Transformation Digital Factory : "Industrie et Machine Learning, une combinaison gagnante" | Agoria

Transformation Digital Factory : "Industrie et Machine Learning, une combinaison gagnante"

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Publié le 08/05/20 par Sibylle Dechamps
Dès aujourd'hui, nous vous proposons une série d'articles pour vous aider à mieux comprendre chacune des 7 transformations du trajet Factory of the Future développé par Agoria et Sirris. Nous démarrons avec la transformation Digital Factory, et abordons plus spécifiquement le 'Machine Learning', une technologie au croisement de la data science, de l'intelligence artificielle et du process engineering.

Machine Learning en soutien au développement de la Digital Factory

Agoria accompagne les entreprises dans leur processus de transformation en usine du futur.  Dans ce cadre, nous vous proposons une série d'articles pour mieux comprendre chacune des 7 transformations du trajet Factory of the Future, et nous vous en détaillons certaines composantes.
 

Aujourd'hui, au sein de la transformation Digital Factory, découvrez le Machine Learning - ou apprentissage automatique - une technologie prometteuse et bientôt incontournable dans l'industrie, ainsi qu'un exemple d'application chez Duracell.

 

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Les entreprises manufacturières et le machine learning forment une combinaison gagnante. C’est ce que l’on pourrait penser au premier abord. Pourtant, aujourd’hui, les entreprises manufacturières profitent encore trop peu des avantages colossaux que l’apprentissage automatique a à leur offrir.

Qu'est-ce que le machine learning ?

Pour le dire de manière quelque peu simplifiée, l’apprentissage automatique (machine learning) est le point de rencontre entre la science des données (data science), l’intelligence artificielle et l’ingénierie des procédés (process engineering).

  • Data Science

L’énorme puissance de calcul des systèmes informatiques actuels et l’accessibilité financière de la mémoire informatique (ce ne fut pas toujours le cas) permettent désormais de collecter et de traiter de gigantesques volumes de données. La science des données est celle de la collecte, du traitement et de l’analyse de grands volumes de données. L’objectif est de distiller les connaissances acquises à partir des données, pouvant contribuer de 1001 façons au succès d’une entreprise : prévision des comportements d’achat, efficacité accrue de la gestion des stocks, optimisation des flux d’énergie et de circulation, mais aussi... amélioration des processus de fabrication et optimisation du fonctionnement de machines.

  • Intelligence artificielle

L’intelligence artificielle utilise les données susmentionnées pour solutionner des problèmes existants, son intérêt étant de permettre de résoudre des problèmes qui étaient auparavant insolubles ou difficilement surmontables.

Un logiciel AI n’exécute pas des tâches de manière passive, mais apprend à partir de données. Les systèmes AI apprennent des erreurs commises, testent de meilleures alternatives et recherchent des solutions de façon créative. Bref, des tâches qui étaient auparavant impossibles sans l’intervention de l’intelligence humaine.

  • Process Engineering

L’ingénierie des procédés peut à son tour faire bon usage de la science des données et de l’intelligence artificielle. Notamment pour concevoir, optimiser et renouveler des processus industriels, des machines de production et des machines-outils. L’objectif : les rendre plus efficaces, rentables, intelligents et flexibles.

La science des données, l’intelligence artificielle et l’ingénierie des procédés sont réunis dans l’apprentissage automatique.

Et cela apparaît déjà clairement : l’apprentissage automatique n’est plus une réalité lointaine, mais s’avère très prometteuse pour notre industrie manufacturière. Ceux qui doutent encore aujourd’hui de la nécessité de prendre le train en marche pourraient même être ceux qui, demain, en seront réduits à balayer le quai. En d’autres termes, ne pas l’adopter n’est pas une option !

Stratégie pour les entreprises manufacturières

Nous constatons pourtant qu’aujourd’hui encore, seules 58% des PME belges de l’industrie manufacturière collectent activement des données. Elles sont encore moins nombreuses, à savoir 39%, à exploiter effectivement les données collectées. Et elles ne sont que 14% à déjà tester, mettre en œuvre ou utiliser l’IA.

Bravo à toutes celles qui ont entre-temps franchi certaines étapes. Mais beaucoup reste à faire et le temps presse. Les acteurs du marché qui ont une longueur d’avance sont aux aguets. De petites start-ups 'agiles' sont actuellement capables de s’accaparer en un rien de temps une énorme part de marché et de balayer les valeurs traditionnelles ; il existe des précédents.

C’est pourquoi les entreprises manufacturières devraient, si elles n’en disposent pas encore, élaborer une feuille de route en matière d’apprentissage automatique. En tant que CEO, vous devriez collaborer avec des experts en science des données pour transformer votre modèle d’entreprise et vos processus en intégrant l’apprentissage automatique. Accordez aux données une place centrale - loin d’être un phénomène de mode, il s’agit là d’une nécessité. Et n’en restez pas à la phase de planification et de modélisation. Modélisez, testez et implémentez. Puis évaluez, et modélisez, testez et implémentez à nouveau. Et ainsi de suite.

