Transformation de la gestion des stocks avec IIoT, Data Lakes et Odoo sur les services AWS

Imaginez un monde où la gestion des stocks va au-delà des tâches banales et devient un catalyseur de croissance et d'efficacité. L'Internet industriel des objets (IIoT) s'est imposé comme un bouleversement, intégrant de manière transparente des machines intelligentes, des capteurs et des appareils au cœur des processus de catalogage des stocks.

Ce changement de paradigme permet aux entreprises de tirer parti de la puissance de l'analyse des données en temps réel, débloquant un trésor d'opportunités pour une prise de décision plus intelligente, une productivité accrue et une sécurité renforcée.

Cependant, avec de grandes données vient une grande responsabilité. Le défi réside dans la gestion et l'exploitation des vastes quantités de données générées par ces appareils interconnectés.

C'est là que le concept de Data Lake entre en jeu - un référentiel centralisé qui stocke des données brutes et non structurées, prêtes à être consultées et analysées à l'aide d'une gamme diversifiée d'outils et d'applications.

Cette exploration captivante explorera la relation symbiotique entre le système Odoo ERP, les capteurs IIoT et le Data Lake. Découvrez comment ce trio puissant collabore pour révolutionner la gestion des stocks, en surveillant méticuleusement le mouvement des produits, en optimisant les niveaux de stock et en permettant des décisions éclairées concernant les achats et la production. Odoo ERP En cours de route, nous dévoilerons l'intégration transparente des services AWS qui rendent l'ingestion, la transformation et le stockage des données dans le Data Lake un processus fluide et efficace.

Au moment où nous conclurons ce voyage, vous aurez une compréhension complète de la façon dont la convergence harmonieuse de l'IIoT, des Data Lakes et du système ERP Odoo peut transformer vos processus de gestion des stocks, propulser les mesures de sécurité à de nouveaux sommets et entraîner des réductions de coûts substantielles.

Préparez-vous à embrasser l'avenir de la gestion des stocks comme jamais auparavant.

Qu'est-ce que l'Internet industriel des objets (IIoT) ?

Par sa propre définition , l'IIoT est l'utilisation de capteurs ou de dispositifs interconnectés liés à l'infrastructure informatique et à Internet pour des applications industrielles.

C'est une version plus robuste de l' Internet des objets (IoT) utilisé principalement pour la consommation des utilisateurs finaux. IIoT est également une évolution naturelle du Système de Contrôle Distribué (DCS) et des Contrôleurs Logiques Programmables ( PLC ), qui ont connu la renommée dans de nombreuses industries manufacturières dans les années 1980 et 1990.

En bref, IIoT vise principalement à déployer des machines intelligentes ou des capteurs pour capturer les données nécessaires via Internet dans des environnements de fabrication complexes.

L'Internet Industriel des Objets (IIoT) peut offrir plusieurs avantages aux travailleurs d'usine, y compris des avantages en termes de sécurité. Tout d'abord, IIoT peut aider à prévenir les accidents en fournissant des données en temps réel sur les performances des machines et des équipements.

Ces données peuvent détecter des dysfonctionnements ou des problèmes potentiels, permettant aux équipes de maintenance de prendre des mesures correctives avant qu'un accident ne se produise.

Deuxièmement, l'IIoT peut surveiller la santé et la sécurité des travailleurs en suivant les signes vitaux, les schémas de mouvement et d'autres points de données. Ces informations peuvent détecter la fatigue, le stress ou d'autres facteurs affectant la sécurité des travailleurs, permettant aux employeurs de prendre des mesures correctives ou d'ajuster les conditions de travail.

Enfin, l'IIoT peut aider à améliorer les conditions de travail globales en fournissant des informations sur la productivité des travailleurs et la satisfaction au travail. Ces informations peuvent être utilisées pour prendre des décisions basées sur les données concernant les processus de travail, les horaires et l'allocation des ressources, ce qui conduit finalement à un lieu de travail plus sûr et plus productif.

Qu'est-ce qu'un Data Lake ?

Un Data Lake est un référentiel centralisé de données. Il stocke généralement les données dans leur format naturel ou brut. Souvent, cela peut être non structuré ou semi-structuré également.

