Store – des données industrielles durables et sécurisées
Les données modélisées ne révèlent toute leur valeur que lorsqu’elles sont stockées de manière durable, accessible et contextualisée. L’historisation des données industrielles garantit que les informations pertinentes restent à tout moment traçables, consultables et analysables – de manière intersystèmes et pérenne.
Disponibilité à long terme des données pour les processus industriels
Historisation des données industrielles : stocker les données intelligemment
Les données industrielles se composent essentiellement de deux types : les données de capteurs à haute fréquence et les données d’événements discrets issues de la production. Les données de capteurs génèrent d’énormes volumes qu’il faut stocker de manière performante et sans perte. Quant aux données d’événements, leur détection et classification fiables représentent souvent un défi technique en soi.
Une stratégie de stockage évolutive garantit que ces deux types de données restent disponibles à long terme, sont enregistrées de manière cohérente et peuvent être exploitées de façon intersystèmes via des interfaces ouvertes – indépendamment de leur format, fréquence ou provenance.
Technologies comparées
Historian vs. base de données relationnelle
Selon le type de données et l’objectif d’utilisation, différentes technologies sont employées pour le stockage des données industrielles :
Historian
Les données de capteurs à haute fréquence – telles que les températures, pressions ou niveaux de remplissage – sont généralement stockées dans des Historians ou bases de données de séries temporelles. Ces systèmes sont spécialement conçus pour traiter efficacement de grands volumes de mesures horodatées. Ils permettent un stockage compressé, des requêtes rapides sur de longues périodes et une historisation complète des valeurs.
Base de données relationnelle
Les données événementielles – comme les changements de produit, débuts de poste, alarmes ou interventions d’opérateurs – sont quant à elles typiquement enregistrées dans des bases de données relationnelles. Celles-ci offrent un stockage structuré avec des relations clairement définies entre les points de données – par exemple, quel produit a été fabriqué sur quelle ligne et à quel moment. Elles sont particulièrement adaptées pour rendre compréhensibles et interrogeables les corrélations de processus complexes, les actions des utilisateurs et les états de fonctionnement.
Maintenir l’accessibilité des données stockées – sans créer de nouveaux silos
Stocker des données est une chose – les rendre accessibles, repérables et réutilisables en est une autre.
L’une des exigences essentielles de la gestion moderne des données industrielles consiste à garantir que les informations enregistrées restent disponibles de manière intersystèmes, sans générer de nouveaux silos de données.
C’est pourquoi l’architecture de stockage doit être conçue de manière à ce que toutes les données pertinentes – qu’il s’agisse de données de capteurs, d’événements ou de valeurs de rapports – puissent être consultées via des interfaces ouvertes. Les technologies d’accès typiques sont OPC UA, les API REST ou les requêtes basées sur SQL. Elles permettent à différents systèmes et groupes d’utilisateurs d’accéder de manière ciblée aux données enregistrées – qu’il s’agisse d’un tableau de bord ou d’une plateforme d’analyse.
En parallèle, la mise à disposition des données doit tenir compte d’aspects tels que les droits d’accès, la sécurité des données et le contrôle des versions. C’est la seule manière d’assurer une exploitation durable des données, tant sur le plan technique qu’organisationnel.
Ainsi, une gestion professionnelle des données ne se limite pas à la capacité et à la structure, mais intègre aussi la disponibilité, l’intégrité et l’interopérabilité. Ce n’est qu’à ce moment-là que les données stockées deviennent de véritables ressources informationnelles.
De la théorie à la pratique
Comment les entreprises profitent d’une historisation professionnelle des données
L’historisation des données industrielles est bien plus qu’une exigence technique. Elle constitue la base de la transparence, de l’efficacité et de l’amélioration continue – non seulement dans les opérations quotidiennes, mais aussi pour le développement stratégique.
Qu’il s’agisse de traçabilité, d’exigences réglementaires ou d’optimisation basée sur les données, les données historisées sont indispensables pour prendre des décisions éclairées, établir des rapports performants et exploiter des domaines d’application modernes tels que le machine learning, la maintenance prédictive ou l’analyse de processus assistée par l’IA.
Traçabilité et documentation
Capacité d’analyse à long terme
Conformité réglementaire
Exploitation ouverte et intersystèmes des données
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Base de données relationnelle ou de séries chronologiques ?
Dans un monde axé sur les données, où la collecte, le stockage et la distribution d’informations sont essentiels, les entreprises sont confrontées à un choix important : des bases de données relationnelles (RDB) ou un historien pour les données de séries chronologiques/processus ?
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Foire aux questions sur le stockage des données
Que signifie « Store » dans la gestion des données industrielles (Industrial Data Management) ?
« Store » désigne le stockage structuré et durable des données industrielles. L’objectif est de rendre les informations traçables, disponibles et utilisables de manière intersystèmes – indépendamment du type de données ou du lieu de stockage.
Quels types de données sont stockés ?
En général, on distingue deux catégories principales :
Les données de capteurs (continues, basées sur le temps)
Les données d’événements (p. ex. alarmes, changements de produit)
Ces deux types nécessitent des technologies et des structures de stockage différentes.
Qu’est-ce qu’un Historian et en quoi diffère-t-il d’une base de données relationnelle ?
Un Historian enregistre efficacement et de manière compressée les données de séries temporelles à haute fréquence – issues, par exemple, de capteurs ou de systèmes de contrôle.
Une base de données relationnelle, quant à elle, convient aux événements structurés avec contexte, tels que les actions des opérateurs ou les changements de lots.
Que signifie l’historisation des données ?
L’historisation consiste à enregistrer les données de manière traçable sur de longues périodes – y compris toutes les modifications. C’est un élément clé pour la traçabilité, les audits et l’optimisation basée sur les données.
Pourquoi ne suffit-il pas de simplement stocker les données ?
Les données doivent non seulement être enregistrées, mais aussi accessibles, contextualisées et interopérables. Sans structure claire ni interfaces ouvertes, on crée de nouveaux silos de données au lieu de véritables ressources informationnelles.
Quel rôle joue le stockage des données pour l’IA et le Machine Learning ?
Les données historisées et structurées constituent la base de l’intelligence artificielle et du machine learning – par exemple pour la détection d’anomalies, l’optimisation des processus ou la maintenance prédictive.
Sans données cohérentes et disponibles à long terme, il est impossible de développer des modèles fiables.
Où les données industrielles sont-elles généralement stockées ?
Selon les besoins, dans des bases de données de séries temporelles (Historians), des bases relationnelles, des systèmes de reporting spécialisés ou dans le cloud.
Le choix dépend du type de données, de la fréquence d’accès et des exigences réglementaires.
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