Avoir une entreprise connectée permet aux industriels de collecter, d’analyser et d’innover avec leurs données. En introduisant le Machine Learning dans l’équation, vous pourrez améliorer les capacités de détection, d’optimisation et d’innovation de votre main-d’œuvre.
Le Machine Learning dans l‘industrie
Le Machine Learning a fortement attiré l’attention des industriels ces dernières années. Par conséquent, il y a parfois confusion entre ces mots à la mode: Machine Learning, Intelligence Artificielle (IA) et Science des données (Data Science). En termes simples, le Machine Learning est une facette de l’Intelligence Artificielle visant à permettre aux machines d’apprendre à penser comme des êtres humains de façon autonome.
Exploitant des modèles prédictifs et prescriptifs, le Machine Learning ingère des données historiques pour apprendre et pour s’améliorer grâce à l’expérience. Au fil du temps, il peut recommander des solutions et identifier les anomalies en fonction de ce qu’il a appris. Le Machine Learning peut être utilisé à l’aide de modèles, mais également par des Data Scientists, un logiciel tiers ou des formes hybrides modèle/application.
Ce que l’IA signifie pour votre main-d’œuvre
Les industriels de divers secteurs peuvent réussir une transformation numérique en utilisant les technologies et les pratiques de l’industrie 4.0. Mais qu’est-ce que l’industrie 4.0 signifie pour la main-d’œuvre ? Beaucoup craignent que l’IA et le Machine Learning remplacent à terme entièrement les humains. Laurent Laporte, PDG et co-fondateur de Braincube, explique comment la transformation numérique permet aux entreprises de rester compétitives et responsabilise la main-d’œuvre humaine du secteur industriel.
Avantages du Machine Learning pour l’industrie
Traitement automatisé du Big Data
Le Machine Learning peut traiter beaucoup plus de données par seconde que n’importe quel humain, ce qui permet aux industriels de gagner beaucoup de temps par rapport à l’extraction et au formatage des résultats. Le temps gagnés par vos ingénieurs procédés à manipuler les données peut ensuite être utilisé ailleurs, comme stimuler l’innovation et l’amélioration continue. De plus, l’énorme quantité de données que le Machine peut référencé/traiter l’emporte sur la capacité physique qui limite la découverte humaine seule.
Reconnaissance des modèles et des anomalies
Le Machine Learning est le plus souvent connu pour la reconnaissance des modèles et des anomalies (par exemple, le déverrouillage de votre téléphone avec votre visage ou l’isolation des produits défectueux). Les algorithmes d’apprentissage supervisés, non supervisés et renforcés peuvent servir à identifier des modèles communs en fonction de vos données de production historiques. Le Machine Learning est ensuite utilisé par les industriels pour identifier les anomalies, telles que les défauts, la maintenance prédictive ou les goulots d’étranglement.
Amélioration continue
Les algorithmes, tels que le CrossRank exclusif de Braincube et les applications telles que Comparator (Comparateur) et Advanced Analysis (Analyse avancée) sont capables d’apprendre à partir de vos données de production. Ces applications ne font pas que traiter rapidement le Big Data, mais sont également capables de le mettre à jour dynamiquement (et visuellement !) en temps réel pour utiliser les données actuelles et passées. Avec des informations à portée de main, l’amélioration continue sera d’autant plus efficace.
Les défis du Machine Learning
Nécessite des données centralisées et contextualisées
Un obstacle pour certains industriels est d’accéder à leurs données depuis un emplacement centralisé. Plus important encore, l’accès à des données propres, précises et contextualisées est un défi pour beaucoup. Le Machine Learning nécessite une plateforme pour extraire les données historiques des systèmes, des dispositifs et des objets, puis pour extraire, transférer et charger ces données dans un environnement centralisé accessible à tous (IIoT).
En implémentant une plateforme IIoT qui connecte et contextualise vos données pour vous, vos opportunités d’exploiter les données ont commencé ! De là, le choix d’un fournisseur de plateforme IIoT ou d’un logiciel tiers qui contient des capacités de Machine Learning est essentiel à une stratégie à long terme pour une culture axée sur les données. Que vous ayez un besoin immédiat de Machine Learning ou non, pensez le future vous permettra de réussir immédiatement et à long terme.
Aligner la technologie et les hommes
Au sein de l’industrie, on fait souvent face aux préoccupations de remplacement des hommes par la technologie, mais nous ne voyons pas cela de cette façon. La valeur de la technologie, telle que le Machine Learning, est qu’elle permet aux humains de faire leur travail plus rapidement et plus efficacement. Il ne s’agit pas de remplacer les personnes, mais plutôt de confier le travail manuel fastidieux à l’IA ou au Machine Learning qui peuvent le réaliser plus rapidement et plus efficacement.
