Observabilité industrielle
OBJECTIFS PÉDAGOGIQUES
Objectifs Généraux
Maîtriser les concepts fondamentaux de l'observabilité dans l'environnement industriel
Implémenter des solutions de monitoring pour les systèmes industriels (SCADA, IoT, automates)
Analyser et interpréter les données de télémétrie industrielle
Détecter et diagnostiquer les anomalies dans les processus industriels
Optimiser les performances et la maintenance prédictive
Objectifs Spécifiques
Technique : Configurer et déployer des stacks d'observabilité (Prometheus, Grafana, ELK)
Analytique : Créer des tableaux de bord et alertes adaptés aux processus industriels
Opérationnel : Mettre en place des processus de monitoring et d'incident response
Stratégique : Définir des KPI et métriques métier pour l'industrie 4.0
PRÉREQUIS
Connaissances Techniques
Systèmes industriels : Notions de base sur les automates (PLC), SCADA, DCS
Réseaux : Protocoles industriels (Modbus, OPC-UA, Ethernet/IP)
Informatique : Administration système Linux/Windows, bases de données
Programmation : Scripts (Python, Bash) et requêtes SQL
Connaissances Métier
Processus industriels : Compréhension des chaînes de production
Maintenance : Notions de maintenance préventive et prédictive
Qualité : Standards industriels (ISO 9001, IEC 61131)
Matériel Requis
Ordinateur portable avec 8GB RAM minimum
Accès réseau pour labs distants
Machine virtuelle ou environnement Docker
PROGRAMME DE FORMATION
Module 1 : Fondamentaux de l'Observabilité Industrielle (1 jour)
Contenu Théorique (4h)
Définition et enjeux de l'observabilité industrielle
Différences avec l'observabilité IT traditionnelle
Les trois piliers : métriques, logs, traces industrielles
Architecture des systèmes d'observabilité industriels
Standards et protocoles (OPC-UA, MQTT, InfluxDB)
Contenu Pratique (4h)
Installation d'un environnement d'observabilité
Configuration de collecteurs de données industrielles
Premiers dashboards avec des données simulées
Module 2 : Collecte et Ingestion de Données (1 jour)
Contenu Théorique (3h)
Sources de données industrielles (capteurs, automates, MES)
Protocoles de communication industrielle
Edge computing et passerelles IoT
Gestion de la latence et de la bande passante
Contenu Pratique (5h)
Configuration d'agents Telegraf pour données industrielles
Intégration OPC-UA avec Node-RED
Collecte de données via Modbus TCP
Pipeline de données avec Apache Kafka
Module 3 : Stockage et Traitement (1 jour)
Contenu Théorique (3h)
Bases de données temporelles (InfluxDB, TimescaleDB)
Architectures de stockage pour l'industrie
Rétention et archivage de données
Traitement en temps réel vs batch
Contenu Pratique (5h)
Configuration InfluxDB pour données industrielles
Optimisation des performances de stockage
Création de politiques de rétention
ETL avec Apache NiFi
Module 4 : Visualisation et Dashboards (1 jour)
Contenu Théorique (2h)
Principes UX/UI pour l'industrie
Types de visualisations adaptées aux processus
Dashboards opérationnels vs stratégiques
Contenu Pratique (6h)
Maîtrise avancée de Grafana
Création de dashboards pour lignes de production
Visualisations géospatiales pour sites industriels
Dashboards mobiles pour équipes terrain
Module 5 : Alerting et Detection d'Anomalies (1 jour)
Contenu Théorique (3h)
Stratégies d'alerting industriel
Machine Learning pour la détection d'anomalies
Maintenance prédictive et observabilité
Gestion des faux positifs
Contenu Pratique (5h)
Configuration d'alertes Prometheus
Implémentation d'algorithmes de détection
Intégration avec systèmes de ticketing
Développement de modèles prédictifs simples
TRAVAUX PRATIQUES (LABS)
Lab 1 : Mise en Place de l'Infrastructure (4h)
Objectif : Déployer une stack complète d'observabilité industrielle
Environnement :
VM Ubuntu avec Docker
Simulateur de données industrielles
Stack TIG (Telegraf, InfluxDB, Grafana)
Étapes :
Installation et configuration de InfluxDB
Déploiement de Telegraf avec plugins industriels
Configuration de Grafana avec sources de données
Test de connectivité end-to-end
