{"id":48952,"date":"2019-04-29T10:36:38","date_gmt":"2019-04-29T14:36:38","guid":{"rendered":"https:\/\/mayahtt.com\/applications-dia-industrielles-comment-les-series-chronologiques-et-les-donnees-de-capteurs-ameliorent-les-processus\/"},"modified":"2020-02-28T12:31:16","modified_gmt":"2020-02-28T17:31:16","slug":"applications-dia-industrielles-comment-les-donnees-de-capteurs-ameliorent-les-processus","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.mayahtt.com\/fr\/blog\/applications-dia-industrielles-comment-les-donnees-de-capteurs-ameliorent-les-processus\/","title":{"rendered":"Applications d’IA industrielles – Comment les donn\u00e9es de capteurs am\u00e9liorent les processus"},"content":{"rendered":"

\u00a0(Cet article a \u00e9t\u00e9 \u00e9crit par TechEmergence la recherche et a initialement \u00e9t\u00e9 publi\u00e9 sur le site\u00a0: https:\/\/www.techemergence.com\/industrial-ai-applications-time-series-sensor-data-improve-processes\/<\/a>)<\/em><\/p>\n

Au cours des dix derni\u00e8res ann\u00e9es, le secteur industriel a connu des avanc\u00e9es majeures<\/a> dans les applications d’automatisation et de robotique. L’automatisation dans les processus continus et de fabrication discontinue<\/a>, ainsi que l’utilisation de robots pour des t\u00e2ches r\u00e9p\u00e9titives sont \u00e0 la fois relativement standard dans la plupart des grandes op\u00e9rations de fabrication (cela est particuli\u00e8rement vrai dans des industries telles que l’automobile et l’\u00e9lectronique<\/a>).<\/h3>\n

Un des sous-produits utiles de cette adoption accrue est que les espaces industriels sont devenus des environnements riches en donn\u00e9es. L’automatisation a naturellement n\u00e9cessit\u00e9 l’installation de capteurs et de r\u00e9seaux de communication pouvant \u00e0 la fois servir de points de collecte de donn\u00e9es pour les capteurs ou les donn\u00e9es de t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie<\/a>.<\/p>\n

Selon Remi Duquette de Maya Heat Transfer Technologies (Maya HTT), un fournisseur de produits et de services pour l’ing\u00e9nierie, d’\u00e9normes volumes de donn\u00e9es industrielles ne permettent pas forc\u00e9ment d’obtenir une meilleure compr\u00e9hension\u00a0:<\/p>\n

\u00ab\u00a0Au cours des vingt derni\u00e8res ann\u00e9es, les secteurs industriels sont devenus tr\u00e8s riches en donn\u00e9es lors de la collecte de donn\u00e9es de t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie \u00e0 des fins de production\u2026 mais ces donn\u00e9es sont ce que j’appelle les \u00ab\u00a0pauvres en clairvoyance\u00a0\u00bb\u2026 il existe certes beaucoup de donn\u00e9es, mais peu de choses ont \u00e9t\u00e9 faites pour les rendre productives pour une utilisation professionnelle\u2026 Maintenant, avec l’IA et l’apprentissage automatique en g\u00e9n\u00e9ral, nous constatons d’\u00e9normes r\u00e9percussions sur l’utilisation de ces donn\u00e9es pour aider \u00e0 augmenter le d\u00e9bit et \u00e0 r\u00e9duire les d\u00e9fauts.\u00a0\u00bb<\/p>\n

Le travail de Remi chez Maya HTT consiste \u00e0 tirer parti de l’intelligence artificielle pour exploiter des donn\u00e9es industrielles par ailleurs compliqu\u00e9es. De la pr\u00e9vention des temps d’interruption de production \u00e0 la r\u00e9duction des interventions d’entretien impr\u00e9vues et \u00e0 la r\u00e9duction des erreurs de fabrication, il estime qu’il est possible d’utiliser l’apprentissage automatique pour d\u00e9tecter des motifs et affiner les processus au-del\u00e0 de ce qui \u00e9tait possible avec les approches logicielles et les syst\u00e8mes d’analyse ant\u00e9rieurs, bas\u00e9s sur des statistiques.<\/p>\n

Au cours de notre entretien, il a explor\u00e9 un certain nombre de cas d’utilisation sur lesquels Maya HTT travaille actuellement – chacun d’entre eux mettant en lumi\u00e8re un type de valeur diff\u00e9rent que l’IA peut apporter \u00e0 un processus industriel existant.<\/p>\n

Ce point est repris dans une importante diapositive d’une de ses r\u00e9centes pr\u00e9sentations \u00e0 la conf\u00e9rence OsiSoft PIWorld \u00e0 San Francisco\u00a0:<\/p>\n

