Internet Industriel des Objets IIOT : Comment l'analyse et les processus basés sur l'IA révolutionneront le secteur industriel

Résumé

Jim Chappell, responsable mondial de l'IA et de l'analyse avancée, AVEVA examine les implications et les avantages de l'intelligence artificielle au sein d'entreprises complexes.

Comment l'analyse et les processus basés sur l'IA révolutionneront le secteur industriel

Des voitures sans conducteur aux médecins virtuels, l'intelligence artificielle (IA) va de plus en plus transformer notre façon de vivre, de travailler, de voyager et de faire des affaires au 21e siècle. PwC estime que l'IA pourrait ajouter jusqu'à 15,7 billions de dollars à l'économie mondiale d'ici 2030. Qu'entend-on par «IA» et «Analytics»? L'intelligence artificielle en tant que vaste ensemble de technologies qui exploitent le big data pour créer des connaissances et aider à tirer des conclusions exploitables pour nos clients. L'intelligence artificielle et l'analyse se divisent en quatre catégories reflétant le type d'informations fournies; ces catégories sont des informations prédictives, de performance, prescriptives et pronostiques – les quatre P de l'IA industrielle. Lorsqu'elles sont combinées, elles apportent beaucoup plus de valeur grâce à des processus de pensée complexes de l'IA.Il ne fait aucun doute que l'IA commence à perturber le lieu de travail grâce à la transformation numérique, ce qui entraîne une utilisation intensive du jumeau numérique. Ce «jumeau numérique» est en fait une représentation virtuelle d'un objet physique ou d'un système. Au fur et à mesure de son évolution, il en est venu à englober également des entités plus grandes telles que des bâtiments, des usines et des villes. Il comprend des données IOT, des systèmes informatiques avancés, des processus numériques, des documents électroniques et des analyses avancées qui modélisent tous l'espace physique.La combinaison de l'IA avec le jumeau numérique se traduit par une productivité considérablement améliorée. Ce n'est pas de la théorie; c'est un fait et il est quantifiable. L'IA améliore la productivité de la main-d'œuvre et améliore la sécurité, la fiabilité, la qualité et la sécurité. Grâce à des gains d'efficacité et à une réduction des déchets, l'IA crée un environnement global plus vert avec une durabilité accrue. L'IA aide également les travailleurs eux-mêmes – en les perfectionnant et en permettant au personnel de prendre des décisions plus précises basées sur les données. Des études montrent qu'il n'y a pas suffisamment de nouveaux employés qualifiés pour remplacer les connaissances d'une main-d'œuvre vieillissante qui approche rapidement de la retraite. L'IA contribue également à faciliter et à réduire cet écart.

Des défis uniques dans le secteur industriel

Le secteur industriel comprend les entreprises qui produisent des biens d'équipement utilisés dans la construction et la fabrication. Les entreprises du secteur des biens industriels fabriquent et vendent des machines, du matériel et des fournitures qui sont utilisés pour produire d'autres biens plutôt que vendus directement aux consommateurs. Quelques divisions communes du secteur industriel comprennent l'industrie automobile, l'industrie chimique, la production d'acier, les aliments et boissons et l'industrie de l'énergie (électricité, gaz, pétrole) par exemple.Le monde industriel a mis plus de temps à se numériser que les industries grand public en raison de leur complexité. . Cela est en train de changer alors que les entreprises tirent parti d'un certain nombre de méga tendances:

L'adoption de l'Internet des objets industriel (IIoT) signifie que plus d'informations sont disponibles aujourd'hui que jamais auparavant, ce qui donne un potentiel de visibilité sans précédent. On estime que d'ici 2020, il y aura 50 milliards d'actifs connectés via Internet, mais aujourd'hui moins de 3% des données sont utilisées de manière significative (Source: IDC).

