À mesure que les méthodes de production allégée se généralisent à mesure que nous avançons dans l'ère numérique, les occasions ne se sont jamais autant multipliées de transformer les cycles de production courants en données qui font la différence.
Cela s'explique en grande partie par l'essor du big data, unterme générique désignant un ensemble de techniques de stockage, d'organisation et d'analyse mises au point pour les ensembles de données volumineux.
Dans cet article, nous vous présenterons quelques concepts clés du Big Data, ainsi que les principaux cas d'utilisation et applications de l'analyse du Big Data dans le secteur manufacturier.
Définition du Big Data dans le secteur manufacturier
Le Big Data désigne des ensembles de données d'une taille exceptionnellement importante, pouvant compter des milliards de lignes et de paramètres. Dans le secteur manufacturier, le Big Data peut inclure les données collectées à chaque étape de la production, notamment celles provenant des machines, des appareils et des opérateurs.
Ces données peuvent être structurées ou non structurées.
Le volume considérable et la complexité des grands ensembles de données, ainsi que le nombre d'outils, de techniques et de bonnes pratiques spécifiques permettant de les exploiter, ont conduit à la maturation du domaine de la science des données et de l'analyse des mégadonnées dans le secteur manufacturier et ses environs.
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Concepts liés au Big Data
Même s’il est possible de comprendre comment l’essor du big data va révolutionner l’analyse des données dans le secteur manufacturier sans en saisir les rouages, pour ainsi dire, la maîtrise de quelques concepts clés peut s’avérer très utile.
Tout d'abord, il est important de comprendre que l'analyse des mégadonnées ne se résume pas à une simple question de logiciels.
La mise en œuvre des algorithmes d'IA, Apprentissage machine et d'apprentissage profond nécessite d'énormes ressources matérielles et infrastructurelles.
Dans de nombreux cas, les données de production sont stockées dans des lacs de données via le cloud et traitées sur des clusters de GPU plutôt qu'à l'aide de processeurs CPU traditionnels. En d'autres termes, cela signifie simplement que la quantité de données générées par les usines modernes nécessite des outils de stockage et de traitement modernisés pour y faire face.
En matière d'analyse de données, il existe peu de méthodes fondamentales qui sous-tendent les résultats et les processus, même derrière les techniques les plus sophistiquées.
Distinguer clairement la corrélation de la causalité
Dans le secteur manufacturier en particulier, il est absolument essentiel de comprendre les causes profondes pour assurer Amélioration continue.
Il n'est donc pas surprenant que les outils conçus pour déterminer si deux variables sont corrélées ou pour identifier les variables causales revêtent une telle importance. Si des techniques classiques telles que la régression linéaire sont utilisées avec succès depuis des décennies, Apprentissage machine permettent désormais de mettre en évidence des corrélations et des covariances dans des ensembles de données plus volumineux et plus bruyants.
Identification des valeurs aberrantes et des valeurs conformes
Lorsque l'on travaille avec un ensemble de données volumineux, il est essentiel de déterminer quels points de données peuvent être regroupés pour former une tendance et lesquels constituent des valeurs aberrantes.
Cela est important non seulement parce que des données de meilleure qualité garantissent des résultats plus fiables, mais aussi parce que la détection des valeurs aberrantes est essentielle pour des programmes tels que la maintenance prédictive, qui reposent sur la détection d'anomalies et leur mise en corrélation avec les pannes de machines ou la détérioration des pièces.
Avec un volume de données suffisant, les réseaux neuronaux et Apprentissage machine (forêt aléatoire, forêt isolée) peuvent aider à détecter, classer et évaluer la pertinence des points de données.
Création de nouvelles classifications
L'un des résultats les plus prometteurs de Apprentissage machine la création de nouvelles structures de classification et de hiérarchies organisationnelles qui pourraient facilement échapper à l'analyse humaine. Généralement appelés « apprentissage non supervisé » ou « analyse par grappes », ces algorithmes analysent et classifient les informations contenues dans un ensemble de données en détectant les modèles inhérents à ces données. Dans le secteur manufacturier, les algorithmes de classification pourraient notamment servir à identifier de nouvelles informations sur l'efficacité des machines à partir des données collectées dans le cadre d'un Suivi machine .