<\/p>\n

Exemple de cas d’utilisation\u00a0: fabrication discontinue<\/strong><\/p>\n

L’augmentation des rendements et la r\u00e9duction des d\u00e9lais d’ex\u00e9cution sont parmi les plus grands d\u00e9fis auxquels le secteur manufacturier est aujourd’hui confront\u00e9, quel que soit son secteur d’activit\u00e9.<\/p>\n

Une tendance int\u00e9ressante dans ce domaine est que l’optimisation individuelle des machines est la forme la plus commune d’engagement pr\u00e9coce de l’IA pour la plupart des fabricants – et que l’optimisation simultan\u00e9e des rendements combin\u00e9s de toutes les machines d’une ligne de fabrication peut ajouter beaucoup plus de valeur.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Peu de mesures ont \u00e9t\u00e9 prises pour r\u00e9ellement aider ce secteur \u00e0 aller au-del\u00e0 de l’automatisation et des proc\u00e9dures bas\u00e9es sur des statistiques ou l’optimisation de machines individuelles.<\/p>\n

Ce que nous constatons dans nos missions impliquant l’intelligence artificielle, c’est qu’au niveau de chaque machine, il n’y a pas grand-chose \u00e0 faire, car elles ont d\u00e9j\u00e0 bien optimis\u00e9es\u2026 Si nous examinons o\u00f9 l’IA peut aider de mani\u00e8re significative, c’est au niveau de la cha\u00eene de production dans son ensemble ou en combinant diff\u00e9rents types de donn\u00e9es pour optimiser davantage une machine unique ou plusieurs machines ensemble.\u00a0\u00bb<\/p>\n

De nos jours, dans un environnement de fabrication discontinue typique, nous pouvons identifier au moins dix \u00e9tapes de fabrication, et constater que des donn\u00e9es sont recueillies \u00e0 chacune de ces \u00e9tapes \u00e0 partir d’une multitude d’appareils. Remi explique que, dans un tel sc\u00e9nario, l’IA peut aujourd’hui suivre les corr\u00e9lations entre de nombreuses machines et identifier des motifs dans les donn\u00e9es industrielles pouvant potentiellement am\u00e9liorer l’efficacit\u00e9 globale.<\/p>\n

Il ajoute un peu de couleur ici avec un exemple concret d’un des clients de Maya HTT. Il explique que, pour le processus industriel d’un fabricant en discontinu particulier qui \u00e9tait confront\u00e9 \u00e0 des taux de rejet \u00e9lev\u00e9s, Maya HTT a recueilli environ 20\u00a0000\u00a0variables de t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie en temps r\u00e9el. En analysant les donn\u00e9es, ainsi que les journaux de fabrication et d’autres donn\u00e9es de production non en temps r\u00e9el, la plateforme d’IA a r\u00e9ussi \u00e0 d\u00e9terminer ce qui conduisait \u00e0 des taux de rejet \u00e9lev\u00e9s.<\/p>\n

Un processus de fabrication discontinue qui comprenait plus de 10\u00a0\u00e9tapes de fabrication, chacune recueillant des tonnes de donn\u00e9es. Cependant, \u00e0 la fin du processus, les taux de rejet \u00e9taient \u00e9lev\u00e9s, malgr\u00e9 toutes ces donn\u00e9es\u2026 Dans ce cas, nous avons utilis\u00e9 l’IA pour examiner les divers processus tout au long de cette « cha\u00eene alimentaire ».<\/p>\n

20\u00a0000\u00a0variables de t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie en temps r\u00e9el ont \u00e9t\u00e9 recueillies et, en les corr\u00e9lant et en les combinant avec les donn\u00e9es de production, l’IA a \u00e9t\u00e9 en mesure de d\u00e9terminer quelles combinaisons et variances conduisaient aux taux de rejet \u00e9lev\u00e9s. Dans ce cas particulier, l’IA a permis d’\u00e9liminer plus de 70\u00a0% des probl\u00e8mes de rejet.\u00a0\u00bb<\/p>\n

Cette solution d’IA a \u00e9t\u00e9 capable de reconna\u00eetre rapidement les pi\u00e8ces d\u00e9fectueuses, afin que les op\u00e9rateurs des machines puissent les retirer du processus, r\u00e9duisant ainsi le travail de l’\u00e9quipe d’assurance de la qualit\u00e9 et aboutissant \u00e0 des \u00e9conomies de mat\u00e9riaux et \u00e0 une r\u00e9duction des heures de travail consacr\u00e9es \u00e0 la d\u00e9tection et \u00e0 la correction des pi\u00e8ces d\u00e9fectueuses.<\/p>\n