La visualisation des données est nécessaire pour interpréter clairement des ensembles de données complexes d'une manière claire et accessible afin de permettre une meilleure prise de décision. La manière la plus simple de comprendre le fonctionnement d'une usine est de la visualiser comme un jumeau numérique: une représentation numérique interactive et fonctionnelle de l'actif physique.

L'intelligence artificielle (IA) peut interpréter et apprendre à partir de vastes volumes de données, en utilisant ces apprentissages pour atteindre des objectifs spécifiques. Cela facilite la maintenance prédictive efficace des actifs, réduit les coûts, minimise les temps d'arrêt et améliore la sécurité.

Dans le secteur industriel, les applications d'IA sont soutenues par l'adoption croissante d'appareils et de capteurs connectés via l'Internet des objets (IoT). Les machines de production, les véhicules ou les appareils transportés par les travailleurs humains génèrent d'énormes quantités de données. L'intelligence artificielle permet l'utilisation de ces données pour des tâches à forte valeur ajoutée telles que la maintenance prédictive ou l'optimisation des performances à des niveaux de précision sans précédent. Par conséquent, la combinaison de l'IoT et de l'IA devrait lancer la prochaine vague d'améliorations des performances, en particulier dans le secteur industriel.Les premiers utilisateurs de la technologie de l'IA se sont déployés sur site, dans le cloud, à la périphérie et via de nombreux types de architectures hybrides. L'IA en elle-même n'est pas une chose mais comprend plusieurs types de technologies, y compris les réseaux de neurones, l'apprentissage profond, le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur, l'apprentissage automatique non supervisé, l'apprentissage automatique supervisé, l'apprentissage par renforcement, l'apprentissage par transfert, etc. Ces différents types d'IA sont appliqués de différentes manières dans le monde industriel pour créer des solutions ciblées fournies sous forme d'analyses descriptives, prédictives et prescriptives.Une solution relativement courante utilisée dans un large éventail d'industries aujourd'hui est l'analyse prédictive sous la forme d'apprentissage automatique pour identifier les anomalies avec les équipements et les processus. Ces anomalies peuvent indiquer des problèmes de performance ou une détérioration de la santé des actifs bien avant tout système de contrôle ou avertissement / alarme. Les délais avec l'analyse prédictive peuvent être de plusieurs jours, semaines, voire mois, ce qui permet aux opérateurs et au personnel de maintenance de disposer de suffisamment de temps pour réagir et planifier les réparations et les corrections.Les outils logiciels sont de plus en plus sophistiqués afin de fournir des informations supplémentaires sur ces anomalies. Cela comprend l'identification des capteurs qui sont les principaux contributeurs au problème ainsi que la cause première probable. Avec tout ce niveau de sophistication, les problèmes peuvent être identifiés et corrigés rapidement, bien avant qu'ils n'aient un impact majeur sur les opérations. Cela se traduit par moins de temps d'arrêt, une meilleure qualité du produit, une réduction des risques et une efficacité et une rentabilité globales accrues. Des exemples d'analyses prédictives réussies comprennent des «captures» de turbine sophistiquées où il y avait des changements progressifs de réduction des vibrations. À chaque fois, le fabricant a dit au client que tout allait bien parce que c'était une réduction des vibrations, pas une augmentation. Dans cette situation, cela s'est avéré être dû au début de la séparation des pales dans les étages de la turbine. Le système était loin d'une alarme ou d'un avertissement du système de contrôle. Cependant, si cela avait continué, cela aurait entraîné une panne qui aurait pu détruire la turbine, provoqué des temps d'arrêt importants (perte de production d'électricité) et un risque de blessures graves pour le personnel. Des estimations prudentes du client ont montré que plus de 34 millions de dollars américains ont été évités grâce à la détection précoce de ce problème.Un autre exemple s'est produit lors d'une tempête majeure avec des vents violents où une société de réseau de transport a exploité l'IA et des analyses avancées pour éviter une explosion catastrophique du transformateur. Le système s'est alarmé en raison de modèles inhabituels d'analyse des gaz dissous (DGA), y compris le méthane et le dioxyde de carbone.

