Créer de la valeur à partir de données à la confluence de l'IA et de l'IoT

La génération de données n'a rien de nouveau pour les installations industrielles qui cherchent à avoir un avantage concurrentiel. Cependant, ce sont les progrès réalisés en matière de création de valeur à partir de ces données qui changent la donne.

(Source de l'image : Weidmüller)

Les nouveaux services axés sur les données incitent les ingénieurs et les fabricants à élaborer des modèles commerciaux rentables et efficaces pour créer des usines intelligentes dotées de technologies sophistiquées, capables d'améliorer la qualité des produits et de réduire les coûts.

Mais comment les fabricants font-ils pour passer des données à la valeur ? De nombreux fabricants s'inspirent des possibilités offertes par l'intelligence artificielle (IA) et son interaction avec l'Internet industriel des objets (IIoT). Les progrès des algorithmes d'apprentissage automatique, ainsi que la collecte et l'affinement des données se traduisent par un rendement et une productivité accrus.

Ce qui semble très compliqué au premier abord peut en fait être réalisé grâce aux avantages concrets de l'industrie intelligente.

Les méthodes d'intelligence artificielle et en particulier l'apprentissage automatique sont des outils utilisés pour analyser les données des machines. Elles permettent de relier les données entre elles et d'identifier des corrélations inconnues.

Le concept de Weidmüller implique l'utilisation simple de l'IA au moyen de logiciels d'apprentissage automatique pour la construction de machines et d'installations. Dans ce but, nous avons normalisé et simplifié l'utilisation de l'apprentissage automatique pour les applications industrielles au point que les experts du domaine n'ayant aucune connaissance spécialisée en science des données peuvent générer leurs propres solutions axées sur les données.

Un outil logiciel guide l'utilisateur tout au long du processus de développement du modèle. Les experts en machines et en processus peuvent facilement créer, modifier et exécuter des modèles d'apprentissage automatique sans l'aide d'experts en science des données, afin de réduire les temps d'arrêt et les erreurs, d'optimiser les activités de maintenance et d'améliorer la qualité des produits. Le logiciel aide à traduire et à archiver les connaissances complexes des applications en une application d'apprentissage automatique fiable.

L'apprentissage automatique peut être appliqué dans de nombreux domaines, de la détection et la classification d'anomalies à la prédiction d'erreurs. Cependant, pour détecter des anomalies et les utiliser pour faire des prévisions quant à la maintenance prédictive, les données doivent être collectées et corrélées. Il existe généralement un volume suffisant de données relatives aux processus pour les machines et les installations. Afin d'obtenir une valeur ajoutée à partir de ces données, celles-ci sont analysées à l'aide de méthodes d'apprentissage automatique, et des modèles appropriés sont mis au point.

Nous pensons qu'il existe un moyen simple de parvenir à l'IoT industriel. Nous soutenons des solutions à quatre niveaux différents qui, selon nous, constituent les éléments fondamentaux :

1. Analyse des données et logique d'entreprise — Obtention d'une valeur ajoutée concrète grâce à des services numériques axés sur les données.
2. Communications de données — Communications inter-réseaux avec le plus haut niveau de sécurité en transportant les données de manière fiable via l'infrastructure réseau.
3. Pré-traitement des données — Réduction des flux de données et des coûts grâce à la technologie IoT Edge, comme les contrôleurs, les systèmes E/S et les compteurs électriques.
4. Acquisition de données — Accès à des données fiables et précieuses dans les applications nouvelles et existantes avec des contrôleurs, des machines, des capteurs, des compteurs et des convertisseurs de signaux analogiques.

L'obtention d'une valeur supplémentaire à partir des données commence par l'utilisation de l'intelligence artificielle. Il peut s'agir d'un simple signal d'alerte. Il est également possible d'utiliser l'apprentissage automatique. Pour connaître et comprendre le comportement des machines, nous utilisons ces quatre éléments fondamentaux pour combiner l'IA et l'IoT, ce qui nous permet de transformer les données en valeur. Pour en savoir plus sur l'utilisation révolutionnaire par Weidmüller de l'apprentissage automatique avec l'intelligence artificielle dans l'automatisation industrielle, découvrez notre série de vidéos sur les usines du futur.