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Vous avez besoin d’aide pour déterminer quel contrôleur est le mieux adapté à vos besoins en matière de traitement des données ou de contrôle ? Nos ingénieurs peuvent rapidement vous guider dans le choix de l’appareil idéal pour votre application.
En raison des tendances contradictoires selon lesquelles les structures et les systèmes gagnent en complexité alors que les délais de développement se réduisent considérablement, les laboratoires d’essai sont soumis à une pression énorme pour produire des résultats rapidement afin de réduire les coûts malgré la nécessité de disposer de plus de données provenant de plus de capteurs. Les ingénieurs d’essai recherchent en permanence des moyens de réduire la durée des essais et les risques tout en travaillant plus rapidement et plus efficacement. Ces ingénieurs doivent être en mesure de surveiller les données de test et d’y répondre en temps réel, quel que soit le volume de données.
Les données en temps réel sont des données disponibles dès qu’elles sont collectées et peuvent être utilisées pour prendre des décisions dans l’instant. Elles sont souvent utilisées dans des situations où il est important de réagir à des événements ou à des changements dès qu’ils se produisent, plutôt qu’après un certain délai.
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Le défi du traitement des données en temps réel
Plus les mesures sont rapides, plus le volume de données à analyser et à interpréter est important, ce qui peut s’avérer difficile. Pour transformer ces données en informations exploitables, quel que soit le volume de données concerné, vous devez être en mesure de les traiter et de les analyser efficacement le plus près possible de l’endroit où les données sont produites, afin de réduire le temps nécessaire pour obtenir des informations et le trafic sur le réseau. Il est important de trouver un équilibre entre la vitesse de mesure et la capacité de traiter et d’analyser efficacement les données résultantes. Il est essentiel de disposer de plateformes ouvertes offrant des fonctions programmables, par exemple une journalisation intelligente et des algorithmes sophistiqués. Ces fonctions peuvent être exécutées avec nos contrôleurs de calcul en périphérie.
Pour obtenir les meilleurs résultats, il convient de prendre en compte les éléments suivants :
- Effectuer les calculs et le stockage des données plus près du point de mesure afin d’améliorer les temps de réponse et de réduire la largeur de bande de transfert des données.
- Exécutez vos propres applications sur l’appareil Edge ou programmez avec notre langage de programmation graphique test.con
- Surveillez les données de test et réagissez-y en temps réel, quel que soit le volume de données ; tirez des enseignements des données que vous collectez, au moment où elles se produisent, grâce à des interfaces ouvertes de flux de données et de configuration.
- Post-traitement avec une approche d’apprentissage automatique ou utilisation d’analyses standard établies, par exemple FFT, modèle Rainflow, RMS, etc., sur nos contrôleurs ; aucun PC n’est nécessaire !
- Réduire la largeur de bande de transfert de données au maximum avec les plus petits paquets de données pouvant être transmis par modem, par exemple.
Qu'est-ce que l'Edge Computing
L’Edge computing est une architecture informatique distribuée dans laquelle les données de mesure sont traitées et analysées aussi près que possible de la source de données d’origine, ce qui réduit les exigences globales en matière de transfert et de stockage des données, en particulier dans les applications de big data. Dans l’idéal, cette opération est réalisée par des dispositifs périphériques qui calculent et stockent les données au même endroit que la source de données, à la périphérie du réseau.
Que sont les Edge Devices?
Un dispositif périphérique est un matériel qui contrôle le flux de données et le traitement à la frontière entre deux réseaux, comme un réseau local et le nuage. Les dispositifs périphériques jouent un rôle clé en rapprochant le calcul et le stockage des données des dispositifs qui génèrent et consomment les données. Les données peuvent ainsi être traitées et analysées en temps réel, ce qui améliore l’efficacité et la rapidité du système.
Où sont utilisés les dispositifs de pointe pour le traitement et le contrôle des données en temps réel ?
