Bayangkan dunia di mana manajemen inventaris melampaui tugas-tugas sehari-hari dan menjadi katalis pertumbuhan dan efisiensi. Internet of Things Industri (IIoT) telah muncul sebagai perubahan paradigma, mengintegrasikan mesin pintar, sensor, dan perangkat ke dalam inti proses katalogisasi inventaris.
Perubahan paradigma ini memberdayakan bisnis untuk memanfaatkan kekuatan analisis data real-time, membuka peluang besar untuk pengambilan keputusan yang lebih cerdas, peningkatan produktivitas, dan peningkatan keamanan.
Namun, dengan data yang besar datang tanggung jawab yang besar. Tantangannya terletak pada mengelola dan memanfaatkan jumlah data yang besar yang dihasilkan oleh perangkat yang saling terhubung ini.
Inilah tempat konsep Data Lake masuk ke dalam adegan - repositori terpusat yang menyimpan data mentah dan tidak terstruktur, siap untuk diakses dan dianalisis menggunakan berbagai alat dan aplikasi.
Eksplorasi yang menarik ini akan menjelajahi hubungan simbiosis antara sistem Odoo ERP sensor IIoT, dan Data Lake. Temukan bagaimana trio kuat ini berkolaborasi untuk merevolusi manajemen inventaris, memantau pergerakan produk dengan teliti, mengoptimalkan tingkat persediaan, dan memberdayakan keputusan yang berinformasi tentang pembelian dan produksi.
Selama perjalanan, kami akan mengungkap integrasi yang mulus dari layanan AWS yang membuat proses ingest data, transformasi, dan penyimpanan di Data Lake menjadi proses yang mulus dan efisien.
Pada saat kita menyelesaikan perjalanan ini, Anda akan memiliki pemahaman komprehensif tentang bagaimana konvergensi harmonis IIoT, Data Lakes, dan sistem Odoo ERP dapat mengubah proses manajemen inventaris Anda, mendorong langkah-langkah keamanan ke tingkat yang baru, dan mengurangi biaya secara substansial.
Siapkan diri untuk merangkul masa depan manajemen inventaris seperti belum pernah sebelumnya.
Apa itu Industrial IoT (IIoT)?
Menurut definisinya sendiri , IIoT adalah penggunaan sensor atau perangkat yang saling terhubung dengan infrastruktur komputasi dan internet untuk aplikasi industri. Ini adalah versi yang lebih kuat dari
Internet of Things (IoT) digunakan terutama untuk konsumsi pengguna akhir. IIoT juga merupakan evolusi alami dari Sistem Kontrol Terdistribusi (DCS) dan Kontroler Logika Terprogram ( PLC ), yang mendapatkan ketenaran di banyak industri manufaktur pada tahun 1980-an dan 1990-an.
Secara singkat, IIoT terutama bertujuan untuk menerapkan mesin atau sensor pintar untuk mengambil data yang diperlukan melalui Internet di lingkungan manufaktur yang menantang.
Internet of Things Industri (IIoT) dapat menawarkan beberapa manfaat bagi pekerja pabrik, termasuk manfaat keamanan. Pertama, IIoT dapat membantu mencegah kecelakaan dengan menyediakan data real-time tentang kinerja mesin dan peralatan.
Data ini dapat mendeteksi potensi kerusakan atau masalah, memungkinkan tim pemeliharaan untuk mengambil tindakan korektif sebelum terjadi kecelakaan.
Kedua, IIoT dapat memantau kesehatan dan keselamatan pekerja dengan melacak tanda-tanda vital, pola gerakan, dan titik data lainnya. Informasi ini dapat mendeteksi kelelahan, stres, atau faktor lain yang mempengaruhi keselamatan pekerja, memungkinkan pengusaha untuk mengambil tindakan korektif atau menyesuaikan kondisi kerja.
Terakhir, IIoT dapat membantu meningkatkan kondisi kerja secara keseluruhan dengan memberikan wawasan tentang produktivitas pekerja, kepuasan kerja, dan lainnya. Informasi ini dapat digunakan untuk membuat keputusan berbasis data tentang proses kerja, jadwal, dan alokasi sumber daya, yang pada akhirnya akan mengarah pada tempat kerja yang lebih aman dan produktif.
Apa itu Data Lake?
Data Lake adalah repositori data terpusat. Biasanya menyimpan data dalam format asli atau mentah. Seringkali data ini dapat berupa tidak terstruktur atau semi-terstruktur juga.
Data Lake juga dapat menyimpan data, termasuk salinan mentah dari data sistem sumber, data sensor IIoT, data sosial, dll., dan mengubah data menjadi entitas berharga.