Un Data Lake peut également stocker des données, y compris des copies brutes de données du système source, des données de capteurs IIoT, des données sociales, etc., et transformer les données en entités précieuses.

Ces entités peuvent ensuite être utilisées pour des rapports, des visualisations, des analyses ou des fins d'apprentissage automatique. Un Data Lake peut également inclure des données structurées provenant de bases de données relationnelles (ligne et colonne), des données semi-structurées (CSV, journaux, XML, JSON), des données non structurées (e-mails, documents, PDF) et des données binaires (images, audio, vidéo).

Système ERP Odoo

Le Système Odoo ERP est une suite complète d'applications métier qui propose une gamme de modules tels que Ventes, Achats, Inventaire, Fabrication , Comptabilité, et plus encore. C'est un logiciel Open Source qui peut être personnalisé pour répondre aux besoins spécifiques d'une entreprise.

Le système offre une plateforme unifiée pour gérer différents processus métier et aide à améliorer l'efficacité, réduire les coûts et augmenter la productivité.

Dans notre contexte, nous nous concentrerons sur le module Odoo Inventaire , conçu pour gérer les entrepôts, les articles en stock, les fournisseurs, et plus encore.

Il permet aux entreprises de suivre leurs niveaux de stock, de surveiller le mouvement des produits et de prendre des décisions éclairées concernant les achats et la production.

Du point de vue de l'observateur, plusieurs aspects sont combinés : capteurs IIoT, données brutes transformées par Data Lake, qui seront ensuite intégrées via une fonction sans serveur et une API avec le module Odoo Inventory.

L'illustration suivante montre le flux de processus général :

Comme le montre le diagramme de flux, les capteurs IIoT détectent la quantité, l'emplacement et l'état des stocks (par exemple, lorsque les stocks sont dans un état 'endommagé') dans l'entrepôt et transmettent les informations à la ressource IoT Core dans le Cloud AWS.

Une autre information importante à mentionner est les données concernant les stocks entrants ou sortants, qui sont enregistrées en permanence par les capteurs IIoT à la porte de l'entrepôt. Ces capteurs IIoT transmettront également les informations au cœur IoT.

Une fois que le cœur IoT récupère les informations, il les transmettra au Data Lake dans le Cloud AWS. Le Data Lake est un référentiel centralisé qui stocke toutes les données collectées par les capteurs IIoT.

La fonction principale de ce Data Lake est de transformer les données brutes en données structurées, qui seront ensuite transmises au module Odoo Inventory à l'aide de la fonction Lambda AWS.

La fonction lambda est une ressource sans serveur. Elle récupérera les données structurées du Data Lake et les transmettra à Odoo. Plus tard, le module Odoo Inventory utilise l'intégration API pour communiquer avec la fonction Lambda afin d'accéder à ces données en temps réel, permettant aux entreprises de prendre des décisions éclairées concernant leurs niveaux de stock.

Dites qu'un entrepôt dispose d'un capteur qui surveille la température de ses produits. Si la température dépasse un certain seuil, le capteur déclenchera une alerte et enverra les données au Data Lake.

Le module Odoo Inventory peut accéder à ces données en temps réel et ajuster automatiquement les niveaux de stock des produits concernés, garantissant ainsi que l'entrepôt dispose toujours de la bonne quantité de stock disponible.

De même, si un fournisseur expédie des produits qui ne répondent pas aux normes de qualité spécifiées, les capteurs IIoT peuvent capturer ces données et les envoyer au Data Lake. Le module Odoo Inventory peut ensuite utiliser ces données pour rejeter automatiquement l'expédition ou ajuster les niveaux de stock en conséquence.

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Services AWS pour l'IIoT et le Data Lake

La capacité principale d'une architecture de Data Lake est la possibilité d'ingérer et de transformer rapidement et facilement plusieurs types de données :

• Données de streaming en temps réel et actifs de données en vrac à partir de plates-formes de stockage sur site.
• Données structurées générées et traitées par des plates-formes héritées sur site - mainframes et entrepôts de données.
• Données non structurées et semi-structurées - images, fichiers texte, audio et vidéo, et graphiques).

