L'apprentissage machine - l'avenir de l'ingénierie mécanique
L'apprentissage automatique va transformer la construction mécanique et, par conséquent, de nombreuses industries utilisatrices. La mise en œuvre a déjà commencé - il s'agit maintenant d'envisager des scénarios d'application concrets et leur réalisation. Un point de vue de Gunther Sälzer, Field Business Leader Architecture & Software Specialist chez Rockwell Automation.
En particulier pour l'ingénierie mécanique, l'apprentissage des machines apporte de nombreuses approches nouvelles et passionnantes. L'efficacité, la flexibilité et la qualité des installations peuvent être considérablement améliorées à l'aide des données disponibles. De nouveaux modèles commerciaux sont en cours d'élaboration pour les clients. L'apprentissage machine permet de s'assurer que les logiciels et les technologies de l'information deviennent de plus en plus les principaux moteurs de l'innovation dans le domaine de l'ingénierie mécanique.
Dans de nombreuses industries, l'interchangeabilité croissante des machines individuelles signifie qu'à l'avenir, non seulement la machine elle-même sera vendue, mais surtout des services complémentaires. Cela change énormément la base commerciale de l'ingénierie mécanique et explique aussi pourquoi l'apprentissage des machines est à l'ordre du jour dans la gestion et dans de nombreux départements spécialisés des entreprises d'ingénierie mécanique.
Gunther Sälzler, Field Business Leader Architecture & Software chez Rockwell Automation, explique :
"L'apprentissage machine est déjà un élément crucial de nombreux projets de création d'entreprises. Si la technologie a jusqu'à présent été écartée par beaucoup comme un rêve d'avenir, nous voyons actuellement les premières applications qui peuvent être utilisées sans connaissances ou expérience préalables importantes et qui offrent une réelle valeur ajoutée pour les gestionnaires et les opérateurs de machines. Nous ne sommes qu'au début d'un long développement ici, qui offrira beaucoup plus d'avantages et de possibilités à l'avenir", explique Gunther Sälzler.
"Afin de ne pas perdre le contact avec ce vaste domaine à l'avenir, il convient de travailler dès maintenant avec les premiers systèmes disponibles et fonctionnant de manière fiable. C'est la seule façon de garantir que les domaines d'application sont correctement classés par les entreprises, que les projets de mise en œuvre n'échouent pas en raison d'idées fausses ou que les avantages souhaités ne soient pas obtenus par l'apprentissage machine. Les domaines d'application qui existent dans presque toutes les usines sont, par exemple, la maintenance prédictive et prescriptive ainsi que l'assurance qualité. Cette première étape implique une bonne dose d'innovation. Toutefois, comme nous l'avons souvent constaté par le passé, cette attitude entrepreneuriale est également récompensée à long terme par des avantages considérables par rapport à des concurrents hésitants. L'important est que les entreprises se familiarisent très tôt avec le sujet et entrent en contact avec les fournisseurs de systèmes industriels qui offrent les avantages susmentionnés grâce à l'apprentissage machine".
Un sujet pour l'avenir
L'apprentissage machine permet aux systèmes techniques de tirer des leçons de l'expérience. Des algorithmes sont utilisés pour que le système reconnaisse des modèles et des structures à partir d'échantillons de données fournis par les humains. L'apprentissage machine applique ensuite ces nouvelles connaissances à des cas nouveaux et inconnus.
Le Logiciel VDMA et numérisation aide les entreprises à tracer la voie avec succès grâce à l'apprentissage automatique avec les membres de l'AVMD. Dans son réseau, l'association professionnelle compte un grand nombre d'entreprises qui possèdent déjà des connaissances technologiques sur l'apprentissage machine. Ces connaissances doivent être utilisées avec profit pour la construction de machines et d'installations. Le groupe d'experts sur l'apprentissage machine travaille depuis trois ans sur les publications et l'assistance aux membres de l'AVMD. Les nouveaux cas d'utilisation sont élaborés lors de réunions régulières. La dernière publication en date est le Guide rapide de l'apprentissage automatique.