Livrables :
Architecture documentée
Scripts de déploiement
Dashboard de monitoring de l'infrastructure
Lab 2 : Collecte de Données OPC-UA (4h)
Objectif : Intégrer des données d'automates via OPC-UA
Environnement :
Serveur OPC-UA simulé (Prosys OPC UA Simulation Server)
Node-RED pour l'intégration
Base de données temporelle
Étapes :
Configuration du serveur OPC-UA
Création de flux Node-RED pour collecte
Mapping des variables vers InfluxDB
Validation de la qualité des données
Livrables :
Flux Node-RED exportés
Documentation du mapping
Dashboard temps réel des variables
Lab 3 : Dashboard de Production (6h)
Objectif : Créer un dashboard opérationnel pour une ligne de production
Contexte : Ligne d'embouteillage avec 5 machines Données : Cadence, qualité, temps d'arrêt, consommation énergie
Étapes :
Analyse des besoins utilisateurs
Design du dashboard (wireframes)
Implémentation dans Grafana
Tests avec utilisateurs finaux
Optimisation des performances
Livrables :
Dashboard Grafana exporté
Guide utilisateur
Rapport d'analyse des KPI
Lab 4 : Système d'Alerting (4h)
Objectif : Mettre en place un système d'alertes multicouches
Scénarios :
Surchauffe équipement
Dérive qualité produit
Panne réseau industriel
Étapes :
Définition des seuils critiques
Configuration alertes Grafana/Prometheus
Intégration avec Slack/Teams
Tests de charge et escalade
Livrables :
Matrice d'alertes documentée
Runbooks pour chaque alerte
Tests de non-régression
Lab 5 : Maintenance Prédictive (6h)
Objectif : Développer un modèle de prédiction de pannes
Données : Historique vibrations, température, données de maintenance
Étapes :
Analyse exploratoire des données (EDA)
Feature engineering pour l'industriel
Entraînement modèle ML (RandomForest/LSTM)
Intégration dans pipeline d'observabilité
Validation avec équipes maintenance
Livrables :
Notebook Jupyter avec analyse
Modèle déployé en production
Dashboard de prédictions
MÉTHODES D'ÉVALUATION
Évaluation Continue (40%)
Quiz techniques (10%) : 5 quiz de 10 questions après chaque module
Labs pratiques (20%) : Notation des livrables et démonstrations
Participation (10%) : Engagement, questions, partage d'expérience
Projet Final (40%)
Durée : 2 jours Contexte : Cas d'usage industriel réel fourni par formateur
Cahier des charges :
Audit d'existant et recommandations
Architecture d'observabilité complète
Implémentation d'un POC fonctionnel
Plan de déploiement et formation utilisateurs
Critères d'évaluation :
Pertinence technique (30%)
Qualité de l'implémentation (30%)
Documentation et présentation (25%)
Approche méthodologique (15%)
Examen Théorique (20%)
Format : QCM + Questions ouvertes (2h) Contenus :
Concepts fondamentaux d'observabilité
Protocoles et architectures industrielles
Bonnes pratiques et retours d'expérience
Études de cas et résolution de problèmes
Grille de Notation
A (16-20/20) : Maîtrise excellente, capable d'autonomie complète
B (14-15/20) : Maîtrise satisfaisante, autonomie avec support ponctuel
C (12-13/20) : Maîtrise acceptable, nécessite accompagnement
D (<12/20) : Maîtrise insuffisante, formation complémentaire requise
SUIVI POST-FORMATION
Ressources Complémentaires
Accès plateforme e-learning (3 mois)
Communauté Slack des participants
Webinaires mensuels sur nouveautés
Certification
Certificat de réussite officiel
Badge numérique LinkedIn Learning
Inscription registre des professionnels certifiés
Support Technique
Hotline technique (1 mois)
Sessions de questions/réponses (2 sessions)
Accompagnement projet pilote (optionnel)
🎯 INDICATEURS DE SUCCÈS
Techniques
95% des participants déploient une stack fonctionnelle
90% créent des dashboards métier pertinents
85% implémentent des alertes efficaces
Métier
Réduction de 30% du temps de diagnostic d'incident
Amélioration de 25% de la disponibilité équipements
ROI positif du projet dans les 6 mois
Humains
Satisfaction formation > 4.5/5
80% d'application en situation réelle
Montée en compétences équipes confirmée
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