Déploiement d'une plateforme IIoT (Industrial Internet of Things, internet industriel des objets), d'un historian cloud ou d'un pilote IA (Azure Machine Learning)
Une mise en service pilotée, avec des critères de réussite posés avant le démarrage plutôt qu'après.
En bref
- Résultat
- Une mise en service pilotée, avec des critères de réussite posés avant le démarrage plutôt qu'après.
- Idéal pour
- Responsable informatique industrielle, chef de projet industriel ou responsable maintenance et fiabilité qui lance un pilote.
- Ce que vous obtenez
- Dossier de déploiement : plateforme paramétrée et documentée, connecteurs recettés, rapport de pilote et guide d'exploitation.
- Prérequis de votre côté
- Architecture cible validée, accès réseau et droits ouverts par l'informatique, équipements raccordables, équipe projet et utilisateurs clés disponibles.
- Durée et charge
- 15 à 60 jours
- Format
- Forfait
Exemple de situation
Déployer un historian cloud sur deux ateliers. Une usine met en place un historian sur le thème Azure Machine Learning. L'équipe projet raccorde deux ateliers, contrôle l'horodatage et la complétude des données reçues, recette les tableaux de bord et remet un guide d'exploitation à l'informatique industrielle.
Nous pilotons le déploiement, sur le thème Azure Machine Learning, de la préparation à la recette : mise en place de la plateforme ou de l'historian, raccordement des équipements, contrôle des données reçues (horodatage, unités, complétude), tableaux de bord, puis pilote sur une ligne ou un parc de machines. Les critères de réussite, la période d'observation et les conditions d'arrêt du pilote sont fixés avant le démarrage et revus avec vous à la fin.
Nous ne sommes ni éditeur ni opérateur de la plateforme et nous ne répondons pas de ses fonctions : nous assurons la maîtrise d'ouvrage technique, la recette et la documentation. Nous ne modifions aucune machine, aucun automate ni aucune fonction de sécurité. Le bilan de pilote, écrit avec ses écarts, éclaire la décision de généraliser, avec pour objectif de structurer vos pratiques sur ce thème.
Déroulé de la prestation
État des lieux
Inventaire des données, des interfaces, des utilisateurs et des exigences de sécurité sur le périmètre Azure Machine Learning.
Plan par lots
Chaque lot a ses critères de recette, sa fenêtre d'intervention et son plan de retour arrière, validés avec la sécurité des systèmes d'information et l'exploitation de votre site.
Préparation et tests
Reprise des données en environnement de test, paramétrage, contrôle par échantillonnage.
Bascule
Mise en service pendant la fenêtre convenue, suivi renforcé, correction des écarts.
Stabilisation et passation
Documentation d'exploitation, formation des administrateurs et des utilisateurs clés, bilan de fin de déploiement.
Livrables, format et conditions
Au terme de la prestation, vous disposez des éléments suivants, rédigés pour être présentés à votre direction, à votre client ou à un organisme de certification.
- Plateforme ou historian paramétré et documenté
- Connecteurs recettés et contrôle des données reçues
- Rapport de pilote avec critères de réussite et guide d'exploitation
Format et charge : forfait, 15 à 60 jours. Idéal pour : responsable informatique industrielle, chef de projet industriel ou responsable maintenance et fiabilité qui lance un pilote. Prérequis de votre côté : architecture cible validée, accès réseau et droits ouverts par l'informatique, équipements raccordables, équipe projet et utilisateurs clés disponibles.
Exemples d'usage
Deux situations d'exemple dans lesquelles cette prestation a du sens. Ce sont des exemples construits à partir de situations courantes du secteur, pas des références clients ; les chiffres sont indicatifs et dépendent du site et du périmètre.
Déployer un historian cloud sur deux ateliers
Une usine met en place un historian sur le thème Azure Machine Learning. L'équipe projet raccorde deux ateliers, contrôle l'horodatage et la complétude des données reçues, recette les tableaux de bord et remet un guide d'exploitation à l'informatique industrielle.
Conduire un pilote d'IA sur une ligne
Un site teste un modèle sur le thème Azure Machine Learning pendant trois mois. Les critères de réussite sont fixés avant le démarrage, le bilan décrit les écarts constatés et les corrections apportées, et il sert de base à la décision de généralisation.
Questions fréquentes sur cette prestation
Comment limitez-vous les risques pendant le déploiement ?
Le déploiement sur le périmètre Azure Machine Learning est conduit par lots, chacun avec ses critères de recette, sa fenêtre d'intervention et son plan de retour arrière, validés avec la sécurité des systèmes d'information et l'exploitation de votre site. Les données sont reprises en environnement de test et contrôlées par échantillonnage avant la bascule, puis suivies de près après la mise en service. La charge indicative est de 15 à 60 jours, format forfait. Aucune intervention n'est planifiée pendant les périodes sensibles de votre production : elle se cale sur vos arrêts programmés.
Quelle différence avec une formation sur ce thème ?
La formation apprend à utiliser ou à administrer un outil ; le déploiement le met en service avec des données fiables. Sur le thème Azure Machine Learning, les deux sont liés : le déploiement inclut la formation des administrateurs et des utilisateurs clés, et une formation plus large des équipes peut suivre la mise en service. Nous les planifions dans le même projet, avec le même chef de projet. Les intervenants sont des praticiens du secteur, tenus par les engagements de confidentialité demandés par le client.
Un modèle d'IA ou un jumeau numérique que vous concevez peut-il agir directement sur une machine ?
Seulement si votre organisation en prend la décision et la responsabilité. Sur le thème Azure Machine Learning, nous concevons des architectures, des jumeaux et des modèles qui restituent, simulent ou recommandent. Dès qu'un modèle agirait sur une machine ou sur une fonction de sécurité, le sujet relève du fabricant ou de l'intégrateur, qui conserve le marquage CE (conformité européenne) et la déclaration de conformité, et le règlement (UE) 2023/1230 comme le règlement sur l'IA sont à examiner avec lui. Optédif n'est pas fabricant de machines et ne certifie aucun modèle.
Demander un devis
Indiquez le site, les équipes concernées et l'échéance : nous vous répondons sous 48 h ouvrées ; le devis suit l'échange de cadrage.
Les autres déclinaisons de déploiement et migration sur le thème Azure Machine Learning
- Déploiement pilote sur une ligne ou un atelier (Azure Machine Learning)
- Migration de données et reprise d'historique (Azure Machine Learning)
Les autres types de prestation sur le thème Azure Machine Learning
- Audit de maturité data, IoT et IA de l'usine (Azure Machine Learning)
- Conseil en feuille de route Industrie 4.0 et cas d'usage IA (Azure Machine Learning)
- Conception d'architectures IIoT, de jumeaux numériques et de modèles prédictifs (Azure Machine Learning)
- Assistance technique en data engineering, data science et architecture IIoT (Azure Machine Learning)
- Formation Azure Machine Learning
