Les changements perturbateurs ne doivent pas nécessairement se faire au détriment des modèles opérationnels conventionnels ou existants. L’adoption généralisée de la numérisation dans l’industrie manufacturière en est un excellent exemple. Le remplacement du papier et des objets physiques par leur équivalent numérique a facilité le stockage des ensembles de données historiques et simplifié l’analyse en travaillant en parallèle avec les systèmes existants. Ainsi, l’augmentation du taux d’adoption des réseaux neuronaux artificiels devrait faciliter l’application des modèles commerciaux de l’industrie 4.0 dans l’industrie manufacturière.
L’industrie 4.0 offre aux entreprises diverses possibilités de tirer parti des technologies de pointe pour optimiser les processus opérationnels. Les technologies qui améliorent la connectivité numérique, soutiennent le développement de systèmes cyber-physiques, favorisent l’analyse et l’automatisation sont cruciales pour l’application de l’industrie 4.0. Les réseaux neuronaux artificiels ou réseaux neuronaux donnent aux systèmes numériques et aux applications d’IA la capacité de fonctionner intelligemment sans intervention humaine.
Que sont les réseaux neuronaux ? Une brève description
Les réseaux neuronaux sont un sous-ensemble de l’IA et sont essentiels à l’application des algorithmes d’apprentissage profond. Les algorithmes de réseaux neuronaux reflètent les schémas comportementaux du cerveau humain. L’intégration des réseaux neuronaux dans les programmes et systèmes informatiques leur confère la capacité de reconnaître des modèles et d’analyser des données pour résoudre des problèmes.
Les réseaux neuronaux sont des algorithmes couramment utilisés dans une variété d’applications, notamment les modèles de régression pour prédire des valeurs, l’analyse du texte/de la parole, la reconnaissance/classification d’images, la détection d’anomalies et la reconnaissance de formes. Un réseau neuronal se compose d’un nœud d’entrée, de nœuds cachés et d’un nœud de sortie. Le nœud d’entrée reçoit les données ; le nœud caché est l’endroit où le calcul s’effectue pour fournir une sortie prédite au nœud de sortie.
Démarrer avec les réseaux neuronaux dans l’industrie 4.0
L’intégration des réseaux neuronaux commence par l’analyse des modèles commerciaux de l’industrie 4.0 et des technologies requises pour les mettre en œuvre, puis par la détermination de la manière dont ils peuvent être améliorés. Ces modèles commerciaux comprennent la maintenance prédictive, l’optimisation des usines ou des processus basée sur les données, la validation et les essais, etc.
Améliorer les applications de maintenance prédictive
L’un des modèles commerciaux de l’industrie 4.0 qui ont permis de réduire le coût d’utilisation des équipements de fabrication est l’application de modèles de maintenance prédictive pour planifier les horaires et éliminer les temps d’arrêt. Les stratégies de maintenance prédictive sont mises en œuvre en capturant les données d’utilisation des machines et en analysant ces données historiques pour prédire les pannes futures.
Il existe aujourd’hui des applications web et mobiles qui analysent les données nécessaires pour prévoir les délais de maintenance. Bien que ces applications aient permis de réduire les pannes de machines d’environ 70 %, il est encore possible d’aller plus loin en intégrant des algorithmes de réseaux neuronaux dans les applications de maintenance prédictive. Les réseaux neuronaux peuvent améliorer l’application de la maintenance prédictive en automatisant le processus d’analyse des données et en améliorant la précision des prédictions.
Les réseaux neuronaux améliorent le processus prédictif en fournissant des informations sur les facteurs de causalité des défaillances, la chronologie spécifique des défaillances attendues et le meilleur moment pour effectuer les inspections. Les prédictions fournies par les réseaux neuronaux permettent aux entreprises de mettre en œuvre des systèmes de maintenance proactive susceptibles de réduire les taux de défaillance de 90 %.
Améliorer l’application des modèles d’optimisation basés sur les données
Les analyses basées sur les données améliorent la prise de décision au sein d’un établissement. Par exemple, la planification de la capacité ou l’ordonnancement des cycles de travail des techniciens garantissent qu’une installation dispose des ressources nécessaires pour exécuter les travaux dans des délais précis. Les logiciels conventionnels de modélisation de simulation peuvent être utilisés pour développer des plans optimisés qui exploitent des ensembles de données historiques. Mais dans les scénarios où il faut répondre à des questions complexes telles que « choisir la ligne de production la plus rapide entre deux lignes affectées par de multiples facteurs opérationnels », des ressources informatiques plus importantes sont nécessaires. Parmi les facteurs opérationnels, on peut citer les temps de préparation dépendant de la séquence, la disponibilité des ressources et le type de travail qui peut affecter la durée de fabrication de chaque ligne.