Les dispositifs de périphérie pour le traitement et le contrôle des données en temps réel sont utilisés dans une variété d’applications, telles que l’automatisation industrielle, la robotique, les maisons intelligentes et l’IdO (Internet des objets). Dans l’automatisation industrielle, les dispositifs de périphérie sont utilisés pour traiter des données en temps réel provenant de capteurs et d’autres dispositifs afin de contrôler les processus, les machines et d’autres systèmes dans une usine ou un environnement de production. Dans le domaine de la robotique, les dispositifs de pointe sont utilisés pour traiter des données en temps réel provenant de capteurs afin de contrôler les mouvements et les actions des robots. Dans les maisons intelligentes, les dispositifs périphériques sont utilisés pour traiter des données en temps réel provenant de capteurs et d’autres dispositifs afin de contrôler l’éclairage, la température et d’autres fonctions. Dans l’IdO, les dispositifs périphériques sont utilisés pour traiter des données en temps réel provenant de capteurs et d’autres dispositifs afin de surveiller et de contrôler un large éventail de dispositifs connectés.
Dispositifs de périphérie pour la surveillance et le contrôle à haute performance, la configuration à distance et la connectivité universelle
Les contrôleurs de Gantner Instruments sont des dispositifs informatiques de pointe qui transforment les données brutes en informations prétraitées pour un stockage, un enrichissement et une analyse efficaces.
Contrôleur haute performance
Q.station X est un contrôleur d’acquisition de données haute performance et un dispositif informatique périphérique qui assure une synchronisation précise et fiable des données de mesure à grande vitesse et un enregistrement redondant des données. Il offre en option un environnement programmable complet, conçu pour l’automatisation sophistiquée, le contrôle et la communication parallèle sur TCP/IP, CAN, ProfiNet, Modbus et EtherCAT.
Découvrez comment Q.station X peut vous être utile :
Dispositif périphérique intelligent pour les applications de surveillance
Q.monixx est un nouvel ajout à la famille de produits Q.series – la solution idéale d’informatique de pointe et d’enregistrement de données pour un contrôle fiable des processus et la surveillance des actifs. La configuration E/S standard du Q.monixx comprend jusqu’à 8 entrées analogiques universelles, 8 entrées numériques, 4 sorties numériques, 2 sorties relais et 8 canaux série pour la communication. Sont également inclus 4 enregistreurs de données pour l’acquisition parallèle de données vers un stockage local ou vers une solution de stockage GI.cloud pour un accès facile, des analyses supplémentaires et des diagnostics détaillés. Des applications tierces peuvent également être hébergées sur l’appareil.
Découvrez comment Q.monixx peut vous être utile :
Faites évoluer votre réseau DAQ avec Q.core
Le Q.core est un contrôleur d’acquisition de données de haute performance avec six ports Ethernet pour connecter des contrôleurs Q.station X décentralisés (éditeurs), un port de liaison montante pour les clients de données (abonnés), deux ports USB, un HDMI (en option), et comprend un disque dur interne de 1 To – le tout dans un espace de montage en rack de 19 pouces de 1U (1,75″). Le traitement de flux avec Q.core offre plusieurs avantages tels que l’extensibilité facile des données, l’analyse de données multi-sources, la surveillance des données à distance, la flexibilité et le support pour de multiples cas d’utilisation, l’acquisition de données autonomes, et l’intégration facile avec GI.cloud.
Découvrez comment Q.core peut vous être utile :
Exemples d'Applications
La technologie DAQ de pointe de Gantner est reconnue mondialement pour ses applications dans les secteurs de la mobilité, de l’aérospatiale, du génie civil et de l’énergie. Choisissez parmi les exemples industriels suivants pour découvrir le DAQ le plus polyvalent du marché.
AE
Mesure de la température dans les composants des moteurs électriques hybrides
Pour notre client, un leader allemand bien connu du marché de l'ingénierie et de la technologie, nous avons fourni la solution d'application d'essai pour les mesures de température des composants et des nouveaux matériaux des entraînements électriques hybrides.
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Exemples d'Applications GI
Qu'en est-il du stockage des données ?