Ce que cela signifie, en termes concrets, est que le fabricant utilise moins de mat\u00e9riaux de base, d\u00e9pense moins de temps en reprises, ce qui se traduit par une \u00e9conomie d’un demi-million de dollars par cha\u00eene de production et par an. \u00ab\u00a0Dans ce cas particulier, nous avons estim\u00e9 les \u00e9conomies r\u00e9alis\u00e9es \u00e0 plus de 500\u00a0000\u00a0dollars par an\u00a0\u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 Remi.<\/p>\n

Exemple de cas d’utilisation\u00a0: gestion d’une flotte de v\u00e9hicules<\/strong><\/p>\n

Remi a explor\u00e9 un autre cas d’utilisation\u00a0: la gestion d’une flotte de v\u00e9hicules ou des op\u00e9rations de transport de marchandises dans le secteur de la logistique, o\u00f9 le maintien d’une efficacit\u00e9 \u00e9nerg\u00e9tique \u00e9lev\u00e9e pour des v\u00e9hicules tels que des camions ou des navires est essentiel pour r\u00e9aliser des \u00e9conomies de co\u00fbts \u00e0 long terme.<\/p>\n

Remi explique que l’IA peut permettre une gestion \u00ab\u00a0en temps r\u00e9el\u00a0\u00bb d’une flotte de v\u00e9hicules, qui serait autrement difficile \u00e0 r\u00e9aliser avec un simple logiciel d’automatisation. Divers mod\u00e8les identifi\u00e9s par l’IA \u00e0 partir de donn\u00e9es telles que les conditions m\u00e9t\u00e9orologiques et la temp\u00e9rature, l’utilisation op\u00e9rationnelle, le kilom\u00e9trage, etc., peuvent potentiellement \u00eatre utilis\u00e9es pour d\u00e9tecter les anomalies et recommander le meilleur itin\u00e9raire ou la meilleure vitesse pour optimiser l’efficacit\u00e9 d’exploitation.<\/p>\n

Remi convient que, quel que soit le mode de transport utilis\u00e9 (camions ou navires, par exemple), certains des nouveaux cas d’utilisation \u00e9mergents les plus courants pour l’IA en logistique concernent l’analyse de la consommation globale de carburant des flottes.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Lorsque vous avez une flotte de grande taille, il est possible d’att\u00e9nuer de nombreuses pertes en am\u00e9liorant la consommation de carburant.\u00a0\u00bb Dans le cas d’une flotte de tr\u00e8s grande taille, l’IA peut simuler et potentiellement r\u00e9duire le risque de pertes \u00e9normes en r\u00e9duisant la consommation globale de carburant de la flotte.<\/p>\n

Exemple de cas d’utilisation\u00a0: simulation d’ing\u00e9nierie<\/strong><\/p>\n

Le dernier cas pratique que Remi a abord\u00e9 est celui de simulations techniques 3D pour la conception dans le domaine de la dynamique des fluides.<\/p>\n

Les logiciels de simulation traditionnels utilisent comme entrants des crit\u00e8res tels que les d\u00e9bits des fluides, afin de g\u00e9n\u00e9rer une simulation 3D dont le rendu n\u00e9cessite habituellement environ 15\u00a0minutes et qui implique un processus long et r\u00e9p\u00e9titif, souvent manuel.<\/p>\n

L’\u00e9quipe de Maya HTT affirme avoir \u00e9t\u00e9 en mesure de fournir un outil d’IA pour cette situation, qui a permis de r\u00e9duire le temps de simulation \u00e0 moins d’une seconde. Maya HTT affirme que cette am\u00e9lioration correspond \u00e0 un gain d’efficacit\u00e9 de plus de 900\u00a0fois (de 15\u00a0minutes \u00e0 1\u00a0seconde) durant le processus de conception, ce qui permet aux \u00e9quipes de conception d’explorer beaucoup plus de variantes de conception qu’auparavant.<\/p>\n

\u00c9tapes de mise en \u0153uvre de l’IA industrielle<\/strong><\/p>\n

<\/p>\n

Lorsqu’on lui a demand\u00e9 ce que les chefs d’entreprise du secteur manufacturier souhaitant adopter l’IA devraient faire, Remi a d\u00e9crit une approche en 5\u00a0\u00e9tapes utilis\u00e9e chez Maya HTT\u00a0:<\/p>\n

    \n
  1. La premi\u00e8re \u00e9tape consiste en une \u00e9valuation de l’entreprise, afin de s’assurer que tout projet d’IA cibl\u00e9 produira un impact significatif sur l’entreprise.<\/li>\n
  2. Les entreprises doivent ensuite comprendre l’acc\u00e8s aux sources de donn\u00e9es et les manipulations n\u00e9cessaires pour l’apprentissage et la configuration de la plateforme d’IA. Cela peut \u00e9galement impliquer une restructuration de la mani\u00e8re dont les donn\u00e9es sont recueillies, afin d’am\u00e9liorer la compatibilit\u00e9.<\/li>\n
  3. La cr\u00e9ation et l’optimisation d’une application de l’IA.<\/li>\n
  4. L’apprentissage et les conclusions de l’IA doivent \u00eatre correctement expliqu\u00e9s et compris. L’agent op\u00e9rationnel d’IA est mis au travail et des ajustements finaux sont apport\u00e9s pour am\u00e9liorer la pr\u00e9cision pour atteindre les niveaux souhait\u00e9s.<\/li>\n
  5. Livraison et mesure des r\u00e9sultats commerciaux tangibles de la solution d’IA.<\/li>\n<\/ol>\n