Bien qu’il soit possible de construire un modèle de simulation de ce processus complexe. Le nombre d’heures de travail nécessaires pour développer la logique complexe qui tient compte de tous les facteurs affectant les deux lignes de production est considérable. Les réseaux neuronaux offrent une solution automatisée et plus rapide pour développer les règles ou la logique permettant de résoudre le problème complexe du choix de la gamme de fabrication la plus rapide sur deux lignes de production. Dans ce cas, un réseau neuronal remplace le besoin de passer des semaines à développer une logique complexe et automatise le processus de prise de décision basé sur les données.
Parmi les autres secteurs où les réseaux neuronaux améliorent les modèles commerciaux d’optimisation basés sur les données, on peut citer la fourniture d’informations sur les opérations complexes de la chaîne d’approvisionnement et la prévision des effets de la demande sur les ressources disponibles. Dans ce cas, les réseaux neuronaux peuvent être intégrés dans les logiciels de planification de la chaîne d’approvisionnement, de modélisation de la simulation ou de prévision de la demande afin d’accélérer le processus analytique.
Validation et essais
Environ 70 % des processus de mise en œuvre de l’IdO DIY échouent en raison de l’utilisation de techniques de validation et de test inadéquates avant le déploiement. Bien que cette statistique se concentre sur la mise en œuvre de l’IdO, une mauvaise validation affecte également l’exécution des plans de production ou d’exploitation dans l’ensemble du secteur industriel. C’est pourquoi la validation et les tests constituent un modèle d’affaires ou un concept central de l’industrie 4.0.
Les modèles de simulation et le jumeau numérique sont des outils de transformation numérique que les entreprises peuvent utiliser pour valider leurs idées avant de les mettre en œuvre. Ces solutions fournissent des représentations virtuelles de systèmes physiques, offrant ainsi un environnement sûr pour valider les stratégies opérationnelles proposées. Les réseaux neuronaux permettent d’améliorer les capacités d’application des outils de transformation numérique susmentionnés et peuvent également bénéficier de l’environnement simulé fourni par ces outils.
Par exemple, les réseaux neuronaux peuvent remplacer la logique complexe nécessaire à l’élaboration de modèles précis qui produisent des prédictions très exactes concernant les performances d’une stratégie. Inversement, le modèle de simulation ou de jumeau numérique produit des données d’entraînement qui peuvent être utilisées pour entraîner le réseau neuronal afin d’améliorer son pouvoir prédictif.
Qu’est-ce qui empêche les entreprises d’exploiter les réseaux neuronaux ?
Adopter l’utilisation des réseaux neuronaux pour améliorer les modèles d’affaires de l’industrie 4.0 améliore les plans, augmente la productivité et prolonge la durée de vie des équipements opérationnels, ce qui garantit la rentabilité. Malgré ces avantages, les entreprises du secteur industriel restent prudentes et ne veulent pas en faire plus que ce qu’elles peuvent mâcher. Les raisons de cette approche prudente de l’adoption des réseaux neuronaux sont les suivantes ;
- Manque de talents et de formation
- Confusion quant au choix d’une solution parmi une pléthore de solutions numériques
- Réflexion à court terme pour protéger le statu quo
Les raisons de prudence évoquées sont toutes valables, car diverses solutions de transformation numérique dont la gestion requiert un niveau d’expertise variable se disputent constamment l’attention des cadres de haut niveau. Contrairement à d’autres solutions, dont le déploiement requiert des efforts considérables, les réseaux neuronaux peuvent être intégrés facilement.
Des solutions telles que le logiciel de simulation Simio et de modélisation de jumeaux numériques intègrent l’utilisation de réseaux neuronaux de type feedforward et les utilisateurs peuvent en tirer parti sans aucune expérience en matière de codage. Les utilisateurs finaux peuvent également tirer parti de Simio pour développer des données d’entraînement synthétiques afin d’entraîner leurs algorithmes de réseaux neuronaux. Enfin, ONNX fournit aux utilisateurs un format de fichier open source permettant de transférer facilement des algorithmes entre diverses applications.
Les organisations peuvent tirer parti du réseau neuronal en s’appuyant sur la technologie appropriée qui soutient son utilisation et vous permet d’atteindre vos objectifs opérationnels. En investissant dans ces solutions technologiques, les dirigeants peuvent se préparer aux défis opérationnels de demain tout en gérant ceux d’aujourd’hui.