors que les systèmes classiques se limitent à collecter les données, un modèle rend visible leur signification et leur relation.
Construire une stratégie de données industrielle évolutive
Un modèle de données unique apporte déjà de la structure – mais la véritable valeur naît lorsqu’on applique ce principe de manière systématique.
Dans ce contexte, la scalabilité signifie : les structures définies une fois peuvent être réutilisées à travers différents sites, systèmes et cas d’usage.
Plutôt que de connecter chaque machine ou ligne individuellement, on s’appuie sur des schémas récurrents : mêmes modèles pour des installations identiques, affectations standardisées, flux de données automatisés.
De nouveaux capteurs, machines ou domaines de production peuvent ainsi être intégrés rapidement – sans repartir de zéro à chaque fois.
Il en résulte une architecture de données qui évolue avec votre entreprise : flexible face aux exigences changeantes, robuste face à la complexité croissante et efficace dans la mise en œuvre de nouveaux cas d’usage – de l’optimisation énergétique à l’analyse de processus basée sur l’IA.
Une stratégie de données évolutive commence par un modèle bien conçu – et se concrétise dans une infrastructure durable et pérenne.
Une approche de solution
La modélisation des données dans la pratique
Les avantages d’une gestion structurée et basée sur des modèles des données industrielles sont évidents.
Mais comment mettre en œuvre une telle stratégie de données de manière efficace dans la pratique – sans développements internes complexes ni intégrations point à point rigides ?
Les solutions modernes de gestion des données industrielles (Industrial Data Management) soutiennent précisément cette approche et permettent :
La modélisation graphique des actifs et des flux de données
La contextualisation et la standardisation des données brutes
La séparation entre la logique du modèle et la distribution des données
La configuration sans programmation
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Nos solutions de gestion des données industrielles
HighByte Intelligence Hub
Exploitez mieux vos données industrielles grâce à une solution DataOps pour structurer les données de processus.
Foire aux questions
Que signifie la contextualisation des données dans l’industrie ?
La contextualisation associe les données brutes de l’OT à un équipement, une ligne ou un poste spécifique. Ainsi, au lieu de « Tag 123 = 85 », on obtient l’information suivante : « Four 3 – Zone A – Température 85 °C ». Ce contexte rend immédiatement les données exploitables pour l’analyse, les outils de BI et les modèles d’intelligence artificielle.
Pourquoi la modélisation des données est-elle essentielle pour l’Industrie 4.0 ?
La modélisation des données établit un plan standardisé pour les termes, les unités et les relations. Sans modèle, les sources de données restent isolées et le déploiement vers d’autres sites devient laborieux. Un modèle clair – par exemple basé sur la norme ISA-95 – constitue ainsi la fondation d’une architecture cohérente.
Comment fonctionne le HighByte Intelligence Hub ?
Le Hub fonctionne à proximité de la périphérie (edge). Il se connecte via OPC UA, MQTT, SQL ou REST aux systèmes OT et IT, récupère les données à la seconde près et les associe au modèle de données grâce à une interface no-code. Il publie ensuite des payloads contextualisés vers des data lakes, des tableaux de bord BI ou AWS IoT SiteWise.
Quelle est la différence entre un modèle de données et une stratégie de données ?
Le modèle de données décrit techniquement comment les champs et les relations sont organisés. La stratégie de données définit pourquoi et comment l’entreprise exploite ses données – y compris la gouvernance, les rôles et la feuille de route. Modèle = plan technique, stratégie = orientation métier.
Comment démarrer une stratégie de données industrielle évolutive ?
Priorisez un cas d’usage clair, concevez un modèle de données réutilisable, utilisez un Edge Hub tel que HighByte pour la contextualisation, publiez les données sur une plateforme centrale et établissez une gouvernance ainsi que des indicateurs clés (KPIs). Faites évoluer le modèle chaque trimestre afin d’intégrer rapidement de nouveaux équipements ou sites.
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