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FOD Meetup #7: Big Data, IoT et IA pour l'industrie 4.0

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Details

Bonjour à tous,

Nous avons le plaisir de vous inviter à un Meetup estivale qui aura lieu le 18 Juillet à partir de 19h. Pour ce Meetup, nous serons dans les beaux locaux de BeNext (http://www.benextcompany.com/) qui nous offre hébergement, boissons et collations. Merci à eux pour l'accueil et l'organisation.

Agenda

18h45 - 19h00 : Accueil des participants

19h00 - 19h30 : IA et industrie 4.0 : promesses et défis (Amine Benhenni - Dataswati)

19h30 - 20h00 : Construire un système d'IoT industriel avec Apache NiFi, MiNiFi et MQTT (Abdelkrim Hadjidj - Hortonworks)

20h00 - 20h30 : Algorithme prédictif en temps réel: déploiement d'un modèle Spark avec PMML et Stream Analytics Manager (Vitor Lundberg - Hortonworks)

20h30 - 21h00 : Apéro

Résumés

IA et industrie 4.0 : promesses et défis
Amine Benhenni - Lead Data Scientist - Dataswati

L'industrie 4.0 se veut agile et automatisée grâce aux promesses offertes par la numérisation et l'interconnexion des différentes éléments de la chaîne de production. Parmi les nombreux axes d'innovation et de développement, l'exploitation des données générées par la numérisation offre des perspectives de transformation durables de la production.

En attendant le renouvellement du parc machine et l'adoption massive de l'Industrial IoT et de standards de communication pour la transmission massive de données de production, nous allons illustrer l'évolution des métiers de la production, comme le contrôle qualité, la métrologie, ou la maintenance prédictive, et allons pointer les principaux défis que l'on rencontre aujourd'hui dans une usine classique, et comment y répondre grâce aux outils de l'intelligence artificielle pour optimiser le coût de la qualité, réduire la facture énergétique, améliorer le TRS, etc.

Construire un système d'IoT industriel avec Apache NiFi, MiNiFi et MQTT
Abdelkrim Hadjidj - Solution Engineer - Hortonworks

Combien de temps pensez-vous nécessaire pour construire un système IoT industriel capable de:
- Collecter des données provenant de différentes usines vers le Cloud ou un Data Center
- Déployer une nouvelle application IIoT ou reconfigurer des applications existantes de manière centralisée et temps réel
- Garantir un passage à l'échelle et une sécurité des données de bout en bout

Avec les bonnes technologies, vous pouvez construire un tel système en moins d'une heure! Dans cet présentation, nous vous montrerons comment implémenter un prototype IIoT avancé en utilisant du matériel Raspberry PI et des logiciels open source (MQTT, Apache NiFi, MiNiFi). Nous montrerons comment ce système assure la connectivité, la collecte de données et la reconfiguration automatique. De plus, nous utiliserons cette architecture pour implémenter un cas d'usage de supervision de processus industriels avec réaction contextuelle.

Algorithme prédictif en temps réel: déploiement d'un modèle Spark avec PMML et Stream Analytics Manager
Vitor Lundberg - Solution Engineer - Hortonworks

Cette présentation illustre comment construire et industrialiser un cas d'usage industriel prédictif temps réel. Nous verrons comment un modèle construit avec Spark peut être déployé avec le standard PMML et intégré dans Stream Analytics Manager pour une application en temps réel. Ensuite, nous montrerons comment faire de la visualisation sur les données en temps réel avec Superset.