4 façons d’utiliser le Machine Learning dans l’industrie

Sous la pression de la direction, de nombreux ingénieurs procédés et data scientists se sont déjà attaqués aux optimisations évidentes au sein de leur usine. Continuer à trouver de nouveaux moyens d’améliorer les opérations nécessite davantage de créativité et un accès plus étendu aux données cruciales.

Découvrez : Le Machine Learning (apprentissage automatique). L’objectif de l’utilisation du Machine Learning est d’identifier les opportunités d’amélioration des opérations et du TRS à n’importe quelle phase du processus de fabrication. Rationaliser votre processus de production depuis les matières premières jusqu’au produit fini nécessite des données. Avant de pouvoir tirer parti de la puissance du Machine Learning, vous devez être connecté et avoir la capacité de mesurer les bons points de données, afin de découvrir des optimisations. Une fois connecté, le Machine Learning peut aider les industriels à analyser le Big Data plus rapidement et plus efficacement que l’esprit humain ne peut le faire.

Beaucoup dans l’industrie cherchent à utiliser leurs données d’une meilleure manière. Voici les 4 façons dont le Machine Learning a amélioré le TRS de fabrication :

Réduction des coûts

Dans l’industrie, l’amélioration continue est centrale. Partout où vous vous déplacez, les coûts augmentent, des matières premières à la formation et à la préparation de la main-d’œuvre, et en particulier la maintenance des machines et des actifs. Toutes ces interruptions peuvent entraîner des heures, voire des jours de perte de productivité. Elle peuvent avoir un impact sur votre chaîne logistique, votre qualité globale et empêcher vos ingénieurs procédés de se concentrer sur les optimisations permettant de nouvelles économies. Les ingénieurs procédés, les Data Scientists et/ou les analystes doivent trouver des moyens créatifs de réduire les coûts et d’exécuter la production plus efficacement. 

Le Machine Learning améliore la productivité en mettant en lumière de meilleures stratégies de maintenance prédictive et préventive. Une fois cela mis en lumière, les industriels sont alors en mesure d’adapter et d’étendre les workflows, les systèmes et les observations qu’ils font et de transmettre ces apprentissages à d’autres usines à l’échelle mondiale. 

Par exemple, Owens Corning a utilisé Braincube pour découvrir de multiples façons d’améliorer la productivité et de réduire les coûts. Que ce soit l’identification de nouveaux réglages pour les températures ou l’isolation des équipements (à faible coût mais à fort impact) devant être remplacés, ils ont pu économiser 240 000€ grâce à leur première analyse avec Braincube.

Cependant, leur utilisation de Braincube n’est pas considérée comme une opportunité unique, mais plutôt comme un processus axé sur les données qu’ils pourraient intégrer dans leurs habitudes quotidiennes. Cela a renforcé la confiance de l’équipe en la capacité de Braincube à identifier de nouveaux processus d’amélioration continue. 

« Braincube nous incite à faire preuve de discipline en matière de réflexion stratégique. Les technologies traditionnelles nous permettaient seulement de traiter des problèmes immédiats, de trouver une solution à court terme ou de résoudre un cas à la fois. Aujourd’hui, nous pouvons nous pencher sur les objectifs globaux de notre entreprise et faire appel à Braincube pour nous aider à les atteindre. »

— Randy Buckingham, responsable technique chez Owens Corning

Grâce au Machine Learning, les industriels sont capables d’anticiper la maintenance requise et, dans certains cas, d’éviter les temps d’interruption inattendus (et coûteux). Les industriels peuvent utiliser le Machine Learning pour anticiper la maintenance nécessaire sur les machines afin de planifier et d’exécuter de manière proactive la maintenance critique. Cela aide les entreprises à lancer un programme de maintenance qui s’articule autour des besoins des machines, au lieu de fonctionner selon un calendrier cyclique où les machines peuvent ou non avoir besoin de réparations. Il peut également aider à prévenir les exercices d’incendie qui ralentissent la production et diminuent le TRS.

Les analyses augmentées et la reconnaissance de modèles peuvent aider les ingénieurs procédés à identifier les problèmes dont ils n’avaient pas connaissance auparavant. Le Machine Learning peut aider à identifier les goulots d’étranglement dissimulés dans les processus de fabrication, donnant la possibilité de créer des ressources et des automatisations plus efficaces, qu’il s’agisse d’espace, de marchandises, de personnel ou de temps.

Atténuer les problèmes liés à la pénurie d’effectifs

L’industrie manufacturière est confrontée à une pénurie mondiale de main-d’œuvre. L’intérêt pour les postes dans l’industrie a diminué au fil des années en raison de l’idée erronée selon laquelle ces emplois sont dangereux et fastidieux.

