Comment la fabrication profite de l'intelligence artificielle des objets
Que se passe-t-il lorsque l'AI et l'IoT se rejoignent ? C'est alors que naît l'AIoT (Artificial Intelligence of Things). Il en résulte de nouveaux potentiels pour créer de la valeur à partir des données.
L'Artificial Intelligence of Things consiste à collecter des données provenant de machines et de capteurs à l'aide d'un MES/MOM, à les analyser et à les interpréter. Il est ainsi possible d'établir des prévisions et de mettre en place des processus d'auto-apprentissage. Il existe plusieurs possibilités pour la mise en œuvre.
Intelligence artificielle des objets : symbiose de l'IA et de l'IoT
"Grâce à l'Internet des objets et à une multitude de machines connectées, de plus en plus de données sont disponibles. Celles-ci sont toutefois sans valeur si elles ne sont pas intégrées de manière exploitable dans les processus de décision. Elles doivent donc être traitées le plus rapidement possible par des applications IA et évaluées de manière intelligente. L'intelligence artificielle peut également établir des comparaisons avec d'autres processus, systèmes et leurs données et, en apprenant de ses expériences, résoudre de manière autonome des tâches futures, éviter les erreurs et optimiser les processus", explique Martin Heinz, directeur de iTAC Software AG, un fournisseur de solutions MES/MOM.
La structure IoT a donc besoin de l'Intelligence Artificielle et celle-ci a à son tour besoin de l'Internet des Objets comme source de données. iTAC mise également sur cette symbiose et permet le streaming et l'analyse par lots sur une plate-forme centrale et évolutive avec un accès out-of-the-box aux données MOM pour une production prédictible. La iTAC.MOM.Suite tire profit de la technologie IIoT la plus récente. Le logiciel iTAC.IIoT.Edge fait partie intégrante du système MOM (Manufacturing Operations Management System), mais il peut également être utilisé de manière autonome et permet d'apporter en peu de temps des améliorations significatives dans les processus de fabrication. Elle est capable de relier les données IIoT aux données MES pour former des structures de données plates et d'analyser ces données en temps réel. Ce faisant, les paquets de données peuvent également être transmis à d'autres outils d'analyse ou ML/AI utilisés par le client et des modèles ML créés sur d'autres plateformes peuvent être intégrés.
La maintenance prédictive comme cas d'utilisation
"Les applications basées sur le Machine Learning et l'intelligence artificielle dans le domaine de l'Analytics rendent possible des analyses plus sophistiquées et de meilleure qualité que les technologies et algorithmes traditionnels ne peuvent le faire. L'intelligence artificielle peut par exemple trouver des modèles complexes dans les données, tirer des conclusions et faire ainsi des prédictions", explique Martin Heinz. L'utilisation de la solution Edge d'iTAC permet d'élaborer de nombreux cas d'utilisation ML/AI pour la fabrication avancée et numérisée, comme par exemple dans le domaine de la prédiction. La surveillance correspondante des données des machines et des capteurs permet par exemple de prédire les pannes de machines. Les arrêts imprévus des machines peuvent ainsi être réduits jusqu'à 70 %. Un autre cas d'utilisation est la réduction des dépenses de test. La plupart des lignes SMT avec AOI sont confrontées à un taux élevé d'appels erronés. L'IA permet de faire une distinction précise entre les vrais défauts et les faux appels. Cela réduit le besoin d'inspection manuelle par les opérateurs jusqu'à 60 pour cent, et donc le temps et les coûts qui en découlent. Il en résulte une augmentation du débit tout en soutenant la production zéro défaut.
Source : iTAC Software AG (www.itacsoftware.com)
