Dans un monde où l’industrie 4.0 est en pleine effervescence, l’IA, les jumeaux numériques et l’analyse des données en temps réel s’imposent comme les leviers clés pour piloter l’usine du futur, en optimisant les processus et en augmentant l’efficacité. Mais les mettre en œuvre, impose aussi de gérer les défis qui les accompagnent : gestion du volume croissant de données, nécessité de solutions robustes, cybersécurité et durabilité…
Les données en temps réel permettent de franchir un cap en matière d’innovation et favorisent l’émergence d’usines plus intelligentes grâce à de puissants outils comme l’Edge Computing, l’intelligence artificielle et l’analyse de données en continu. Selon un rapport de Fortune Business Insights, le marché mondial du Big Data qui représentait 3.22 milliards de dollars en 2018, devrait atteindre 9.11 milliards de dollars à l’horizon 2026. Les entreprises ne se contentent plus d’investir dans de nouvelles technologies stimulant la productivité, elles combinent également les technologies d’exploitation (OT) à l’Edge et à l’IA pour devenir plus intelligentes.
L’évolution du « Smart manufacturing »
Dans le secteur industriel, le Edge désigne l’environnement de fabrication dans lequel les caméras, les capteurs, les machines et les chaînes de montage génèrent de la donnée. Le Edge Computing permet ainsi aux entreprises de collecter et de stocker les données provenant de ces sources variées ou de systèmes de contrôle et d’automatisation connectés. Ensuite, le Edge Computing va permettre aux organisations de bénéficier d’un système interconnecté aux composants géographiquement distribués, capable de fonctionner au sein d’une variété d’environnements physiques pour : sécuriser, structurer, vérifier la compliance et rendre inter-opérable la donnée au plus près de son point de création.
Tel un système nerveux digital, le Edge Computing va favoriser la prise de décision rapide ou les actions instantanées grâce à l’IA et l’apprentissage automatique. Cependant, passée la phase de maquettage, lorsque les attentes des utilisateurs en matière d’informations en temps réel augmentent, l’immense flux de données situé en périphérie peut paradoxalement représenter un obstacle à la transformation en submergeant les technologies Edge. Il se crée alors le phénomène de « bulles de données » qui ralentit l’écosystème Edge dans son ensemble. Malgré ces défis technologiques, les organisations continuent d’innover massivement à la périphérie, en se différenciant par leur capacité à tirer pleinement profit de ces données.
L’alliance de l’IA et du Edge
L’intelligence artificielle à la périphérie est un gage de compétitivité pour les entreprises et présente de nombreux avantages pour un impact considérable dans de nombreux domaines dont : les jumeaux numériques augmentés, la R&D, la formation, la Computer vision, la maintenance prédictive, le contrôle qualité ou encore la gestion de preuves numériques.
L’IA a par exemple la capacité de suivre les pièces qui entrent et se déplacent dans une usine, et la vision par ordinateur aide à accélérer le rythme et automatiser les tâches tout au long du cycle de fabrication. Les défauts peuvent être identifiés, signalés et retracés en temps réel et être corrigés immédiatement.
De plus, les systèmes de maintenance prédictive basés sur l’IA exploitent les données des capteurs et les données IoT pour localiser avec précision les besoins en maintenance. Ils permettent ainsi aux techniciens de gagner un temps considérable sur les diagnostics et à l’entreprise de prévenir les futures pannes d’équipements. Le maintien proactif des équipements et des processus à un niveau de performance optimal aide à protéger les collaborateurs, à éviter les perturbations et à réduire les coûts de maintenance.
Intelligence artificielle et Edge Computing pour générer davantage de valeur
L’alliance de l’intelligence artificielle et du Edge promet de nombreux avantages mais pose également certains défis uniques qui doivent être relevés pour en assurer la réussite. Il est essentiel pour les entreprises de mettre en place une base solide d’infrastructure back-end et des services de conseil pour appréhender le parcours de bout en bout, de l’intégration des données Edge au résultat commercial souhaité. Les « Ready-Solutions», systèmes configurés élaborés par des experts de l’IA industrielle peuvent accélérer le retour sur investissement, avec des solutions spécialement conçues pour les scénarios de production intelligente, simplifiant davantage le déploiement, l’intégration, la sécurité et la gestion.
Le choix d’une solution d’IA validée en ingénierie peut aider les entreprises à surmonter les obstacles à l’adoption, notamment le manque d’expertise sur site. Les conceptions validées sont des configurations testées et éprouvées, conçues dès le départ pour une adaptation dynamique aux besoins de scénarios spécifiques. Ces solutions intégrées ont été rigoureusement testées et documentées afin d’en accélérer et d’en simplifier le déploiement.
Des scénarios axés sur les résultats
Si les scénarios à l’origine des réussites d’aujourd’hui sont extrêmement variés, certains thèmes se profilent toutefois : le collaborateur connecté, l’efficacité globale des équipements, la maintenance prédictive, la qualité de la production, l’optimisation du rendement, la logistique améliorée, l’optimisation de la production et les jumeaux numériques figurent parmi les scénarios les plus courants du Edge Computing dans le secteur de la production industrielle.
Le Edge Computing associé à l’IA et à l’analyse de données en continu est déployé sur différents scénarios qui requièrent une analyse multidimensionnelle d’immenses volumes de données (images, relevés audio, capteurs provenant d’appareils et d’équipements connectés et autres actifs). Certains scénarios, notamment ceux renforçant la sécurité et la productivité des collaborateurs connectés, reposent sur une connectivité à haut débit et à très faible latence comme le Wi-Fi et les réseaux cellulaires, pour fournir des informations sur la productivité et la sécurité à flux tendu. D’autres scénarios émergents, tels que la réalité augmentée et la réalité mixte dans les applications de maintenance et de formation, nécessiteront la flexibilité et la rentabilité des réseaux 5G pour résoudre les problèmes de connectivité et de débit de données Wi-Fi.
Combinés, ces technologies et scénarios accompagnent les fabricants dans la conception de produits innovants, premium et à des prix compétitifs. Tout en respectant les objectifs de rentabilité, de durabilité et de sécurité de plus en plus rigoureux.
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De Vincent Barbelin, CTO chez Dell Technologies