Entitas-entitas ini dapat digunakan nantinya untuk pelaporan, visualisasi, analitik, atau tujuan pembelajaran mesin. Data lake juga dapat mencakup data terstruktur dari basis data relasional (baris dan kolom), data semi-terstruktur (CSV, log, XML, JSON), data tidak terstruktur (email, dokumen, PDF), dan data biner (gambar, audio, video).
Sistem Odoo ERP
The Sistem Odoo ERP adalah rangkaian aplikasi bisnis yang komprehensif yang menawarkan berbagai modul seperti Penjualan, Pembelian, Inventaris, Manufaktur , Akuntansi, dan lain-lain. Ini adalah perangkat lunak Open Source yang dapat disesuaikan untuk memenuhi kebutuhan khusus bisnis.
Sistem ini menyediakan platform terpadu untuk mengelola berbagai proses bisnis dan membantu meningkatkan efisiensi, mengurangi biaya, dan meningkatkan produktivitas.
Dalam konteks kami, kami akan fokus pada Modul Inventaris Odoo , yang dirancang untuk mengelola gudang, item persediaan, vendor, dan lain-lain.
Ini memungkinkan bisnis untuk melacak tingkat persediaan mereka, memantau pergerakan produk, dan membuat keputusan yang berdasarkan informasi tentang pembelian dan produksi.
Dari pandangan burung, beberapa aspek digabungkan: sensor IIoT, data mentah yang diubah oleh Data Lake, yang kemudian diintegrasikan melalui fungsi serverless dan API dengan modul Inventaris Odoo.
Ilustrasi berikut menunjukkan alur proses umum:
Seperti yang ditunjukkan oleh diagram alur, sensor IIoT mendeteksi jumlah persediaan, lokasi, dan kondisi (misalnya, ketika persediaan dalam kondisi 'rusak') di gudang dan meneruskan informasi tersebut ke sumber IoT Core di AWS Cloud.
Informasi lain yang perlu disebutkan adalah data untuk setiap persediaan yang masuk atau keluar, yang secara permanen dicatat oleh sensor IIoT di gerbang gudang. Sensor IIoT ini juga akan meneruskan informasi tersebut ke IoT Core.
Setelah IoT Core mengambil informasi tersebut, informasi tersebut akan diteruskan ke Data Lake di AWS Cloud. Data Lake adalah repositori terpusat yang menyimpan semua data yang dikumpulkan oleh sensor IIoT.
Fungsi utama Data Lake ini adalah untuk mengubah data mentah menjadi data terstruktur, yang kemudian akan diteruskan ke modul Inventaris Odoo dengan bantuan fungsi AWS Lambda.
Fungsi lambda adalah sumber tanpa server. Fungsi ini akan mengambil data terstruktur dari Data Lake dan meneruskannya ke Odoo. Selanjutnya, modul Inventaris Odoo menggunakan integrasi API untuk berkomunikasi dengan fungsi Lambda untuk mengakses data ini secara real-time, memungkinkan bisnis untuk membuat keputusan yang berdasarkan informasi tentang tingkat persediaan mereka.
Katakanlah sebuah gudang memiliki sensor yang memantau suhu produknya. Jika suhu melebihi ambang batas tertentu, sensor akan memicu peringatan dan mengirimkan data ke Data Lake.
Modul Inventaris Odoo dapat mengakses data ini secara real-time dan secara otomatis menyesuaikan tingkat persediaan produk yang terkena dampak, memastikan bahwa gudang selalu memiliki jumlah stok yang tepat.
Demikian pula, jika seorang vendor mengirimkan produk yang tidak memenuhi standar kualitas yang ditentukan, sensor IIoT dapat menangkap data ini dan mengirimkannya ke Data Lake. Modul Inventaris Odoo kemudian dapat menggunakan data ini untuk secara otomatis menolak pengiriman atau menyesuaikan tingkat persediaan sesuai kebutuhan.
Ingin mengimplementasikan Odoo dengan efektif?
Layanan AWS untuk IIoT dan Data Lake
Kemampuan inti dari arsitektur data lake adalah kemampuannya untuk dengan cepat dan mudah mengambil dan mengubah berbagai jenis data:
- Data streaming real-time dan aset data massal dari platform penyimpanan on-premises.
- Data terstruktur yang dihasilkan dan diproses oleh platform on-premises warisan - mainframe dan gudang data.
- Data tak terstruktur dan semi-terstruktur - gambar, file teks, audio dan video, dan grafik.