Selon votre cas d'utilisation, AWS propose des services et des capacités pour ingérer différents types de données dans votre Data Lake construit sur Amazon S3.

Les services AWS suivants seront importants dans notre contexte IIoT:

• AWS IoT Core. IoT Core est un service géré qui permet aux appareils connectés (c'est-à-dire aux machines/senseurs intelligents) d'interagir en toute sécurité avec les services cloud. Il peut prendre en charge des milliards d'appareils et des billions de messages, les traiter et les router vers d'autres points de terminaison ou services AWS.

• Amazon Kinesis Firehose . Kinesis Firehose est un service géré permettant de livrer des données de streaming en temps réel vers des destinations spécifiques, telles que Amazon S3.

• Amazon Simple Storage Service (S3) . S3 est un service de stockage d'objets simple qui offre un stockage évolutif, une disponibilité des données, une sécurité et des performances. Dans le contexte de l'IIoT et du Data Lake, il est le référentiel central des données brutes et structurées.

• AWS Glue. C'est un service d'intégration de données sans serveur qui facilite la découverte, la préparation, le déplacement et l'intégration de données provenant de sources multiples pour les utilisateurs d'analyse. Dans notre contexte, trois fonctionnalités d'AWS Glue seront utilisées:

1. ETL Job. Il s'agit de la fonctionnalité principale d'AWS Glue qui effectuera la tâche ETL.
2. Data Catalog. Le catalogue de données AWS Glue fait référence aux données utilisées en tant que sources et cibles de vos tâches d'extraction, de transformation et de chargement (ETL) dans AWS Glue.
3. Crawlers. Les crawlers ont pour principale tâche de peupler le catalogue de données avec des tables. Un crawler parcourra plusieurs sources de données en une seule exécution. À la fin, le crawler crée ou met à jour les tables dans le catalogue de données pour une utilisation ultérieure par la tâche ETL.

• AWS Lambda Lambda est un service géré sans serveur qui vous permet d'exécuter le code sans jamais provisionner le serveur. Il exécute le code sur une infrastructure hautement disponible et effectue toute l'administration de l'infrastructure sans intervention de l'utilisateur.

• Amazon Route 53 Route 53 est un service de nom de domaine (DNS) hautement disponible et scalable. Il connecte les demandes des utilisateurs aux applications Internet s'exécutant sur AWS.

• AWS CloudFront CloudFront est un service de réseau de diffusion de contenu (CDN) géré qui accélère la livraison de contenu Web statique et dynamique aux utilisateurs.
• Elastic Load Balancer Un service de répartition de charge géré qui distribue le trafic des applications entrantes et s'adapte bien aux demandes de trafic.
• Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) . EC2 est un service de machine virtuelle gérée qui peut être utilisé pour héberger des applications web dans le cloud, ce qui est le cas pour l'application Odoo ERP.
• Amazon Relational Data Service (RDS) . Il s'agit d'un service de SGBDR dans le cloud prenant en charge la base de données PostgreSQL utilisée par l'application Odoo ERP.

Perspective technique

Après avoir défini toutes les bases nécessaires, nous définissons maintenant l'architecture de haut niveau:

Les capteurs IIoT enverront les données de télémétrie vers AWS IoT Core. Une fois récupérées, elles seront transmises à Kinesis Firehose. Kinesis Firehose est configuré pour consommer les données de télémétrie source provenant de l'IoT Core.

La partie Livraison de Kinesis Firehose transmettra les données de télémétrie au compartiment de données brutes S3. Le Crawler fera sa part en parcourant le magasin de données (c'est-à-dire les compartiments S3 dans ce cas), puis en créant ou mettant à jour les tables dans le catalogue de données.

Le travail ETL AWS Glue effectuera l'extraction et la transformation principales des données brutes et les chargera dans le compartiment de données structurées S3.

La fonction AWS Lambda informera Odoo Inventory via une intégration API des informations sur les stocks au moment approprié.

En même temps, Aill récupérera les données structurées du compartiment S3 et les mettra à jour dans la base de données Odoo (dans ce cas, l'instance RDS principale) en temps réel.