Posez-vous également les bonnes questions :

  • Comment vais-je structurer la masse de données qui vont être collectées ?
  • De quelle infrastructure vais-je avoir besoin pour mettre en œuvre l’apprentissage automatique ?
  • Quelles en sont les limites, qu’est-ce qui est possible et ne l’est pas ?
  • Comment vais-je préparer mon personnel à la transition vers l’apprentissage automatique, comment vais-je lui apprendre à utiliser les systèmes, à en assurer la maintenance et à les rendre plus intelligents ?

De nombreux membres d’Agoria peuvent vous aider.

Machine Learning , Business As Usual ?

Bien que l’apprentissage automatique relève de la technologie, l’humain et le processus occupent toujours une place centrale. Si personne ne pose les bonnes questions à la 'machine', c’est un coup d’épée dans l’eau. Plus important encore, une intégration réussie de l’apprentissage automatique dans votre entreprise manufacturière est indissociablement liée à une bonne compréhension entre l’homme et la machine. Veillez dès lors à ce que tous les maillons de votre entreprise acceptent et reconnaissent largement les avantages de l’apprentissage automatique, sur les plans commercial, opérationnel et humain. Car des avantages, il y en a. Et ils sont énormes.

L’application et l’intégration d’une technologie, aussi révolutionnaire soit-elle, nécessitent toujours de suivre un processus. Au fond, un projet d’apprentissage automatique n’est pas si différent d’un autre projet numérique. Or, vous ne vous en rendrez compte que lorsque vous vous lancerez !

Nous pouvons citer Winston Churchill, dont l’un des conseils s’applique parfaitement au contexte de l’apprentissage automatique et de l’industrie manufacturière : « If you don't take change by the hand, it will take you by the throat. »

Nous vous souhaitons beaucoup de succès dans ce processus de transformation.

Agoria vous soutient. Notamment en organisant des échanges entre des fournisseurs de technologie, des entreprises manufacturières innovantes et des start-ups de pointe et en partageant ensuite les idées qui en découlent.

Nous sommes impatients que vous nous fassiez part de vos initiatives et expériences !

Le machine learning est une des composantes de la transformation Digital Factory évaluée dans le FoF Scan. Vous voulez savoir où en est votre entreprise en matière de transformation en factory of the future ? 
Remplissez le FoF Scan ADMA(European Advanced Manufacturing Support Centre dont Agoria et Sirris sont partenaires.)

Machine Learning & Digital Twin chez Duracell

Chez Duracell à Aarschot, réagir rapidement à des informations en temps réel est devenu un réflexe depuis un certain temps déjà. À présent, l’entreprise franchit toutefois une nouvelle étape vers l’apprentissage automatique. L’objectif : permettre une anticipation correcte des machines sur la base de tendances prédictives dans les données.

Paul Nuyts, responsable du projet Industry 4.0 chez Duracell : « Nous avons franchi la première étape sur la voie de l’apprentissage automatique avec un projet pilote mondial portant sur un mélangeur de produits. Pour nous, il est crucial de connaître les circonstances à l’origine d’un bon ou d’un moins bon produit. Jusqu’à présent, nous étudiions ces facteurs grâce à des mesures en laboratoire. Nous souhaitons désormais recourir à un algorithme d’auto-apprentissage tenant compte de tous les paramètres possibles, tels que le produit, le processus, les matériaux, l’environnement, etc. Au travers de ce pilote, nous entendons montrer à l’ensemble de l’organisation Duracell à travers le monde que l’apprentissage automatique est la voie à suivre ! »

Étant donné que le pilote de Duracell enregistre tous les paramètres du produit, ce projet d’apprentissage automatique constitue également une étape importante sur la voie du jumelage numérique (digital twin), c’est-à-dire d’une représentation virtuelle du produit. Les jumeaux numériques sont notamment utiles pour la conception de produits, la simulation, le contrôle, l’optimisation et l’entretien.

« Notre projet Smart Digital Assistance va encore plus loin dans cette direction », déclare P. Nuyts. « Nous y travaillons grâce à une subvention de  VLAIO (Agence flamande pour l’Innovation et l’Entrepreneuriat). Il y a toujours une certaine « dérive » dans la production : une déviation progressive des valeurs due à l’évolution des conditions environnementales et de légères différences dans la composition des ingrédients. De nombreuses données sont nécessaires pour assurer la surveillance et procéder à des ajustements. Toutes les données des capteurs de la ligne, données SAP, données de processus, données environnementales et données de stockage sont collectées, par le biais d’une interface, sur la plateforme Ometa, qui est en fait un jumeau numérique du produit et du processus associé. »

 

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