L’avenir du travail passe par l’automatisation des tâches ou activités répétitives et chronophages. Les solutions de transformation numérique et l’intelligence artificielle (IA) offrent une voie vers l’automatisation intelligente des flux de travail et la prise de décision autonome.
Le jumeau numérique est une solution qui englobe tous ces éléments. En 2015, le Forum économique mondial a désigné le jumeau numérique comme une solution déterminante capable d’améliorer les opérations systémiques. Depuis lors, le jumeau numérique a évolué, passant d’un miroir virtuel d’échange de données et de résolution de problèmes à des solutions de pointe qui exploitent les réseaux neuronaux pour construire une logique complexe basée sur des règles, prédire des valeurs ou des résultats afin d’optimiser les systèmes opérationnels.
L’intégration des réseaux neuronaux élargit les capacités et les possibilités d’application du jumeau numérique moyen. Pour tirer le meilleur parti de vos applications de réseaux neuronaux au sein de votre jumeau numérique, il faut d’abord les intégrer correctement.
1. Intégrer le comportement intelligent
Le jumeau numérique fournit aux entreprises un miroir numérique pour surveiller et gérer les opérations et les processus en temps réel. Les entreprises déploient des jumeaux numériques pour diverses raisons et pour atteindre de multiples objectifs. Les jumeaux numériques sont par exemple utilisés comme outils de surveillance à distance ou pour prédire les performances futures et les choix nécessaires à l’optimisation des performances.
L’application du jumeau numérique en tant que solution de prédiction ou d’optimisation des performances repose sur des objets intelligents et sur la capacité d’intégrer ces objets à une logique de décision. Pour les applications complexes de jumeaux numériques, la définition d’une logique personnalisée pour les règles est une tâche difficile qui prend du temps. Ces difficultés sont liées au processus de capture des divers facteurs qui influencent la prise de décision dans une règle.
L’intégration de réseaux neuronaux dans les solutions de jumeaux numériques vous permet de construire plus facilement une logique complexe. Avec un réseau neuronal, le processus de construction d’une logique complexe est contourné et le réseau neuronal utilise des données historiques pour prendre les décisions nécessaires. Les niveaux de précision du réseau neuronal sont également améliorés grâce à des entraînements récurrents utilisant des données simulées ou en temps réel.
2. Agrégation des données de formation
Une machine, un système ou un modèle doté de capacités d’intelligence artificielle s’appuie sur des données propres et étiquetées pour améliorer ses capacités de prise de décision. L’accès à des données propres et étiquetées est donc crucial pour l’application de l’IA dans la réalisation de l’usine intelligente ou l’automatisation des flux de travail.
L’utilisation d’un jumeau numérique dans les espaces de travail permet aux entreprises de capturer des données opérationnelles en temps réel. Mais la capture des données n’est que la première étape pour obtenir des informations à partir des données. La mise en œuvre des données capturées dans des cadres d’IA implique le nettoyage, l’étiquetage et la fourniture d’informations contextuelles à partir des données capturées. L’intégration de réseaux neuronaux dans un jumeau numérique permet aux entreprises de disposer d’outils pour générer des données simulées afin d’entraîner les algorithmes d’IA.
3. Automatisation des flux de travail
La gestion des tâches répétitives et chronophages est l’une des principales causes d’erreur humaine dans le secteur industriel. Ainsi, l’un des principaux arguments de vente des solutions basées sur l’IA est leur capacité à soutenir l’automatisation en permettant aux systèmes de prendre des décisions précises.
Les réseaux neuronaux permettent aux entreprises qui utilisent les jumeaux numériques d’automatiser le développement de règles ou de logiques de décision dans les modèles de simulation et de jumeaux numériques et de surveiller les données de performance pour automatiser la prise de décision en temps réel.
4. Tirer parti de l’apprentissage non supervisé
L’industrie 4.0 se concentre sur la capacité de l’usine intelligente à fonctionner de manière optimale sans supervision humaine. L’IA et son sous-ensemble, les réseaux neuronaux, ont donc un rôle important à jouer dans la mise en œuvre des modèles commerciaux de l’industrie 4.0 au sein de l’usine. L’association de jumeaux numériques et de réseaux neuronaux apporte un apprentissage non supervisé aux processus automatisés.
Avec des réseaux neuronaux correctement entraînés, les jumeaux numériques peuvent faire des déductions ou fournir des solutions précises à des défis complexes lorsque des facteurs cachés peuvent exister. Le réseau neuronal est capable d’appliquer l’apprentissage par renforcement pour élaborer des politiques qui conduisent à une optimisation de la création de valeur ou du profit. Par exemple, un réseau neuronal peut fournir des estimations de temps pour guider les tâches sensibles au facteur temps. Dans une situation où un travail de production ne doit être lancé que s’il peut être achevé dans un délai précis, un réseau neuronal prendra en compte tous les facteurs, y compris le temps nécessaire à l’exécution de la tâche. Un réseau neuronal prend en compte tous les facteurs impliqués dans le cycle de production lorsqu’il prédit les délais d’achèvement estimés. Le délai estimé fournit alors les informations nécessaires pour démarrer le travail ou négocier un délai d’achèvement réalisable.
5. Valider et évaluer les algorithmes d’IA
Le jumeau numérique permet aux entreprises de recréer virtuellement les systèmes physiques des installations. La plateforme virtuelle devient alors un environnement plus sûr pour évaluer l’impact de l’ajout de nouveaux plans, programmes ou systèmes opérationnels à une installation existante.
Le jumeau numérique peut également être utilisé pour tester et former les algorithmes d’IA afin de s’assurer qu’ils ne fonctionnent pas de manière optimale avec un seul ensemble de données, mais qu’ils ne donnent pas de bons résultats avec d’autres ensembles de données. Ici, un ensemble de données de formation, un ensemble de données de validation et un ensemble de données de test sont utilisés pour évaluer vos algorithmes d’IA avant de les déployer dans vos systèmes opérationnels.
Premiers pas avec les jumeaux numériques et les réseaux neuronaux
Les modèles de simulation et de jumeaux numériques offrent des capacités d’analyse accrues aux entreprises désireuses d’optimiser leurs processus quotidiens. Les possibilités d’application comprennent la planification et l’ordonnancement, la maintenance prédictive, la surveillance à distance, l’optimisation des usines en fonction des données, la validation et les essais, etc.
L’inclusion de réseaux neuronaux crée une relation symbiotique entre la simulation et l’IA. Les réseaux neuronaux simplifient la création de logiques complexes et automatisent les flux de travail dans les modèles de simulation et de jumeaux numériques. La simulation et les jumeaux numériques constituent une plateforme fertile pour le développement de données d’entraînement synthétiques, l’entraînement et l’évaluation des réseaux neuronaux. Vous pouvez commencer à évaluer et à former vos réseaux neuronaux en développant des données d’entraînement synthétiques avec Simio.