4 façons de réinventer les processus industriels avec le machine learning
La révolution industrielle a apporté d'innombrables inventions et nouveaux produits comme aucune autre époque auparavant. Pourtant, nous négligeons souvent les mécanismes et processus qui leur ont permis de voir le jour.
Prenons l’exemple de l’innovation dans les processus de fabrication, tels que la maintenance des équipements, les contrôles qualité et l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement. Ces inventions sont tout aussi essentielles aux processus industriels et de fabrication aujourd'hui qu'elles l'étaient il y a plus d'un siècle, mais les rendre efficaces à l'échelle et maîtriser la complexité du marché mondial actuel est un défi. Grâce à la convergence des données et du machine learning (ML), ces pratiques de fabrication industrielle sont désormais en passe d'être réinventées.
Chaque jour, les entreprises génèrent d'importants volumes de données, stockent ces informations dans le cloud et utilisent ces ressources pour repenser pratiquement tous leurs processus. Pour obtenir des informations essentielles à partir leurs données et prendre des décisions plus rapides et plus éclairées, les entreprises du secteur de la manufacture, de l'énergie, des transports et de l'agriculture exploitent de nouveaux types de technologie pour améliorer les charges de travail industrielles telles que l'ingénierie et la conception, la production et l'optimisation des actifs, la gestion de la chaîne d’approvisionnement, les prévisions, la gestion de la qualité, ou encore les produits et machines intelligents.
De l'efficacité opérationnelle au contrôle qualité et au-delà, voici quatre façons dont les entreprises utilisent le machine learning pour repenser les processus industriels.
La maintenance prédictive des équipements
Un défi auquel de nombreuses entreprises industrielles et manufacturières sont confrontées aujourd'hui réside dans la maintenance continue de leurs équipements. Historiquement, la maintenance des équipements se déroulait de façon réactive (après une panne) ou préventive (effectuée à intervalles réguliers pour éviter les pannes), les deux étant des pratiques coûteuses et inefficaces. La maintenance prédictive est la meilleure solution puisqu’elle donne aux entreprises la possibilité de prévoir quand les équipements auront besoin d'être entretenus. Cependant, la plupart des organisations manquent du personnel et de l'expertise nécessaires pour créer leur propre solution.
Heureusement, pour des entreprises comme GE Power - un fournisseur leader d'équipements, de solutions et de services de production d'électricité - la maintenance prédictive est enfin à portée de main. Il existe désormais des systèmes de bout en bout qui utilisent des capteurs et l'apprentissage automatique pour détecter et alerter les entreprises des fluctuations anormales des vibrations ou de la température des machines, sans apprentissage automatique ni expérience du cloud. Ce type de technologie a aidé GE Power à moderniser rapidement les actifs avec des capteurs et à les connecter à des analyses en temps réel dans le cloud, passant de pratiques de maintenance temporelles à des pratiques de maintenance prédictives et prescriptives. Et à mesure qu'ils évoluent, GE Power peut utiliser ces systèmes pour mettre à jour et entretenir à distance sa flotte de capteurs, sans jamais avoir à les toucher physiquement.
La détection d'anomalies grâce à la vision par ordinateur
Une autre étape toute aussi importante que la maintenance des équipements consiste à garantir la qualité des produits fabriqués. L'inspection visuelle des processus industriels nécessite généralement un contrôle humain, parfois fastidieux et inégal. Pour améliorer le contrôle de la qualité, les industriels se tournent vers la vision par ordinateur qui fournit une vitesse et une précision accrues pour identifier les défauts de façon systématique. Une fois de plus, des freins ont empêché les entreprises de créer, déployer et gérer leurs propres systèmes de détection visuelle d'anomalies basés sur le ML. Désormais, les organisations peuvent utiliser des solutions de détection de haute précision et à faible coût, capables de traiter des milliers d'images par heure pour repérer les défauts et les anomalies, puis signaler les images qui diffèrent de la base de référence afin que les mesures appropriées puissent être prises.
Améliorer l’efficacité opérationnelle
De nombreuses entreprises issues de l’industrie cherchent également à appliquer la vision par ordinateur pour les aider à optimiser l'efficacité des opérations. Aujourd'hui, les organisations examinent manuellement les flux vidéo sur leurs sites industriels pour authentifier l'accès aux installations, inspecter les expéditions, détecter les déversements et dans d’autres situations sensibles. Mais effectuer cette tâche en temps réel est à la fois difficile et source d'erreurs. Et bien que les entreprises puissent vouloir remplacer les caméras IP (Internet Protocol) existantes par des caméras intelligentes disposant de suffisamment de puissance de traitement pour exécuter des modèles de vision par ordinateur, cela peut être coûteux et inefficace. En effet, même des caméras intelligentes ayant une faible latence ne garantissent pas forcément une bonne précision. En revanche, les industriels peuvent utiliser des équipements qui leur permettent d'ajouter la vision par ordinateur aux caméras sur site existantes, ou même utiliser des kits de développement logiciel pour créer de nouvelles caméras capables d'exécuter des modèles de vision par ordinateur efficaces en périphérie.
La société mondiale d'énergie BP cherche à déployer la vision par ordinateur dans ses 18 000 stations-service dans le monde. En s’appuyant sur AWS, elle s’emploie à tirer parti de la vision par ordinateur pour automatiser l'entrée et la sortie des camions de carburant vers leurs installations et pour vérifier que la commande correcte a été exécutée. La vision par ordinateur peut aider à alerter les travailleurs en cas de risque de collision, à identifier un objet étranger dans une zone d'exclusion dynamique et à détecter toute fuite d'huile.
Aujourd’hui, les chaînes d'approvisionnement sont des réseaux mondiaux complexes intégrant fabricants, fournisseurs, distributeurs et logistique, et doivent s’appuyer sur des méthodes sophistiquées pour comprendre et s’adapter à la demande des clients, aux fluctuations du prix des matières premières et à des facteurs externes tels que les congés, les imprévus et même la météo. Ne pas anticiper correctement ces variables peut avoir des répercussions coûteuses, entraînant un sur ou un sous-provisionnement et conduisant à un gaspillage des ressources ou à une mauvaise expérience client. Pour aider à prévoir l'avenir, les entreprises utilisent donc le machine learning afin d’analyser les données chronologiques et fournir des prévisions précises qui les aident à réduire les dépenses d'exploitation et les inefficacités, à garantir une plus grande disponibilité des ressources et des produits, à livrer les produits plus rapidement et à réduire les coûts.
Le machine learning a aidé Foxconn, le plus grand fabricant d'électronique et fournisseur de solutions technologiques au monde basé à Taipei, Taiwan, face à une volatilité sans précédent de la demande, des approvisionnements et des capacités des clients en raison de la pandémie Covid-19. La société a développé un modèle de prévision de la demande pour son usine au Mexique afin de générer des prévisions précises des commandes. En utilisant le modèle sde Machine Learning, ils ont pu augmenter la précision des prévisions de 8%, soit une économie projetée de 553 000 dollars par an par installation, tout en minimisant le gaspillage de main-d'œuvre et en maximisant la satisfaction des clients.
Pour être à la hauteur du potentiel que le machine learning peut offrir aux environnements industriels, produits manufacturés, opérations de logistique et chaîne d'approvisionnement, les entreprises se tournent de plus en plus vers cette technologie pour rendre les processus plus faciles, rapides et précis. En combinant l'analyse de données en temps réel dans le cloud et le machine learning à la périphérie, les organisations industrielles transforment progressivement leurs aspirations en réalités et stimulent la prochaine révolution industrielle.