Une fois les données prêtes dans l'instance principale, l'instance de secours sera également synchronisée. Le but est de conserver plusieurs copies de données dans 2 instances. Cela signifie que 99,95% des données ont un niveau de disponibilité élevé.

Pour une pratique commerciale sécurisée, il est conseillé d'utiliser une connexion sécurisée entre le siège social ou les réseaux sur site et le cloud AWS. Cela est mis en œuvre en établissant une connexion VPN de site à site entre les réseaux sur site et le cloud AWS.

La passerelle VPN est configurée du côté du cloud AWS, et la passerelle client est configurée du côté sur site.

Une fois la connexion sécurisée établie, l'utilisateur Odoo peut consommer et manipuler les données transformées à l'aide du module Odoo Inventory.

Défis et limitations de l'architecture IIoT et Data Lake

Malgré les nombreux avantages de la mise en œuvre de l'architecture IIoT et Data Lake dans l'industrie manufacturière, plusieurs défis et limitations doivent être pris en compte.

Certains d'entre eux comprennent :

• Confidentialité et sécurité des données : Étant donné que l'IIoT implique la collecte et le traitement de données sensibles, garantir la confidentialité et la sécurité des données devient une préoccupation majeure. Toute violation de la sécurité des données pourrait entraîner des conséquences graves telles que le vol de données, des dysfonctionnements du système ou une perte de productivité.
• Défis d'intégration : L'intégration de l'IIoT avec les systèmes hérités peut poser un défi important. L'IIoT génère d'énormes quantités de données et les systèmes hérités peuvent ne pas être équipés pour gérer de telles volumes de données. De plus, l'intégration peut nécessiter une cartographie et une transformation de données complexes, ce qui augmente la complexité et les coûts.
• Absence de normes : L'IIoT est une technologie relativement nouvelle et aucune norme établie ne régit sa mise en œuvre. Cette absence de normes peut créer des problèmes d'interopérabilité entre les appareils, les plateformes et les systèmes.
• Manque de personnel qualifié La mise en œuvre de l'IIoT et de l'architecture Data Lake nécessite du personnel qualifié pour concevoir, mettre en œuvre et gérer les systèmes. Cependant, une pénurie de personnel qualifié avec l'expertise nécessaire peut créer des défis dans la mise en œuvre et la maintenance de ces systèmes.
• Scalabilité Comme l'IIoT génère d'énormes quantités de données, il est essentiel de mettre à l'échelle l'infrastructure pour gérer ces données. L'extension peut être difficile, surtout si l'infrastructure n'est pas conçue pour gérer de grandes quantités de données.
• Qualité des données L'exactitude et la fiabilité des données générées par l'IIoT sont essentielles à la réussite de toute initiative IIoT. Cependant, garantir la qualité des données peut être difficile, surtout lorsqu'il s'agit de données non structurées provenant de différentes sources.
• Coût La mise en œuvre de l'IIoT et de l'architecture Data Lake nécessite des investissements importants en termes d'infrastructure, de matériel, de logiciels et de personnel. De plus, la maintenance et la gestion de ces systèmes peuvent également être coûteuses.

Conclusion

Tout au long de cet article, nous avons exploré le potentiel remarquable qui émerge lorsque l'IIoT, les Data Lakes et Odoo convergent.

L'intégration de ces technologies puissantes offre une solution complète pour la gestion des stocks, des entrepôts, des fournisseurs, et plus encore. Avec le soutien des services AWS, l'architecture IIoT et Data Lake devient un catalyseur pour la prise de décision éclairée et la compétitivité durable.

En tant que l'un des principaux partenaires Odoo dans le monde, nous possédons l'expertise et l'expérience pour vous aider à exploiter ce pouvoir transformateur. Ensemble, façonnons l'avenir de la gestion des stocks, débloquons de nouveaux niveaux d'efficacité et propulsons votre entreprise vers une croissance et un succès inégalés.

Contactez-nous aujourd'hui et embarquez pour un voyage transformateur alimenté par l'IIoT, les Data Lakes et le système ERP Odoo. Redéfinissons ce qui est possible dans la gestion des stocks et saisissons les opportunités qui nous attendent.