Snowflake et Siemens construisent leur pont entre IT et OT
Au début du mois de septembre, Snowflake a annoncé un partenariat avec Siemens. Les deux éditeurs entendent établir un pont entre les données gérées par l’IT et celles opérées par les équipes OT. En réglant ce vieux problème, les éditeurs tentent de riposter aux solutions de leurs concurrents respectifs.
Plus particulièrement, il s’agit de rapprocher les données financières et de la chaîne logistique avec celles issues des machines installées dans les usines.
Siemens promet une interopérabilité avec des équipements du marché à travers sa gamme Industrial Edge. L’Industrial Information Hub de Siemens doit assurer la connectivité avec les équipements IT et OT déployés sur site via différents protocoles (Protocole S7, OPC UA, Ethernet, Modbus/TCP, MQTT, Beckoff ADS, etc.). Ce Data Bus déployé en Edge permet ensuite de normaliser les données à l’aide d’un modèle de données unique. Ceci, afin de les envoyer vers un point de connectivité Snowflake, des applications déployées on-premise (PLC virtuel, SCADA, systèmes d’IA, etc.) et les plateformes Siemens Industrial Edge Management (on-premise, à l’échelle d’un site industriel) et Edge Hub (en cloud).
Siemens apporte la touche hybride
À noter qu’un partenaire de Snowflake, Axtesys, proposait déjà un connecteur sur site depuis Siemens Industrial Edge vers le Data Cloud avant le lancement de cette collaboration.
« Le traitement des données sur site garantit que seules les données contextualisées nécessaires sont envoyées vers le cloud. »
Sebastian MehlEcosystem & solution architect, Siemens Digital Industries
« Le traitement des données s’effectue via Industrial Edge sur site et via Snowflake dans le cloud », précise Sebastian Mehl, ecosystem & solution architect chez Siemens Digital Industries, auprès du MagIT.
« Le traitement des données sur site garantit que seules les données contextualisées nécessaires sont envoyées vers le cloud, et ce pour la prise de décision nécessitant un retour rapide vers la chaîne de production (par exemple, machine basée sur l’IA ou contrôle de la production) », ajoute-t-il.
Les acteurs industriels ont déployé des équipements IIoT et des machines difficiles à interconnecter. Les protocoles et logiciels propriétaires de certains systèmes freinaient la collecte de données, leur normalisation et leur traitement. Les entreprises s’évertuent à déployer des infrastructures et des architectures qui favorisent l’interopérabilité des machines. Mais cet effort s’est généralement terminé par la création de silos de données par usine. Si les déploiements se font toujours de manière unitaire, à l’échelle d’une ligne de production, d’un atelier, d’une usine, les industriels cherchent majoritairement à obtenir une vue unifiée de leurs données à l’échelle de l’organisation.
« Snowflake peut être utilisé pour créer un catalogue de données sur des périodes plus longues et pour couvrir plusieurs chaînes ou sites de production », illustre Sebastian Mehl.
« Les cas d’usage typiques sont l’analyse et l’optimisation des processus de production, la mise en place de modèles d’IA ou de simulation, ou l’optimisation des chaînes d’approvisionnement. »
Sebastian MehlEcosystem & solution architect, Siemens Digital Industries
Dans le cadre du partenariat avec Snowflake, les données envoyées sont transformées à l’aide de Snowpipe, servent à créer des produits de données. Elles peuvent être partagées sous forme de jeux de données consolidées. L’offre doit favoriser les usages BI et analytiques ainsi que la consommation des applications présentes sur la place de marché de Snowflake. « Les cas d’usage typiques sont l’analyse et l’optimisation des processus de production, la mise en place de modèles d’IA ou de simulation, ou l’optimisation des chaînes d’approvisionnement », évoque le solution architect chez Siemens. « Snowflake est particulièrement adapté lorsque les données de production doivent être combinées avec des données de conception ou des informations d’achat ». Précisons que Siemens est un gros client de Snowflake sur AWS.
Et les deux partenaires de mettre en avant un premier déploiement : celui de FFT. Ce prestataire de services et de systèmes industriels allemands a déployé la solution conjointe sur ses propres lignes de production. Il est aussi le premier partenaire intégrateur de l’offre via sa plateforme DataBridge.
Snowflake tente de convaincre les industriels
Bon nombre d’acteurs industriels se sont lancés dans cette mission de consolidation des données industrielles et opérationnelles. Généralement, ils ont misé sur le triptyque PLM-MES-ERP.
Cette combinaison dépend généralement de migration de systèmes existants vers des solutions modernes ou cloud. En ce sens, Snowflake aimerait bien étendre les charges de travail s’exécutant sur son data warehouse cloud. Les données OT représentent généralement des volumes importants. À l’échelle du pétaoctet.
Le concurrent de Siemens, PTC, lui, maintient des relations privilégiées avec Microsoft Azure. Il a présenté récemment l’intégration de sa plateforme IIoT ThingWorx (comparable à Edge Management et Edge Hub) avec la suite de gestion de données Microsoft Fabric.
Siemens et Snowflake n’ont pas évoqué les modalités financières de leur solution conjointe.