     <\/p>\n

    Dans presque tous les secteurs que nous couvrons, le pr\u00e9traitement des donn\u00e9es est une partie sous-estim\u00e9e (et souvent complexe) d’un processus d’application de l’IA – et il semble \u00e9vident que dans le secteur industriel, les d\u00e9fis de cette \u00e9tape pourraient \u00eatre importants.<\/p>\n

    Un coup d’\u0153il sur l’avenir<\/strong><\/p>\n

    Remi pense que, pour le moment, les applications d’IA industrielle ont pour objectif d’accro\u00eetre les comp\u00e9tences des travailleurs et non de les remplacer totalement\u00a0:<\/p>\n

    \u00ab\u00a0Au moins pour le court \u00e0 moyen terme\u2026 nous augmentons le nombre d’employ\u00e9s dans l’atelier, afin d’augmenter le d\u00e9bit et les taux de production.\u00a0\u00bb<\/p>\n

    Il a \u00e9galement d\u00e9clar\u00e9 que les implications \u00e0 long terme de l’IA dans l’industrie lourde impliquaient une automatisation plus compl\u00e8te – des conditions dans lesquelles les machines non seulement recueillent et trouvent des motifs dans les donn\u00e9es, mais aussi agissent directement en fonction des motifs trouv\u00e9s. Par exemple\u00a0:<\/p>\n

      \n
    1. Une cha\u00eene de fabrication peut d\u00e9tecter des signes r\u00e9v\u00e9lateurs de d\u00e9faut sur un produit donn\u00e9 le long de la cha\u00eene (\u00e9ventuellement \u00e0 partir d’une analyse visuelle du produit ou d’autres informations telles que la temp\u00e9rature et les vibrations au long du processus de fabrication). Un tel produit peut alors \u00eatre retir\u00e9 de la cha\u00eene fabrication – \u00e9ventuellement pour un examen humain, ou simplement pour recycler ou mettre au rebut le produit d\u00e9fectueux.<\/li>\nUn syst\u00e8me de gestion de flotte peut d\u00e9tecter un camion avec des donn\u00e9es de t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie \u00e0 la suite de pannes, et demander automatiquement au conducteur de s’arr\u00eater au prochain atelier de r\u00e9paration sur son chemin de destination – et fournir au conducteur un ensemble pr\u00e9cis de questions pour le diagnostic m\u00e9canique.<\/li>\n<\/ol>\n

       <\/p>\n

      Il mentionne que les d\u00e9veloppements ult\u00e9rieurs vers une gestion autonome par l’IA impliqueront beaucoup plus de d\u00e9veloppement dans les technologies de base impliqu\u00e9es dans l’IA industrielle, ainsi qu’un temps plus long pour \u00e9toffer les applications et former les syst\u00e8mes d’IA \u00e0 traiter d’\u00e9normes ensembles de donn\u00e9es au fil du temps.<\/p>\n

      De nombreuses applications de l’IA industrielle sont encore quelque peu nouvelles et d\u00e9velopp\u00e9es sur mesure. Cela est d\u00fb en partie \u00e0 la nature unique des usines de fabrication ou des flottes de v\u00e9hicules (il n’y en a jamais deux exactement identiques), mais aussi au fait que l’IA a \u00e9t\u00e9 appliqu\u00e9e jusqu’\u00e0 pr\u00e9sent essentiellement aux domaines du marketing et de la finance et tr\u00e8s peu aux domaines de la fabrication et de l’industrie lourde.<\/p>\n

      \u00c0 mesure que cette technologie \u00e9volue et que les processus d’utilisation des donn\u00e9es et de production de r\u00e9sultats sp\u00e9cifiques sont mieux \u00e9tablis, les syst\u00e8mes d’IA pourront \u00e9largir leur fonction, de simplement d\u00e9tecter et \u00ab\u00a0signaler\u00a0\u00bb des anomalies (et \u00e9ventuellement sugg\u00e9rer des \u00e9tapes suivantes) \u00e0 g\u00e9rer de mani\u00e8re compl\u00e8tement autonome les \u00e9tapes suivantes lorsqu’un certain degr\u00e9 de certitude a \u00e9t\u00e9 obtenu.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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