La technologie d’IA, qui inclut le Machine Learning, est capable de soutenir ou, dans certains cas, de remplacer la main-d’œuvre humaine dans l’usine. Ces technologies augmentent la capacité de votre main-d’œuvre plutôt que de la remplacer. Cependant, cette idée fausse répandue selon laquelle les emplois sont remplacés par l’IA tient peu la route, car les humains peuvent faire beaucoup de choses et les feront toujours mieux que la technologie. Voici quelques façons dont nous constatons que l’IA et le Machine Learning aident les Data Scientists et des ingénieurs procédés au quotidien :

Certains processus au sein de l’usine sont inefficaces et/ou inefficients lorsqu’ils sont réalisés par un humain. Par exemple, l’identification des défauts de produit ou des problèmes de qualité : une personne effectuant l’assurance qualité ralentit la chaîne et introduit la possibilité d’une mauvaise catégorisation. C’est l’un des cas d’utilisation évidents dans l’industrie où l’IA pourrait être utilisée pour faire évoluer les rôles des humains dans l’usine afin d’accroître l’efficacité et la précision, donnant la possibilité de se concentrer sur l’amélioration continue. 

La capacité de traitement d’un humain est puissante, mais l’IA est plus efficace lorsqu’il s’agit d’ingérer et de contextualiser le Big Data. L’analyse devra toujours être effectuée par un humain, car sans avancées majeures du Machine Learning et de l’IA, les capacités d’analyse robustes et précises nécessitent trop de temps et d’efforts. Le Machine Learning peut être utilisé par les humains pour mettre en lumière des opportunités ou identifier les goulots d’étranglement plus rapidement et avec une précision améliorée pour la prise de décision.

L’industrie 4.0 a suscité un besoin de nouvelles technologies et de nouveaux ensembles de compétences et ces dernières avancent à un rythme supérieur à la capacité du personnel à les acquérir. Cela entraîne une sous-utilisation de la technologie dans l’atelier et souvent, un temps dépensé excessif. Dans le même temps, les nouveaux employés formés dans le contexte numérique ont les compétences techniques nécessaires pour utiliser les technologies modernes, mais manquent de la finesse et de l’expertise des opérateurs expérimentés, de PME ou de directeurs d’usine.

L’IA a le pouvoir de rendre à nouveau l’industrie manufacturière attractive. L’utilisation de la technologie dans l’industrie seule devrait attirer un plus grand nombre de candidats, de ceux qui recherchent un parcours de carrière numérique et axé sur les données, à ceux qui travaillent depuis longtemps dans l’industrie à la recherche d’une meilleure façon de faire les choses. 

Le Machine Learning permet aux employés de mieux faire leur travail, plus rapidement et avec plus d’efficacité.

Le Machine Learning a la capacité de rendre l’analyse et la gestion continues des chaînes de production plus rapides et plus faciles pour tous. Cette technologie permet aux employés de faire leur travail mieux, plus rapidement et avec plus d’efficacité.L’IA et le Machine Learning n’ont pas pour objectif de remplacer les humains, mais plutôt de les aider à être plus efficaces et connectés à leur travail. Les informations et les optimisations que le Machine Learning peut apporter à l’industrie pourraient améliorer les conditions de travail et la sécurité globales, même si ce sujet est souvent difficile à aborder. Pour beaucoup, le Machine Learning et l’IA ont le pouvoir d’augmenter le souhait de carrières dans l »industrie au fil du temps, mais les entreprises ont besoin d’une stratégie intelligente pour mettre en œuvre et gérer ces changements.

Améliorer la qualité et détecter les défauts

Qu’ils aient un impact sur l’expérience client, le moral des employés ou les capacités générales de fabrication, les défauts sont coûteux et ont un effet de ruissellement. L’identification rapide des défauts et leur prévention nécessitent une surveillance, des tests et des améliorations constants. L’analyse et l’identification basées sur le Machine Learning aideront les industriels à exploiter ces outils de science des données (Data Science) pour être alertés lorsqu’un défaut est susceptible de se produire. Selon Forbes, le Machine Learning a la capacité d’identifier les anomalies avec un taux de précision élevé, mieux que toute inspection humaine.  

Par exemple, l’application Counter de Braincube automatise le processus de comptage des bonnes pièces et des pièces défectueuses. En tirant parti des stratégies du Machine Learning, cette application peut surveiller votre processus, créer des tableaux de bord réactifs et suivre vos objectifs de production via les flux de données du Edge.

