Alors que les méthodologies de fabrication au plus juste sont de plus en plus adoptées à mesure que nous avançons dans l'ère numérique, il existe plus d'opportunités que jamais de transformer les cycles de production de routine en données qui font la différence.
Cela est dû en grande partie à la maturation du big data, unterme générique désignant une série de techniques de stockage, d'organisation et d'analyse développées pour des ensembles de données massifs.
Dans cet article, nous vous présentons quelques concepts clés du big data, ainsi que les cas d'utilisation et les applications les plus importants pour l'analyse du big data dans l'industrie manufacturière.
Définition du Big Data dans l'industrie manufacturière
Le big data se définit comme des ensembles de données exceptionnellement volumineux, comptant potentiellement des milliards de lignes et de paramètres. Dans le domaine de la fabrication, le big data peut inclure des données collectées à chaque étape de la production, notamment des données provenant de machines, de dispositifs et d'opérateurs.
Ces données peuvent être structurées ou non structurées.
Le volume et la complexité des grands ensembles de données, ainsi que le nombre d'outils, de techniques et de meilleures pratiques spécifiques pour travailler avec eux, ont conduit à la maturation du domaine de la science des données et de l'analyse des big data dans et autour de la fabrication.
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Concepts de Big Data
S'il est possible de comprendre comment la croissance du big data va révolutionner l'analyse des données de fabrication sans comprendre comment cela fonctionne "sous le capot", pour ainsi dire, la connaissance de quelques concepts clés peut être très utile.
Tout d'abord, il est important de comprendre que l'analyse des big data n'est pas seulement une question de logiciel.
Une quantité considérable de matériel et d'infrastructure est nécessaire pour prendre en charge l'IA, l'apprentissage automatique et les algorithmes d'apprentissage profond.
Dans de nombreux cas, les données de fabrication sont stockées dans des lacs de données via le cloud et traitées sur des clusters GPU plutôt qu'avec des processeurs CPU traditionnels. Tout cela est une façon jargonneuse de dire que la quantité de données générées par l'usine moderne nécessite des outils de stockage et de traitement actualisés pour les prendre en charge.
En termes d'analyse des données, il y a peu de résultats et de processus fondamentaux derrière même les techniques les plus sophistiquées.
Séparer la corrélation de la causalité avec certitude
En particulier dans le secteur de la fabrication, la compréhension des causes profondes est absolument essentielle à l'amélioration continue.
Il n'est donc pas surprenant que les outils conçus pour déterminer si deux variables sont corrélées ou non, ou pour déduire quelles variables sont causales, soient si importants. Si les techniques standard comme la régression linéaire sont utilisées avec succès depuis des décennies, les algorithmes d'apprentissage automatique permettent de trouver des corrélations et des covariances dans des ensembles de données plus vastes et plus bruyants.
Isolement des valeurs aberrantes et aberrantes
Lorsque vous travaillez avec un grand ensemble de données, il est essentiel de comprendre quels points de données peuvent être regroupés en une tendance et quels sont les points aberrants.
C'est important non seulement parce que de meilleures données signifient des résultats plus nets, mais aussi parce que la détection des valeurs aberrantes est importante pour des programmes tels que la maintenance prédictive, qui reposent sur la détection d'anomalies et leur corrélation avec la défaillance d'une machine ou la dégradation d'une pièce.
Avec suffisamment de données, les réseaux neuronaux et l'analyse d'apprentissage automatique (forêt aléatoire, forêt d'isolement) peuvent aider à détecter, classer et mesurer l'importance des points de données.
Création de nouvelles classifications
L'un des résultats les plus passionnants de l'apprentissage automatique est la production de nouvelles structures de classification et de hiérarchies d'une organisation qui pourraient facilement échapper aux efforts humains. Généralement appelés "apprentissage non supervisé" ou "analyse en grappes", ces algorithmes analysent et classent les informations d'un ensemble de données en détectant les modèles inhérents aux données. Dans le secteur de la fabrication, une application des algorithmes de classification pourrait consister à trouver de nouvelles informations sur l'efficacité des machines dans les données recueillies dans le cadre d'un programme de surveillance des machines.
