Les "cinq P" de l'intelligence artificielle industrielle, cerveau des jumeaux numériques
Véritable cerveau des jumeaux numériques, les " cinq P " de l'IA industrielle peuvent améliorer de manière innovante et exaltante les activités de sites industriels.
Au cours des deux dernières décennies, l’intelligence artificielle (IA) a transformé en profondeur le monde de l’industrie, portant à un niveau inédit la capacité des entreprises à optimiser leurs processus, ainsi qu’à détecter et résoudre les problèmes selon une approche proactive. L’accélération de l’adoption de la transformation numérique dans le monde industriel a fait de l’IA un facteur d’amélioration continue utilisé dans de multiples process. Pour preuve : l’utilisation intensive des jumeaux numériques, représentations virtuelles d’objets, systèmes ou usines créées à partir de données transmises par des appareils connectés à l’Internet des objets (IoT), des systèmes informatiques avancés ou encore des process numériques.
L’IA constitue le cerveau du jumeau numérique. Appliquée sous différentes formes - réseaux neuronaux, vision par ordinateur et machine learning (ML), elle permet de réaliser des solutions ciblées, présentées sous une forme analytique. Lorsqu’un jumeau numérique entre en service, les informations générées par ses solutions d’IA analytique démultiplient le champ des possibles, en permettant par exemple d’améliorer des opérations pour rendre les process plus sûrs et plus rentables, ou d’automatiser les process de surveillance et de contrôle en vue d’optimiser le niveau de sûreté et de performance.
Dans le domaine industriel, ces solutions d’IA analytique peuvent être rangées en cinq catégories : analyse prédictive, analyse des performances, analyse prescriptive, analyse prévisionnelle et analyse perceptive.
1. Analyse prédictive
L’analyse prédictive est l’une des technologies avancées les plus couramment employées par les entreprises industrielles. Elle s’appuie sur le big data et l’apprentissage automatique (ML) pour détecter des anomalies dans les processus et les actifs. Cette approche met en évidence les manques d’efficacité et permet aux opérateurs d’optimiser les processus tout en les informant de tout futur dysfonctionnement d’un équipement — et ce, plusieurs jours, semaines, voire mois d’avance. Grâce à ces informations, les entreprises peuvent programmer les interventions de maintenance bien avant la défaillance de l’équipement, ce qui limite les risques opérationnels et assure des économies en évitant les immobilisations non planifiées.
2. Analyse des performances
En associant des algorithmes spécifiques aux actifs industriels, l’intelligence artificielle peut non seulement identifier des anomalies qui aident une entreprise à découvrir et corriger des défauts avant qu’ils ne se produisent, mais également optimiser des processus afin d’améliorer les rendements et/ou l’efficacité opérationnelle.
3. Analyse prescriptive
L’analyse prescriptive ne se contente pas de signaler un problème : elle identifie et recommande les mesures les plus adaptées pour le résoudre. Elle utilise à cet effet des outils d’analyse des causes profondes et d’aide à la décision fondée sur le risque pour évaluer la criticité et l’urgence d’un problème avant de préconiser les mesures qui optimiseront l’efficacité et la rentabilité en minimisant les temps d’arrêt et en évitant d’onéreux retards.
4. Analyse prévisionnelle
Dans le cas de l’analyse prévisionnelle, les réseaux neuronaux, ainsi que l’apprentissage profond et par renforcement permettent de prévoir des évènements tels que la dégradation des performances opérationnelles ou la durée de vie restante d’un actif. Ces données peuvent aider les entreprises à gérer les risques, maximiser leur rentabilité et améliorer leur durabilité. L’IA prévisionnelle peut être utilisée pour optimiser les stratégies d’exploitation et de maintenance en fournissant des informations fondées sur le risque afin de prendre toutes sortes de décisions. Par exemple : est-ce qu’une machine peut tenir jusqu’à la prochaine intervention de maintenance planifiée, ou faut-il intervenir sans tarder ? Cette approche peut également permettre d’identifier certains potentiels d’amélioration.
5. Analyse perceptive
Enfin, l’analyse perceptive fait référence à la manière dont les machines intelligentes interagissent avec leur environnement. Des technologies avancées telles que l’intelligence artificielle visuelle et auditive ou le traitement du langage naturel (NLP) permettent de détecter automatiquement les relations entre les capteurs et les appareils connectés.
Ne prenez pas de retard !
De plus en plus d’entreprises industrielles sont dans l’optique d’exploiter activement les avantages de l’IA, des jumeaux numériques et des outils analytiques. Dans de nombreux cas, l’IA n’est plus une simple option : c’est pour ces entreprises la condition sine qua non pour demeurer compétitives, rentables et durables. Les avantages augmentent avec l’intégration des nouvelles capacités associées aux « cinq P de l’IA industrielle », grâce auxquels les entreprises peuvent — entre autres — détecter et prévenir les problèmes plus rapidement, mieux gérer l’entretien des actifs, mais aussi optimiser et améliorer les processus. Résultat, les opérations industrielles s’améliorent régulièrement, de manière à la fois originale et passionnante.
Les possibilités offertes par l’application des "cinq P de l’IA industrielle" semblent virtuellement illimitées. Compte tenu de la progression inexorable de l’IA, année après année, nous nous réjouissons de découvrir ce que l’avenir nous réserve.