Internet Industriel des Objets IIOT : Transformer une grande industrie avec la nouvelle IA

L'avènement de la technologie transforme la grande industrie de manière spectaculaire et donne aux dirigeants d'entreprise les informations dont ils ont besoin pour réorganiser les modèles commerciaux traditionnels. C'est une évolution qui a vu les organisations subir des évolutions majeures de style, d'échelle, de technique et d'efficacité ces dernières années.Cela dit, les opérations industrielles massives impliquent également des processus très inefficaces, qui ont tendance à nécessiter un raffinement, des réparations et des ajustements continus. Cela signifie que, malgré des progrès significatifs, il reste encore beaucoup à faire pour rationaliser les opérations, améliorer l'efficacité de la production, réduire les temps d'arrêt et augmenter le résultat net.La panacée pour la grande industrie C'est pourquoi Industrie 4.0 – le nom collectif de la vaste gamme de progrès et d'innovations dans les grandes opérations industrielles et de fabrication – reste un sujet d'actualité. Et étant donné le potentiel de croissance de certaines des technologies de transformation comme; L'intelligence artificielle, l'IoT industriel et le big data, il n'est pas difficile de comprendre pourquoi: les entreprises modernes produisent d'énormes volumes de données, principalement grâce à une forte baisse des coûts des capteurs qui a permis la collecte de données à chaque étape de la production. Ceci, associé à une bien meilleure prise de conscience et une meilleure compréhension de la puissance de ces données lorsqu'elles sont utilisées efficacement, a transformé des installations et des machines disparates en objets intelligents et connectés, communément appelés IoT industriel. Aujourd'hui, un déploiement IoT industriel typique comporte des milliers de capteurs et de sources de données qui couvrent le fournisseur, le fabricant, la logistique et les participants à l'entrepôt. Mais en raison de l'interdépendance des données et des actions des participants, ainsi que du volume, de la vitesse et de la variété des données, les avantages de l'IoT ne peuvent pas être pleinement réalisés sans l'IA pour les filtrer et les comprendre. Il n'est donc pas surprenant que le marché de l'IA dans la fabrication seule devrait croître de près de 50% par an, pour atteindre 17,2 milliards de dollars d'ici 2025.Lorsque vous ajoutez d'autres technologies comme l'apprentissage automatique, les capacités des travailleurs connectés et les jumeaux numériques, il est possible de visualiser la panacée pour la grande industrie – une opération hautement interconnectée, optimisée et autonome qui fait passer l'automatisation au niveau supérieur et ne nécessite que peu ou pas d'interférence humaine Besoin d'agilité La réalisation de cette vision est essentielle car les organisations doivent investir de manière concertée et continue dans les connaissances, les capacités, les processus et les cultures qui favorisent une qualité distincte – l'agilité. Les six premiers mois de 2020 ont mis en évidence la nécessité pour les entreprises de répondre adroitement au changement, d'exploiter l'incertitude de manière délibérée et décisive et de tenir la promesse sans précédent de la technologie qui est à leur portée.Même avant la pandémie de Covid-19, la plupart des entreprises étaient confrontées une demande volatile et imprévisible en raison de tendances telles qu'une concurrence mondiale accrue, des cycles économiques plus courts, des pressions environnementales et des gammes de produits plus larges, mais ces pressions – et la réponse des entreprises à celles-ci – se sont accélérées de manière exponentielle. En fait, les modèles de travail sur la façon dont nous vivons ont changé plus rapidement au cours des six premiers mois de 2020 qu'au cours des trois dernières années, alors que les analystes estiment que deux ans de transformation ont été compressés en environ 10 semaines. Être agile n'était pas une nécessité avant, puis il l'est certainement maintenant.Mélanger le meilleur de tous les mondesIl ne fait aucun doute que les organisations doivent être capables de combiner les technologies pour réaliser des synergies qui feront la différence dans un monde de commerce post-Covid. Cela signifie utiliser l'IA et la technologie d'apprentissage automatique pour collecter des données à partir d'une vaste gamme de sources différentes et avoir l'agilité nécessaire pour répondre aux domaines d'amélioration, de réparation, d'expansion et même de nouvelles opportunités commerciales – le tout de manière rapide, ce qui économise du temps et des efforts pour l'entreprise. dirigeants et maintenir la sécurité des employés. En termes simples, il faut une application pour combiner le meilleur de tous les mondes.La création d'une telle application est un développement significatif car elle sert d'interface unique dans les opérations en comblant la fracture informatique et technologique opérationnelle pour une agilité et une situation conscience. Ce faisant, il offre aux entreprises industrielles un chemin accéléré vers la mise en œuvre de l'IA dans la salle de contrôle ou dans l'usine, tout en présentant la détection des anomalies en temps réel dans un affichage visuel contextuel. Il fournit également une intelligence et des informations plus sophistiquées, car plusieurs types d'IA et d'analyses avancées sont combinés via cette interface unique.Il présente également l'avantage supplémentaire de simplifier les processus. Une interface claire permet aux équipes d'exploitation, de maintenance et de production de former rapidement les moteurs d'IA pour qu'ils s'adaptent à la mise en œuvre spécifique de l'entreprise. Une confirmation intuitive du pouce vers le haut ou du pouce vers le bas garantit que les notifications basées sur l'IA sont adaptées aux besoins de l'utilisateur et prennent en charge les objectifs généraux de l'entreprise, sans aucune connaissance en programmation ou en science des données. Cette rétroaction en boucle fermée améliore la précision du moteur de prédiction IA au fil du temps et permet aux utilisateurs de voir ce qui compte. Lorsque des modèles anormaux sont identifiés, ils peuvent être capturés et présentés, fournissant des informations directement là où les opérateurs en ont besoin. Enquêter. Améliorer Ceci est important car, malgré tous les avantages que l'IIoT a apportés (et il y en a beaucoup), il a également alimenté une augmentation massive de la collecte de données d'exploitation et de fabrication en temps réel. En conséquence, les opérateurs et les employés sont confrontés à une surcharge d'informations et ne peuvent souvent pas réagir efficacement ou faire la distinction entre les situations critiques pour les processus et les conditions d'alarme faussement positives, ce qui entraîne une perte de temps et de ressources opérationnelles.Une application basée sur l'IA – hébergée dans le cloud – qui peut collecter, stocker et visualiser les données permettra non seulement aux opérateurs de prendre des mesures proactives, avant que des problèmes de processus et de maintenance ne surviennent, mais cela garantit que chaque capteur, machine et usine est aligné avec les informations dirigées vers une source et les applications sont presque illimitées; maintenance prédictive, surveillance à distance, production auto-optimisée, gestion automatisée des stocks, génération et stockage distribués.Le succès nécessite les meilleures applications de sa catégorie Il ne fait aucun doute que le succès des grandes entreprises industrielles nécessite les meilleures applications IIoT de sa catégorie. Ceux qui s'intègrent aux processus de l'entreprise pour fournir une base collaborative basée sur des normes pour unifier les actifs de toutes les installations pour une amélioration opérationnelle continue et une aide à la décision en temps réel. Et ceux qui ont l'intelligence intégrée pour aider à corriger les cours et guider les organisations à atteindre un succès maximal.C'est peut-être le seul moyen de garantir des normes de conformité à l'échelle de l'entreprise entre les processus, les équipes et les sites – ce qui est nécessaire lorsque cela vient à la gestion des opérations critiques et à l'amélioration de l'aide à la décision pour une rentabilité maximale en ces temps de changement rapide.Jim Chappell, responsable de l'IA et de l'analyse avancée, AVEVA

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