Tergantung pada kasus penggunaan Anda, AWS menyediakan layanan dan kemampuan untuk mengambil berbagai jenis data ke Data Lake Anda yang dibangun di Amazon S3.
Layanan AWS berikut akan penting dalam konteks IIoT kami:
- AWS IoT Core. IoT Core adalah layanan yang dikelola yang memungkinkan perangkat terhubung (mis. mesin/sensor pintar) berinteraksi dengan aman dengan layanan cloud. Ini dapat mendukung miliaran perangkat dan triliunan pesan serta memproses dan mengarahkan pesan-pesan tersebut ke Endpoint atau Layanan AWS lainnya.
- Amazon Kinesis Firehose Kinesis Firehose adalah layanan yang dikelola untuk mengirimkan data streaming real-time ke tujuan tertentu, seperti Amazon S3.
- Amazon Simple Storage Service (S3) . S3 adalah layanan penyimpanan objek sederhana yang menawarkan penyimpanan yang dapat diskalakan, ketersediaan data, keamanan, dan performa. Dalam konteks IIoT dan Data Lake, ini adalah repositori pusat untuk data mentah dan terstruktur.
- AWS Glue. Ini adalah layanan integrasi data tanpa server yang memudahkan pengguna analitik untuk menemukan, mempersiapkan, memindahkan, dan mengintegrasikan data dari berbagai sumber. Dalam konteks kami, tiga fitur AWS Glue akan digunakan:
- ETL Job. Ini adalah fitur inti dari AWS Glue yang akan melakukan tugas ETL.
- Data Catalog. AWS Glue Data Catalog merujuk pada data yang digunakan sebagai sumber dan target dari pekerjaan extract, transform, and load (ETL) Anda di AWS Glue.
- Crawlers. Crawlers memiliki tugas utama untuk mengisi Data Catalog dengan tabel. Sebuah crawler akan menjelajahi beberapa sumber data dalam satu proses. Setelah selesai, crawler akan membuat atau memperbarui tabel dalam Data Catalog untuk digunakan nanti oleh ETL Job.
- AWS Lambda . Lambda adalah layanan serverless yang dikelola yang memungkinkan Anda menjalankan kode tanpa perlu menyediakan server. Layanan ini menjalankan kode pada infrastruktur yang tersedia tinggi dan melakukan semua administrasi infrastruktur tanpa intervensi pengguna.
- Amazon Route 53 . Route 53 adalah Layanan Nama Domain (DNS) yang sangat tersedia dan dapat diskalakan. Layanan ini menghubungkan permintaan pengguna ke aplikasi internet yang berjalan di AWS.
- AWS CloudFront . CloudFront adalah layanan Jaringan Pengiriman Konten (CDN) yang dikelola yang mempercepat pengiriman konten web statis dan dinamis kepada pengguna.
- Elastic Load Balancer . Layanan penyeimbang beban yang dikelola yang mendistribusikan lalu lintas aplikasi masuk dan dapat diskalakan dengan baik untuk memenuhi permintaan lalu lintas.
- Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) . EC2 adalah layanan mesin virtual yang dikelola yang dapat digunakan untuk menghosting aplikasi web di cloud, yang dalam kasus kami, digunakan untuk aplikasi Odoo ERP.
- Amazon Relational Data Service (RDS) . Ini adalah layanan RDBMS di cloud yang mendukung database PostgreSQL yang digunakan oleh aplikasi Odoo ERP.
Perspektif Teknis
Setelah mendefinisikan semua dasar yang diperlukan, kami sekarang mendefinisikan arsitektur tingkat tinggi:
Sensor IIoT akan mengirimkan data Telemetry ke AWS IoT Core. Setelah diambil, data akan diteruskan ke Kinesis Firehose. Kinesis Firehose dikonfigurasi untuk mengonsumsi data Telemetry sumber dari IoT Core.
Bagian Pengiriman dari Kinesis Firehose akan meneruskan Data Telemetry ke bucket data mentah S3. Crawler akan melakukan tugasnya dengan menjelajahi penyimpanan data (yaitu bucket S3 dalam hal ini), kemudian membuat atau memperbarui tabel dalam Katalog Data.
AWS Glue ETL Job akan melakukan Ekstraksi dan Transformasi inti dari data mentah dan Memuatnya ke bucket data terstruktur S3.
Fungsi AWS Lambda akan memberi tahu Odoo Inventory melalui integrasi API tentang informasi stok pada saat yang tepat.
Pada saat yang sama, Aill akan mengambil data terstruktur dari bucket S3 dan memperbarui ke dalam database Odoo (dalam kasus ini, instansi RDS utama) secara real-time.