Selon le type d’essai, la durée et la fréquence des mesures, une avalanche de données est générée. Le défi à relever consiste à stocker et à préserver de grands volumes de données et à avoir la capacité d’accéder à ces données pour une analyse rapide et continue en ligne. Les gros volumes de données structurées et non structurées nécessitent une puissance de traitement et un stockage accrus, ainsi qu’une infrastructure de données fiable. La combinaison d’éléments dans un backend de données évolutif peut considérablement améliorer le temps de mise sur le marché, réduire les coûts et créer de meilleurs produits.
Un backend de données adaptatif et évolutif fournit une plateforme de stockage et de calcul évolutive pour l’acquisition de flux de données provenant d’instruments, le stockage de configurations et la réalisation d’analyses.
La séparation entre les données chaudes et froides est le meilleur choix pour faire face à l’évolution constante des exigences, de la configuration, des extensions de paramètres et des taux d’échantillonnage. Les données brutes, auxquelles on accède moins fréquemment et qui ne sont nécessaires qu’à des fins d’audit ou de post-traitement des tests (“données froides”), sont stockées dans une plateforme de streaming distribuée qui s’adapte de manière extrêmement efficace. Si l’on doit stocker, traiter et calculer de nouvelles variables à partir de centaines de milliers d’échantillons par seconde et de centaines de canaux simultanément, cette architecture de flux distribué montrera sa force et sa puissance.
Connectivité
Accédez, stockez et traitez les données de vos périphériques avec des interfaces de haute performance sur les plateformes propriétaires de GI ou sur tout système industriel tiers utilisant la connectivité de GI.bench.
GI.connectivity intègre entièrement le stockage des données, la sécurité, la configuration, l’authentification et la gestion des mises à jour depuis l’interface du capteur jusqu’au lac de données. Les clients peuvent effectuer l’acquisition de données sur leurs appareils, leurs ordinateurs de bureau ou dans le cloud. Les API et les microservices permettent une évolutivité et une flexibilité totales pour le traitement des données par des tiers ou via les solutions GI.bench et GI.cloud. De multiples combinaisons sont possibles si les flux de données ou de contrôle doivent être agrégés à partir de nombreux dispositifs périphériques.
Découvrez comment GI.bench peut vous être utile :
Programmation graphique simple pour les appareils informatiques périphériques
Les dispositifs de périphérie pour le traitement et le contrôle des données en temps réel sont utilisés dans une variété d’applications, telles que l’automatisation industrielle, la robotique, les maisons intelligentes et l’IdO (Internet des objets). Dans l’automatisation industrielle, les dispositifs de périphérie sont utilisés pour traiter des données en temps réel provenant de capteurs et d’autres dispositifs afin de contrôler les processus, les machines et d’autres systèmes dans une usine ou un environnement de production. Dans le domaine de la robotique, les dispositifs de pointe sont utilisés pour traiter des données en temps réel provenant de capteurs afin de contrôler les mouvements et les actions des robots. Dans les maisons intelligentes, les dispositifs périphériques sont utilisés pour traiter des données en temps réel provenant de capteurs et d’autres dispositifs afin de contrôler l’éclairage, la température et d’autres fonctions. Dans l’IdO, les dispositifs périphériques sont utilisés pour traiter des données en temps réel provenant de capteurs et d’autres dispositifs afin de surveiller et de contrôler un large éventail de dispositifs connectés.
Exemples d'Applications
La technologie DAQ de pointe de Gantner est reconnue mondialement pour ses applications dans les secteurs de la mobilité, de l’aérospatiale, du génie civil et de l’énergie. Choisissez parmi les exemples industriels suivants pour découvrir le DAQ le plus polyvalent du marché.
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Mesure de la température dans les composants des moteurs électriques hybrides
Pour notre client, un leader allemand bien connu du marché de l'ingénierie et de la technologie, nous avons fourni la solution d'application d'essai pour les mesures de température des composants et des nouveaux matériaux des entraînements électriques hybrides.
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