Data & industrie : que faire de vos données ?

Collecter des données de votre installation pour améliorer son fonctionnement et sa performance est aujourd’hui possible grâce aux nouvelles technologies. C’est en partant d’une problématique ciblée et de vos objectifs business (qualité produit, organisation de maintenance, optimisation du coût du produit) que vous pouvez mettre en place une data stratégie. Sur cette base, ifm construit avec vous le plan de remontée des données nécessaires, dont le déploiement peut être progressif.

Pourquoi les industriels ont-ils besoin de données ?

La question du pourquoi est fondatrice de tout projet de remontée de données : la collecte doit être justifiée et la donnée attendue précisément identifiée. Placées au cœur de vos problématiques, les données obtenues seront ainsi qualitatives, pertinentes pour votre objectif business et fournies en juste quantité.

Data stratégie : réfléchir à votre utilisation de la donnée industrielle

Le besoin de données est commun à de nombreux services de l’entreprise industrielle : la donnée est en effet la clé de tout pilotage. Toutefois, chaque interlocuteur (production, qualité, utilité, maintenance, logistique, supply chain) a un objectif différent, qu’il convient de qualifier avec précision. Certaines entreprises mènent également une réflexion d’ampleur sur la donnée qui permet ensuite de générer une base de données commune (stratégie de data lake) dans laquelle chaque service peut piocher ce qui est nécessaire à son propre process de travail et d’amélioration continue.

Les principaux objectifs business de la demande de données process

Nous évoquons ci quatre objectifs majeurs que nous rencontrons :

Une fois que votre objectif business et les données nécessaires pour l’atteindre sont clairement définis, ifm peut les traduire en solutions techniques. 

Comment construire une architecture de data pour l’industrie ?

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Une fois que les valeurs utiles à votre objectif ont été définies, vous avez l’assurance d’éviter toute surabondance de données ou tout manque d’information cruciale. ifm vous aide alors à définir la fréquence d’acquisition des données nécessaire à chaque emplacement de votre machine ou ligne de production, avant de choisir les équipements à mettre en place. Suivant la complexité de l’architecture de données souhaitée par votre entreprise, une équipe de data scientists peut intervenir dès la première étape du projet.

Les capteurs à l’origine de votre donnée brute

Le recueil de données passe par l’installation de « tuyaux » par lesquels remonteront les informations vers votre système central. Au niveau des capteurs, ces tuyaux sont ceux de la technologie IO-Link. Les capteurs numériques qui en sont équipés multiplient à la fois vos canaux de communication et la diversité ainsi que la quantité de données récupérables.

Ces données brutes, ce sont par exemple des informations sur vos déchets matière, sur l’état de vos capteurs, sur la qualité de vos ingrédients… La visualisation de ces données constitue un solide soutien au pilotage en deux étapes :

1. visualiser des données en temps réel pour réagir aux problématiques de recettes ou de maintenance : c’est le rôle de notre plateforme moneo ;
2. bénéficier de l’analyse de données de l’intelligence artificielle (IA) pour améliorer son process, générer de l’apprentissage statistique.

Vous pouvez ainsi faire du pré-processing : récupérer les données sur vos systèmes de données supérieurs (cloud, data lake) pour créer des tableaux de bord, générer des alarmes, faire des analyses poussées. Grâce à la variété des briques fournies par ifm (capteurs, devices, systèmes de transmission des informations, logiciels, bases de données…), nous mettons en place des solutions sur mesure, ciblées ou complètes selon que vous :

• disposez déjà d’architectures et plateformes sur lesquelles vous voulez remonter des données supplémentaires
• souhaitez uniquement intervenir sur une information précise, de type maintenance.

II est communément admis que, pour disposer du maximum d’informations sur sa chaîne de production, il convient de la suréquiper en capteurs dans un premier temps. Cette étape est intéressante pour entraîner un modèle d’IA efficace sur la première « chaîne / machine ». En effet, pour passer à l’échelle, le modèle n’a pas forcément besoin de toutes les données captées et peut proposer de rationaliser le « nombre de tuyaux », toujours pour répondre à l’objectif business poursuivi.

 A l’aide de l’interface spécifique fournie, le client dispose ensuite d’une mise en forme des données claire, intuitive et pleinement utilisable.

Exploiter vos données industrielles : les bénéfices conjugués de l’IA et de la maintenance conditionnelle

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Grâce à l’installation de capteurs et de la technologie IO-Link, vous bénéficiez maintenant d’informations en temps réel sur le fonctionnement de votre usine. Celle-ci vous permet de réagir de façon pragmatique, avec une analyse plus précise, localisée et juste de différentes situations. Par exemple, l’observation d’une courbe vous indique rapidement la présence d’une fuite d’eau et son emplacement. L’intelligence artificielle peut vous permettre d’aller plus loin : organiser des campagnes préventives voire déduire la meilleure conduite à tenir dans une situation donnée à partir de votre historique machine.

• AVANT: grâce à toutes les informations retenues et processées, l’IA vous propose les meilleures recettes, dans le contexte à venir (par exemple en fonction des conditions météorologiques, si votre activité y est sensible).
• PENDANT: les valeurs sont sous contrôle permanent pour s’assurer qu’elles restent dans la norme et vous alerter en cas d’aléa. A chaque étape du process, vous avez connaissance des réglages à effectuer pour maintenir la qualité en sortie : il s’agit autant de la qualité attendue du produit que du respect des cahiers de charge.
• APRES: les données enregistrées permettent l’obtention d’un feedback qui justifie les choix effectués.

Evolution dans votre analyse de données

La validité de cette analyse est vérifiée à intervalles réguliers après son instauration. Il s’agit avant tout de s’assurer que le système ne dérive pas et reste fiable pour la conduite de votre activité.

L’analyse prédictive répond aux 20% de problématiques de maintenance qui ne peuvent être résolues par le biais de la maintenance conditionnelle. Complémentaires, l’une alerte sur l’existence d’un dépassement de seuil, l’autre fournit une analyse basée sur les comportements passés de votre installation, pour anticiper et réduire la gravité des incidents.

Les points de captation de vos données varient suivant vos processus et métiers : ils font nécessairement l’objet d’une analyse précise de votre besoin. La remontée de données est ainsi mise en place suivant une structure qui répond à votre enjeu business particulier.