Setelah data siap di instansi utama, instansi standby juga akan disinkronkan. Tujuannya adalah untuk menyimpan beberapa salinan data di 2 instansi. Ini menandakan bahwa 99,95% data memiliki tingkat ketersediaan yang tinggi.
Untuk praktik bisnis yang aman, disarankan untuk menggunakan koneksi aman antara Kantor Pusat atau jaringan On-Premise dan AWS Cloud. Ini diimplementasikan dengan membangun koneksi VPN Site-To-Site antara jaringan On-premise dan AWS Cloud.
Gateway VPN dikonfigurasi di sisi AWS Cloud, dan Gateway Pelanggan dikonfigurasi di sisi On-premise.
Setelah koneksi aman terhubung, pengguna Odoo dapat menggunakan dan memanipulasi data yang telah diubah menggunakan Modul Inventaris Odoo.
Tantangan dan Batasan Arsitektur IIoT dan Data Lake
Meskipun banyak manfaat dari implementasi Arsitektur IIoT dan Data Lake dalam industri manufaktur, beberapa tantangan dan batasan harus dipertimbangkan.
Beberapa di antaranya termasuk:
- Privasi dan Keamanan Data : Karena IIoT melibatkan pengumpulan dan pemrosesan data sensitif, memastikan privasi dan keamanan data menjadi perhatian yang kritis. Pelanggaran keamanan data dapat menyebabkan konsekuensi serius seperti pencurian data, gangguan sistem, atau hilangnya produktivitas.
- Tantangan Integrasi : Mengintegrasikan IIoT dengan sistem warisan dapat menjadi tantangan yang signifikan. IIoT menghasilkan jumlah data yang besar, dan sistem warisan mungkin tidak dilengkapi untuk menangani volume data tersebut. Selain itu, integrasi mungkin membutuhkan pemetaan dan transformasi data yang kompleks, meningkatkan kompleksitas dan biaya.
- Ketidakadanya Standar : IIoT adalah teknologi yang relatif baru, dan tidak ada standar yang mengatur implementasinya. Ketidakadanya standar ini dapat menciptakan masalah interoperabilitas antara perangkat, platform, dan sistem.
- Ketidaktersediaan Personel Terampil Mengimplementasikan IIoT dan Arsitektur Data Lake membutuhkan personel terampil untuk merancang, mengimplementasikan, dan mengelola sistem-sistem tersebut. Namun, kekurangan personel terampil dengan keahlian yang diperlukan dapat menciptakan tantangan dalam mengimplementasikan dan memelihara sistem-sistem ini.
- Skalabilitas Karena IIoT menghasilkan jumlah data yang sangat besar, meningkatkan kapasitas infrastruktur untuk menangani data ini menjadi penting. Meningkatkan kapasitas dapat menjadi tantangan, terutama jika infrastruktur tidak dirancang untuk menangani volume data yang tinggi.
- Kualitas Data Akurasi dan keandalan data yang dihasilkan oleh IIoT sangat penting untuk keberhasilan inisiatif IIoT apa pun. Namun, memastikan kualitas data dapat menjadi tantangan, terutama ketika berurusan dengan data tak terstruktur dari berbagai sumber.
- Biaya Mengimplementasikan IIoT dan Arsitektur Data Lake membutuhkan investasi yang signifikan dalam hal infrastruktur, perangkat keras, perangkat lunak, dan personel. Selain itu, pemeliharaan dan pengelolaan sistem-sistem ini juga dapat mahal.
Kesimpulan
Sepanjang artikel ini, kami telah menjelajahi potensi luar biasa yang muncul ketika IIoT, Data Lakes, dan Odoo berkonvergensi.
Integrasi teknologi yang kuat ini menawarkan solusi komprehensif untuk mengelola inventaris, gudang, vendor, dan lainnya. Dengan dukungan Layanan AWS, arsitektur IIoT dan Data Lake menjadi katalisator bagi pengambilan keputusan yang terinformasi dan daya saing yang berkelanjutan.
Sebagai salah satu mitra Odoo terkemuka di dunia, kami memiliki keahlian dan pengalaman untuk membantu Anda memanfaatkan kekuatan transformasi ini. Bersama, mari bentuk masa depan manajemen inventaris, buka tingkat efisiensi baru, dan dorong bisnis Anda menuju pertumbuhan dan kesuksesan yang tak tertandingi.
Hubungi kami hari ini dan mulailah perjalanan transformasi yang didukung oleh IIoT, Data Lakes, dan Sistem ERP Odoo. Mari kita menentukan ulang apa yang mungkin dalam manajemen inventaris dan manfaatkan peluang yang menanti.