En fin de compte, ces techniques se distinguent par leur capacité à « s'entraîner » sur un ensemble de données donné afin de produire des résultats plus fiables à chaque nouvelle entrée ; par la taille des ensembles de données qu'elles peuvent traiter ; et par la fiabilité de leurs capacités de classification, de prédiction et de prévision.
Cas d'utilisation du Big Data dans le secteur manufacturier
Maintenance prédictive
La plupart des fabricants suivent un programme d'entretien préventif (EP). Dans le cadre de cet entretien, les responsables planifient des arrêts de production à intervalles réguliers (ou moins réguliers) afin de réparer les équipements avant qu'une panne imprévue n'entraîne des arrêts de production coûteux et non planifiés.
Qualité prédictive
Le principe est ici similaire à celui de la maintenance prédictive. Des dizaines de variables contribuent à la qualité des résultats. Pour les fabricants qui surveillent ces variables, l'analyse des mégadonnées peut aider à déterminer les causes profondes et à identifier les facteurs à l'origine des non-conformités.
Détection des anomalies
Qu'il s'agisse d'un léger écart par rapport aux normes concernant la qualité d'une pièce usinée ou de la quantité de chaleur générée par la fraiseuse elle-même, l'analyse des mégadonnées permet de distinguer le signal du bruit. Les algorithmes modernes permettent d'identifier les anomalies avec un haut degré de signification statistique.
Vision par ordinateur
Vision par ordinateur est un outil permettant d'analyser en temps réel les actions humaines dynamiques. Les progrès réalisés dans les domaines de l'intelligence artificielle et de Apprentissage machine permis aux ordinateurs d'observer, de classer et de réagir aux événements humains au fur et à mesure qu'ils se déroulent.
Optimisation du cycle de vie des outils
Bien qu'il existe quelques astuces pour prolonger la durée de vie des outils, cela peut s'avérer délicat. En effet, de nombreux facteurs influent sur l'usure d'un outil au fil du temps. L'analyse des mégadonnées permet d'identifier la cause profonde avec une plus grande certitude.
Gestion de la chaîne logistique
Tout est une question de timing. Le Big Data permet de prédire avec une plus grande certitude si un fournisseur respectera ou non ses engagements de livraison, et permet d'optimiser les chaînes d'approvisionnement afin de réduire les risques.
Prévisions de production
Anticiper la demande est essentiel pour optimiser la production. Les données que vous collectez sur vos opérations, votre entreprise et vos fournisseurs peuvent vous aider à mieux vous préparer pour l'avenir.
Améliorer le débit et le rendement
De nombreux facteurs influent sur le rendement de production. Le Big Data peut vous aider à mettre en évidence des tendances cachées dans vos processus, ce qui vous permet de mener Amélioration continue avec davantage de certitude.
Optimisation des cellules de travail
La manière dont une cellule de production est structurée est déterminante pour son efficacité. L'IA permet de mettre en évidence des schémas récurrents dans les interactions entre l'homme et son environnement, ce qui vous permet de concevoir les systèmes de fabrication les plus efficaces possibles.
Gestion du cycle de vie des produits (PLM)
Dans certains secteurs (pharmaceutique et biotechnologique), chaque mois passé sur le marché multiplie la valeur à vie d'un produit. L'IA tire des enseignements des produits précédents et des facteurs clés du marché pour vous aider à optimiser la valeur que vos produits génèrent au fil du temps.
Conclusions : La décennie des données
Les innovations présentées ici ne constituent qu'un bref aperçu. Il existe d'innombrables autres applications et cas d'utilisation du big data dans le secteur manufacturier.
Il y a toutefois un point commun entre toutes ces initiatives : elles nécessitent des données pour être mises en œuvre. Plus tôt vous commencerez à collecter des données sur vos systèmes de production, plus tôt vous serez en mesure d'appliquer les dernières innovations en matière de science des données.
Vous souhaitez en savoir plus ? Consultez notre guide sur Suivi machine pour découvrir comment commencer à collecter les données dont vous avez besoin.
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