Si nous examinons la l’industrie par processus continu, par exemple des couches ou des pneus, même quelques minutes de production hors spécifications peuvent conduire à la mise au rebut de centaines de produits, au gaspillage d’innombrables ressources, ou même à un scénario plus défavorable d’expédition d’un produit endommagé aux clients. Cela peut provoquer un goulot d’étranglement dans votre assurance qualité, mobiliser des ingénieurs procédés pour découvrir la cause première et, plus généralement, ralentir la production.

En exploitant les stratégies du Machine Learning, l’identification des défauts devient une étape automatisée de la collecte, du suivi et du contrôle des données. Pour l’optimisation à long terme, les ingénieurs procédés peuvent alors consacrer leur temps à éviter ces défauts de se reproduire en explorant le Big Data, en analysant les causes profondes et les modèles de reconnaissance de tendances pour prévenir les interruptions futures.

Obtenir des résultats en matière de durabilité

La production engendre de la consommation. Les industriels sont confrontés à ce défi consistant à produire plus, tout en utilisant moins de ressources. Cependant, il est courant d’avoir besoin d’augmenter rapidement la production (par exemple des matériaux de toiture pendant la saison des ouragans, la production d’emballages pendant la saison des fêtes ou des produits de protection pendant une période comme celle de la COVID-19). Nous sommes alors confrontés à un seul choix : augmenter la consommation d’énergie pour produire plus rapidement ou des quantités plus élevées de produits, ou conserver la même consommation d’énergie tout en sachant que l’entreprise pourrait prendre du retard sur la demande du marché.

Que vous cherchiez à économiser de l’énergie ou à vous convertir pour utiliser plus de ressources renouvelables, l’IA et le Machine Learning peuvent vous aider à y parvenir. Par exemple, un client de Braincube, Cargill, voulait faire fonctionner sa chaudière à huile plus efficacement. L’entreprise n’utilisait que 30 % de la capacité totale de la chaudière à huile pour produire de la vapeur pour ses activités. Faire fonctionner la machine plus efficacement permet à Cargill de dépenser moins d’argent tout en produisant la même quantité de vapeur. 

Que vous cherchiez à économiser de l’énergie ou à vous convertir pour utiliser plus de ressources renouvelables, l’IA et le Machine Learning peuvent vous aider à y parvenir. Par exemple, un client de Braincube, Cargill, voulait faire fonctionner sa chaudière à huile plus efficacement. L’entreprise n’utilisait que 30 % de la capacité totale de la chaudière à huile pour produire de la vapeur pour ses activités. Faire fonctionner la machine plus efficacement permet à Cargill de dépenser moins d’argent tout en produisant la même quantité de vapeur.

En utilisant l’application d’IA d’analyse CrossRank de Braincube, les experts en processus de Cargill ont identifié avec précision les conditions de fonctionnement correctes pour stabiliser la production de vapeur. En utilisant les connaissances de Braincube, les analystes de Cargill ont trouvé plus rapidement des solutions à leurs problèmes. 

En général, l’analyse prédictive pilotée par le Machine Learning permet aux ingénieurs procédés de tester, d’identifier et de mettre à l’échelle les processus qui optimisent leur utilisation des ressources critiques. En identifiant les points de réglages optimaux pour optimiser le débit, les industriels peuvent isoler les zones d’amélioration en amont sans impacter trop négativement le processus en aval.

Alors que de nombreuses entreprises continuent de se concentrer sur leurs efforts en matière de développement durable, le Machine Learning reste une opportunité pour faire avancer ces initiatives.

Commencer à utiliser le Machine Learning dans l’industrie

L’impact du Machine Learning dans l’industrie se ressent dans tous les services. De l’amélioration du résultat net à la résolution de certains des plus grands défis auxquels les producteurs sont confrontés aujourd’hui, le Machine Learning est un outil utile pour les ingénieurs procédés, les Data Scientists et les analystes qui se consacrent à l’amélioration continue. 

Pour commencer à tirer parti de la puissance du Machine Learning dans vos usines, identifiez clairement vos objectifs business et d’apprentissage, connectez vos données à une puissante plateforme IIoT et pilotez le passage à un processus décisionnel plus centré sur les données. 

L’IA par rapport au Machine Learning et la science des données

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.

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Importance de la légitimation de l’IA

Les équipes de production utilisent des outils d’analyses augmentés par l’IA dans une plateforme IIoT pour accéder aux données qui peuvent répondre à leurs questions ou leur formuler 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, évoque l’importance de la légitimation de l’IA dans l’industrie.

4 façons d’utiliser le Machine Learning dans l’industrie

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 TRS 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.

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