Ignition + learning Machine = outstanding value!

La conférence utilisateur Ignition 2017 #ICC2017 #ICCTransform est l’occasion de partager des expériences et de voir des projets de tous les domaines. L’utilisation du learning machine est un des thèmes largement abordés cette année.

Il est un domaine pour lequel on fait des prévisions depuis longtemps, celui de la météo. Comme moi, je pense que tous les jours, ces prévisions, plus ou moins justes, vous sont importantes pour choisir sa tenue ou dans mon cas mon moyen de locomotion (deux ou quatre roues). Quel rapport avec Ignition…

Si je vous dis ferme solaire.. vous commencez à voir le rapport entre météo et solaire ? et entre solaire et production d’électricité.

Un des scénarios dévoilés ici est l’utilisation des prévisions météo pour prévoir la production d’énergie.

Dans ce scénario, Microsoft Azure Learning Machine est utilisé pour créer un modèle basé sur les données historiques d’Ignition (Tag Historian) ; une fois le modèle défini, Azure Learning Machine expose ce modèle via un service web RESTful.

Pour les prévisions de production, le projet Ignition interroge un service météo en utilisant un web service ; ces données sont ensuite passées en paramètre au modèle en utilisant l’api web d’Azure Learning Machine.

Voici une nouvelle illustration de la puissance et des bénéfices de la plateforme Ignition et surtout de son écosystème (support technique, formation, intégrateurs, consultants, clients), ce que nous appelons la communauté Ignition toujours prompte à aider, à partager, à éduquer pour tirer le maximum de notre plateforme Ignition.

N’hésitez pas à nous contacter pour toutes questions relatives à ce sujet ou tout autre sujet relatif à Ignition ou non.

Navré pour la qualité son/vidéo…brut de smartphone. Le recording complet des sessions sera bientôt disponible, sinon une bonne occasion de nous rencontrer 😉

 

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