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L'intelligence artificielle pour viser le flux tendu

L'intelligence artificielle pour viser le flux tendu

Du pilotage de la production à la maintenance prédictive des équipements, l’intelligence artificielle s’immisce dans l’industrie afin d’optimiser les procédés. Pour les développeurs de logiciels, l’accès au volume considérable de données hétérogènes fournies par les chaînes de production est un enjeu de taille.

L intelligence artificielle (IA) s’impose dans les usines. « Dans l’industrie, on a commencé à parler d’IA début 2016. En deux ans, entre les progrès technologiques et l’avènement de l’industrie 4.0, les discussions sur le sujet ont considérablement gagné en maturité », remarque Amine Benhenni, le cofondateur de Dataswati, une start-up française positionnée sur ce secteur. Outre les solutions consacrées à l’analyse du produit, l’un des principaux axes d’usage de l’IA dans le secteur industriel est l’optimisation de la production. « En contrôlant mieux les étapes, on veut produire plus vite et moins cher », résume Amine Benhenni, dont l’entreprise développe la solution de pilotage qualité PowerOP. De son côté, la start-up française DCbrain édite une solution de pilotage d’infrastructures pour aider à la gestion des réseaux (électricité, vapeur, air comprimé). « En comprenant ce qu’il se passe en temps réel dans ces réseaux, notre outil permet d’abaisser la consommation d’énergie et de réduire le nombre de pannes ou d’anomalies », fait valoir Benjamin de Buttet, le fondateur de DCbrain. De son côté, la plate-forme d’intelligence énergétique de Metron fait le lien avec des plates-formes externes (marchés de l’énergie, prévisions météorologiques) pour une gestion globale et stratégique de l’énergie.

Autre levier d’action, les équipements. Historiquement corrective, puis préventive, la maintenance est aujourd’hui prédictive, grâce à des logiciels intelligents qui détectent des signes d’approche de panne. « Avec l’IA, on va vers une maximi­sation de l’utilisation des outils industriels, une accélération de la cadence et une minimisation des temps d’arrêt machine », s’enthousiasme Katia Hilal, PDG d’Amiral Technologies, spin-off du CNRS qui met au point des solutions pour diagnostiquer l’état de santé des équipements. Quant à l’entreprise CYM, elle fournit de la maintenance prédictive en surveillant et en analysant le comportement des machines, puis en définissant leurs modèles de bon fonctionnement pour anticiper les défaillances. De façon générale, les technologies d’IA permettent de doter les systèmes numériques d’une certaine forme d’intelligence pour qu’ils adoptent, dans un contexte donné, un comportement particulier. Ce dernier est souvent codé par des experts, mais il peut aussi être appris à partir d’exemples, les données, par apprentissage automatique (machine learning).

Optimiser les performances

Reste à pouvoir accéder aux données de production en temps réel. « Les automates produisent de la donnée depuis longtemps, mais toutes les usines ne sont pas équipées pour les faire remonter dans une base et alimenter nos algorithmes », précise le cofondateur de Dataswati. Pour lever ce verrou, des solutions de plates-formes arrivent progressivement sur le marché. La start-up Optimistik située au Bourget-du-Lac (Savoie) a développé OIAnalytics, une plate-forme d’analyse pour simplifier le traitement des données et optimiser les performances industrielles. C’est le créneau sur lequel se positionnent aussi Siemens avec MindSphere, GE avec Predix ou encore Schneider Electric avec EcoStruxure.

Fournisseurs de machines haute technologie, ces géants ont un accès privilégié aux chaînes de production. Ils complètent leur offre en proposant des équipements pour faire remonter les données de leurs clients ainsi[…]

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