En définitive, ces techniques se distinguent par leur capacité à "s'entraîner" sur un ensemble de données donné pour produire des résultats plus fiables à chaque nouvelle entrée, par la taille de l'ensemble de données qu'elles peuvent prendre en compte et par la fiabilité de leurs capacités de classification, de prédiction et de prévision.
Cas d'utilisation du Big Data dans l'industrie manufacturière
Maintenance prédictive
La plupart des fabricants suivent un certain programme de maintenance préventive (PM). Avec la maintenance préventive, les superviseurs planifient des temps d'arrêt à intervalles réguliers (ou moins réguliers) pour réparer les actifs avant qu'une panne inattendue n'entraîne des temps d'arrêt non planifiés coûteux.
Qualité prédictive
Le concept est similaire à celui de la maintenance prédictive. Il existe des dizaines de variables qui contribuent aux résultats de la qualité. Pour les fabricants qui suivent ces variables, l'analyse des big data peut aider à déterminer les causes profondes et à identifier les facteurs qui conduisent à des non-conformités.
Détection des anomalies
Qu'il s'agisse d'un petit écart par rapport aux normes dans la qualité d'une pièce fraisée ou de la quantité de chaleur générée par le broyeur lui-même, l'analyse du big data permet de séparer le signal du bruit. Les algorithmes modernes permettent d'identifier les anomalies avec un haut degré de signification statistique.
Vision par ordinateur
Lavision par ordinateur est un outil d'analyse de l'action humaine dynamique en temps réel. Les progrès de l'IA et de l'apprentissage automatique ont permis aux ordinateurs d'observer, de classer et de réagir aux événements humains au fur et à mesure de leur déroulement.
Optimisation du cycle de vie des outils
Bien qu'il existe quelques astuces pour prolonger la durée de vie des outils, cela peut s'avérer délicat. En effet, de nombreuses variables ont un impact sur la façon dont un outil s'usera au fil du temps. Les analyses de big data permettent d'isoler la cause première avec plus de certitude.
Gestion de la chaîne d'approvisionnement
Le timing est essentiel. Le Big Data permet de prédire avec plus de certitude si un fournisseur livrera ou non comme convenu, et permet d'optimiser les chaînes d'approvisionnement pour réduire les risques.
Prévision de la production
L'anticipation de la demande est essentielle pour optimiser la production. Les données que vous collectez sur vos opérations, votre activité et vos fournisseurs peuvent vous aider à mieux vous préparer pour l'avenir.
Amélioration du débit et du rendement
D'innombrables facteurs ont un impact sur le rendement de la production. Le Big Data peut vous aider à trouver des modèles cachés dans vos processus, vous permettant de poursuivre des initiatives d'amélioration continue avec plus de certitude.
Optimisation des cellules de travail
La façon dont une cellule de travail est structurée est essentielle à l'efficacité. L'IA peut trouver des modèles dans les interactions homme-environnement qui vous permettent de concevoir les systèmes de fabrication les plus efficaces possibles.
Gestion du cycle de vie des produits (PLM)
Dans certains secteurs (pharmacie et biotechnologie), chaque mois sur le marché multiplie la valeur de vie d'un produit. L'IA tire des enseignements des produits précédents et des facteurs critiques du marché pour vous aider à optimiser la valeur que vos produits créent au fil du temps.
Conclusions : La décennie des données
Les innovations présentées ici ne sont qu'un rapide tour d'horizon. Il existe d'innombrables autres applications et cas d'utilisation du big data dans la fabrication.
Une chose, cependant, les unit toutes. Vous avez besoin de données pour les réaliser. Plus tôt vous commencerez à collecter des données sur vos systèmes d'opérations de fabrication, plus tôt vous serez en mesure d'appliquer les dernières innovations en matière de science des données.
Vous êtes prêt à en savoir plus ? Consultez notre guide sur la surveillance des machines pour savoir comment commencer à collecter les données dont vous avez besoin.
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