Concentrez-vous sur l’investissement dans les personnes qui utiliseront la technologie, pas uniquement dans la technologie elle-même. Même les programmes d’IA et de Machine Learning les plus avancés s’appuient sur des opérateurs compétents pour comprendre les tendances, les anomalies et les variations découvertes par les plateformes IIoT. Les personnes qui utilisent cette technologie, opérateurs, ingénieurs, directeurs d’usine, sont celles qui réalisent les grandes victoires qui feront avancer votre entreprise.
Cas d’usage du Machine Learning dans l’industrie
Pour de nombreux acteurs du secteur cherchant à mieux utiliser leurs données de production, le Machine Learning est devenu un atout pour découvrir des opportunités et des optimisations souvent inattendues. Voici quelques-unes des façons dont le Machine Learning a amélioré la performance d’industriels :
L’avenir du Machine Learning dans le secteur de l’industrie
— Sylvain Rubat du Mérac, cofondateur et directeur de la technologie, Braincube
« Aujourd’hui, les Data Scientists et les ingénieurs se tournent vers le Machine Learning pour comprendre comment appliquer les changements sur l’instant. À l’avenir, le Machine Learning servira à exécuter des tests automatisés, des modifications et des opérations quotidiennes en renvoyant ces décisions en Edge, connue sous le nom d’usine autonome. »
« Aujourd’hui, les Data Scientists et les ingénieurs se tournent vers le Machine Learning pour comprendre comment appliquer les changements sur l’instant. À l’avenir, le Machine Learning servira à exécuter des tests automatisés, des modifications et des opérations quotidiennes en renvoyant ces décisions en Edge, connue sous le nom d’usine autonome. »
— Laurent Laporte, co-fondateur et président-directeur général, Braincube
« Les experts passent encore beaucoup de temps à apprendre à l’IA et au Machine Learning comment se comporter comme nous le souhaitons. Il y a déjà beaucoup de valeur dans le Machine Learning, mais il est sûr que l’avenir comportera de nouvelles technologies et une croissance de l’IA qui apprendra plus rapidement, nécessitera moins d’énergie et augmentera davantage la précision. »Point à retenir
Indépendamment de votre utilisation actuelle, de votre utilisation idéale ou de votre utilisation en cours du Machine Learning, la recherche montre qu’il s’agit d’un phénomène pérenne. De l’amélioration de la qualité de vos produits au quotidien, à l’exploration du Big Data, en passant par la prise en charge de certaines des tâches moins souhaitables que vos équipes effectuent, il existe de nombreux cas d’usage dans lesquels vous pouvez exploiter le Machine Learning pour effectuer une partie de votre travail fastidieux.
IA vs. Machine Learning vs. Data Science
La popularité de l’intelligence artificielle (IA), de l’apprentissage automatique et de la science des données s’est développée dans la fabrication à partir de la poursuite de l’usine connectée et de l’industrie 4.0. Mais cette croissance rapide est également venue de la confusion. Comprenez les principales différences, leur intersection et les cas d’utilisation de chacune.
Faut-il être un Data Scientist pour utiliser le Machine Learning ?
L’augmentation de la prise de décision basée sur l’analyse dans l’industrie entraîne certains à se poser des questions. Avez-vous besoin d’être un Data Scientist pour exploiter la puissance de l’analyse augmentée et du Machine Learning ?
Importance de la légitimation de l’IA
Les équipes de production utilisent des outils analytiques augmentés par l’IA dans une plateforme IIoT pour accéder aux données qui peuvent répondre à leurs questions ou leur offrir des recommandations au bon moment. Mais dans quelle mesure ces solutions d’IA sont-elles légitimes ? Comment les industriels peuvent-ils s’assurer que les modifications de paramètres suggérées par l’IA sont les « meilleures » ? Le PDG de Braincube, Laurent Laporte, discute de l’importance de légitimer l’IA dans l’industrie.
4 façons d’utiliser le Machine Learning
Continuer à trouver de nouveaux moyens d’améliorer les opérations nécessite une créativité, une capacité et un accès accrus aux données essentielles. Les industriels utilisent le Machine Learning pour identifier les opportunités d’amélioration du KPIs à n’importe quelle phase du processus de fabrication. Apprenez à utiliser le Machine Learning pour relever certains des plus grands défis auxquels les industriels sont confrontés.