Surmonter la peur de l'automatisation

Au-delà de décider où et comment utiliser au mieux l'IA, une culture organisationnelle ouverte à la collaboration des humains et des machines est cruciale pour tirer le meilleur parti de l'IA. La confiance fait partie des mentalités et des attitudes clés d'une collaboration homme-machine réussie. L'IA perturbe les emplois, ce qui entraîne parfois l'élimination de certains types de professions. Mais cela crée également une variété de nouveaux emplois tels que la surveillance des techniciens de service, des analystes de données et des scientifiques des données. Forbes estime que 75 millions d'emplois seront déplacés d'ici 2022 en raison de l'IA (machines et algorithmes). Dans le même temps, 133 millions de nouveaux emplois devraient être créés, ce qui se traduira par une augmentation nette de 58 millions d'emplois supplémentaires au cours des 3-4 prochaines années. Bien sûr, ce n’est pas nouveau. La mise en œuvre de nouvelles technologies perturbe la main-d'œuvre depuis des siècles. L'histoire a montré que si l'innovation élimine certains emplois, elle en ajoute généralement plus qu'elle n'en détruit, ce qui se traduit par une augmentation nette de la main-d'œuvre globale. Malheureusement, l'intelligence artificielle peut parfois créer une peur globale de l'inconnu, y compris des problèmes de confidentialité et de l'angoisse d'être remplacée. Les entreprises doivent prendre des mesures pour s'assurer que ces craintes sont gérées et que des canaux de formation et de communication appropriés sont en place pour minimiser la peur due à la désinformation et à un manque général de compréhension.Voici quelques étapes pratiques à considérer si une entreprise souhaite explorer la mise en œuvre de l'intelligence artificielle ou de la capacité d'apprentissage automatique dans leur processus métier:

Tirez parti de l'IA pour obtenir beaucoup plus de valeur des logiciels industriels existants: SCADA (un acronyme pour Supervision Control And Data Acquisition fait généralement référence aux systèmes de contrôle industriels) et d'autres types de systèmes de contrôle sont devenus une pratique courante dans la plupart des installations industrielles. De plus, des historiens de données sont généralement installés à côté de ces systèmes pour collecter et archiver les Big Data qui en résultent. Aujourd'hui, ces données historiques et en temps quasi réel sont généralement utilisées pour les tendances, les rapports et la visualisation IHM. L'intelligence artificielle permet aux entreprises d'obtenir beaucoup plus de valeur et d'informations à partir de ces données historiques grâce à des technologies de pointe telles que l'apprentissage automatique multi-varié et l'apprentissage en profondeur. En intégrant des logiciels imprégnés d'IA dans les infrastructures informatiques industrielles existantes, les entreprises peuvent considérablement amplifier la valeur et le retour sur investissement en détectant et en résolvant les problèmes opérationnels et de maintenance avant qu'ils ne deviennent des problèmes plus importants qui entraînent souvent des temps d'arrêt imprévus. Cela seul peut augmenter la disponibilité de plus de 10% par an, ce qui se traduit par des coûts évités et des gains d'efficacité substantiels.

Tirez parti du cloud pour faciliter la mise en œuvre de l'IA, permettant aux entreprises de se développer rapidement: l'intelligence artificielle est en train de devenir le cerveau derrière le cloud. Par conséquent, les entreprises peuvent rapidement déployer et accéder à une variété de capacités logicielles industrielles basées sur divers types de technologie d'IA. Le cloud est le mécanisme de livraison et le SaaS est le modèle commercial; cependant, l'IA génère une grande partie de la valeur acquise. Aujourd'hui plus que jamais, l'IA devient plus facilement accessible et plus rentable à déployer dans les environnements industriels.

