Analyse prédictive des données des capteurs IoT pour les machines minières

Controlez les analytiques des données IoT massives

Informations-clés


IoT

Chaque machine minière possède plus de 10 capteurs

1,200

Tâches exécutées toutes les heures

Big Data

Intégration avec différents outils Big Data

Analyse prédictive sur l’état des machines minières

Une multinationale japonaise fabriquant des équipements de construction, miniers, industriels et militaires travaille avec Activeeon pour récupérer les données des capteurs situés sur les machines en service, afin de réaliser des analyses prédictives sur leur état. Ces analyses permettent d’assurer le bon fonctionnement des machines minières et de prévenir les problèmes, en appliquant un contrôle et des optimisations en temps réel. Pour ce faire, l’entreprise devait effectuer des analyses en continu sur le stockage à chaud et à froid et des analyses par lots, ce qui représente 1200 tâches par heure.

Architecture de traitement distribué et parallèle

La solution Workflows & Scheduling d’Activeeon est utilisée pour orchestrer et planifier des workflows d’analyse à l’échelle dans le cloud. Activeeon a fourni au client une solution de workflow unique pour gérer la soumission de travaux basée sur des entrées dynamiques. Les analyses de données orchestrées par Workflows & Scheduling peuvent être exécutées et mises en pause sur des machines distinctes ou des groupes de machines, déclenchées sur des événements et/ou dans le temps.

Big Data and IT architecture for data analytics

La solution fournie est actuellement utilisée dans des environnements de développement et de production. Elle gère les défaillances et la récupération des nœuds, ainsi que la tolérance aux pannes pour chaque application et service gérés par ProActive Workflows & Scheduling. La solution comprend une interface puissante et permet la recherche de données par statut, groupes ou machines distinctes, ou par temps d’exécution. Une interface REST est fournie pour l’intégration d’outils tiers.

Avec ProActive Workflows & Scheduling, le client bénéficie d’un traitement des données distribué et parallélisé, permettant de récupérer des résultats fiables pour faciliter la prise de décisions. Activeeon a également aidé le client à migrer de l’infrastructure cloud AWS vers Azure et à bénéficier de ses capacités de scalabilité.

Comme indiqué ci-dessus, les données sont ingérées et sauvegardées dans différents types de stockage. ProActive d’Activeeon consomme ces données sur la base de paramètres collectés à partir du stockage des données master pour effectuer des analyses. Les résultats sont ensuite publiés à plusieurs endroits pour être consommés par les opérateurs.

Intégration de l’ordonnanceur avec les solutions de big data

La solution ProActive est facile à intégrer grâce à son architecture ouverte. Dans ce cas d’utilisation, l’ordonnanceur ProActive a été intégré avec de multiples solutions de big data telles que :

  • Spark
  • Hadoop, Cloudera
  • HBase
  • MEMSQL

Les différents langages supportés par la solution ont permis à l’équipe d’analyse de données de sélectionner leur langage préféré tel que R, Python ou Matlab.