Les données des actifs peuvent être collectées par les systèmes SCADA et PLC existants et stockées dans un nuage local (réseau d’entreprise) ou public (accessible via Internet). Mais dans certains cas, les données réelles de la machine sont nécessaires pour une surveillance, une protection et un diagnostic détaillés. Dans ce cas, des capteurs supplémentaires sont nécessaires, montés directement sur la machine ou le composant et collectés avec des systèmes d’acquisition de données à grande vitesse dédiés. C’est ce que nous, Gantner Instruments, entendons par big data analogique.
Nos systèmes de surveillance, avec leurs dispositifs d’acquisition de données à grande vitesse, robustes et fiables, peuvent faire ce pour quoi les systèmes SCADA ou PLC normaux ne sont pas conçus : collecter des données analogiques réelles avec des taux d’échantillonnage aussi élevés que nécessaire pour une analyse détaillée des actifs, mais aussi bas que possible pour préserver la capacité de stockage. Grâce au déclenchement intelligent des données brutes et à l’évaluation en temps réel des paramètres de tendance, combinés à la conception du système distribué, une solution de surveillance très rentable est disponible.
En trois étapes seulement, nos clients sont en mesure de relever le défi et de rendre leurs actifs intelligents. Gantner Instruments peut fournir des équipements et assister ses clients dans :
- sélection de la machine et du capteur de surveillance
- définition des dispositifs d’acquisition de données et conception de systèmes
- mise en place d’un cloud local ou public et d’une configuration logicielle pour l’analyse des données
Pour toutes les étapes, des capteurs, des dispositifs d’acquisition de données, un système en nuage et un logiciel dédiés sont disponibles. Des interfaces appropriées avec des systèmes industriels en nuage tels que PREDIX de GE ou MindSpehere de Siemens sont également possibles. Combiné avec l’expérience des ingénieurs dans la conception du système, le support et l’analyse des données, Gantner Instruments peut être votre partenaire face au défi avec les grandes données analogiques.
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