Combler le fossé entre l'IA et les humains: afin de tirer le maximum de valeur de l'IA, les entreprises doivent veiller à combler le fossé entre l'IA et la compréhension humaine. Une part importante de la main-d'œuvre est aujourd'hui quelque peu méfiante ou craintive à l'égard de l'IA. Certains ne croient pas que cela puisse vraiment les aider, et d’autres craignent qu’elle ne les remplace. Il est essentiel que les entreprises fassent tout ce qu'elles peuvent pour s'assurer que les avantages des logiciels infusés par l'IA soient traduits dans la langue vernaculaire du travailleur ciblé. Les avantages fournis par l'IA doivent être mis en contexte, utiles et exploitables. Si cela ne se produit pas, une grande partie de la valeur de l'IA est gaspillée.

Soyez ouvert à l'innovation et au changement continus: les capacités de l'IA continuent d'évoluer et de s'améliorer. Les logiciels deviendront plus intelligents grâce à des combinaisons de capacités d'IA afin d'obtenir une pensée et un raisonnement plus sophistiqués basés sur la machine. Au milieu de ces changements, les entreprises peuvent tirer de plus en plus d'avantages grâce à une meilleure compréhension des décisions en matière de coûts par rapport aux risques, une meilleure compréhension des processus métier et des efficiences associées, et de meilleures prévisions des événements futurs. En continuant à planifier et à intégrer le changement, les entreprises peuvent tirer parti des capacités et des connaissances en amélioration constante de l'IA.

Les technologies de pointe de l'intelligence artificielle améliorent les processus industriels, détectent et résolvent de manière proactive les problèmes et fournissent des conseils pour les décisions fondées sur les risques, ce qui se traduit par des économies de coûts significatives et une compétitivité améliorée pour l'entreprise.Cette nouvelle technologie transforme les capacités dans tous les domaines. l'entreprise en intégrant l'IA et les logiciels d'ingénierie, d'exploitation et de maintenance pour fournir des analyses intelligentes et axées sur les résultats. Lorsque les entreprises appliquent l'IA pour résoudre les problèmes industriels liés à l'amélioration de la productivité, à la découverte d'informations, à la gestion des risques et à l'optimisation des coûts, il en résulte une valeur transformatrice inégalée pour les entreprises.

A propos de l'auteur

Avec plus de 30 ans d'expérience dans le secteur des logiciels industriels, Jim Chappell est actuellement responsable de l'intelligence artificielle (IA) et de l'analyse avancée dans toutes les unités commerciales, produits et marchés d'AVEVA. Avant d'occuper son poste actuel, il a dirigé la suite de produits logiciels Asset Performance Management (APM) et les services d'ingénierie / d'analyse connexes pour Schneider Electric.

Jim est titulaire d'un B.S. en génie nucléaire du Rensselaer Polytechnic Institute (RPI) à Troy, NY, un M.S. en génie nucléaire de la Naval Nuclear Power School à Orlando, FL, et un M.B.A. (avec concentration en MIS) de l'Université Chaminade à Honolulu, Hawaï. En outre, il est diplômé de l'école des officiers du corps du génie civil (CECOS) à Port Hueneme, en Californie.

AVEVA Group plc fournit des logiciels industriels innovants pour transformer des industries complexes telles que le pétrole et le gaz, la construction, l'ingénierie, la marine et les services publics. Les solutions logicielles et la plate-forme d’AVEVA permettent la conception et la gestion d’actifs industriels complexes tels que les centrales électriques, les usines chimiques, les installations de traitement de l’eau et les fabricants d’aliments et de boissons, en déployant l’IIoT, le Big Data et l’intelligence artificielle pour transformer numériquement les industries. Pour plus d'informations, visitez www.AVEVA.com.

Avez-vous apprécié cet article génial?
Consultez nos e-newsletters gratuites pour lire d'autres articles intéressants.
Souscrire

Laisser un commentaire