La transformation numérique est l’intégration des technologies numériques pour améliorer la productivité, l’efficacité et la prise de décision dans tous les domaines et secteurs d’activités. Le secteur industriel est actuellement en train de joindre la vague et vit, lentement certes mais avec constance, une véritable révolution vers un secteur numérisé. Cette révolution s’est avérée très efficace pour optimiser les procédés industriels et améliorer leur efficacité. Dans le présent blogue, nous allons définir le concept d’industrie numérique et décrire quelques étapes et lignes directrices pour réussir la transition vers la transformation numérique.

L’industrie numérique est l’utilisation de technologies de pointe pour affiner la façon dont les industries fonctionnent et utiliser la puissance des données pour améliorer la prise de décision. La technologie clé de cette révolution est l’intégration de l’Internet des objets (IdO) ou de ce que l’on appelle l’IdO industriel et l’intelligence artificielle (IA). La convergence de ces deux technologies offre aux entreprises des perspectives inédites et des outils distinctifs pour collecter des quantités massives de données, les analyser et intégrer l’IA afin d’en maximiser les bénéfices et la valeur.

La transformation numérique se compose de quatre formes ou étapes différentes en fonction des données et de la maturité de ce processus ou de cette chaîne de production en particulier.

1. Surveillance et analyse de données : collection de données en temps réel

Les anciennes générations d’automates programmables étaient conçues pour collecter les données des capteurs et les présenter sur des écrans IHM de base pour les opérateurs. Grâce aux progrès de la technologie, les systèmes de contrôle sont désormais capables de collecter et de stocker une grande quantité de données provenant de tonnes de capteurs. À ce stade de la transformation numérique, vous n’avez besoin que de ces données en temps réel pour améliorer vos processus. L’objectif est de construire une solide représentation des données afin d’obtenir des renseignements de ces données et de surveiller votre processus en temps réel dans le. Chez Algorex, nous utilisons cette technologie pour développer une plateforme numérique bien conçue afin que le client ait accès à : la lecture des capteurs en temps réel et leurs valeurs historiques dans les séchoirs grâce aux séries temporelles, le calcul de tonnes d’indicateurs clés de performance pour évaluer la productivité du séchage et la qualité du bois, des rapports personnalisés et bien d’autres fonctionnalités.

 2.  Détection d’anomalies : données sans historique 

À ce stade, les données sont collectées et surveillées selon l’étape 1. L’étape suivante consistera à automatiser la détection des anomalies à l’aide d’algorithmes. La présence d’experts en procédés est obligatoire à cette étape pour définir les règles et les seuils qui caractérisent les anomalies dans votre système et/ou processus. Ensuite, l’IA interviendra en recourant à des experts en systèmes pour construire toutes les règles logiques qui définiront vos algorithmes. Cette combinaison est puissante dans le sens où les problèmes, les pannes, les anomalies seront détectées automatiquement et en temps réel. Chez Algorex, nous nous distinguons des systèmes d’alertes des compétiteurs en développant des algorithmes puissants, flexibles et robustes définis par des experts mondiaux en séchage qui nous permettent d’éviter les fausses alertes.

 3.  Analyse prédictive : données en temps réel et historiques

À cette étape du processus de transformation numérique, votre pipeline de données a recueilli suffisamment de données pour construire un bon historique de votre processus. Toujours à l’aide de la détection des anomalies en temps réel, il est temps de prédire les anomalies et les paramètres. La puissance de l’IA se traduira cette fois par des outils plus sophistiqués et plus puissants grâce à des modèles prédictifs. En fonction de votre processus et des données disponibles, cette prédiction permettra de nouvelles fonctionnalités et perspectives pour prévoir les anomalies avant qu’elles ne se produisent. Elle peut également être utilisée pour prédire vos paramètres critiques/objectifs avec un décalage dans le temps. Ceci donnera le temps suffisant pour réagir et prendre les bonnes décisions afin d’optimiser la productivité de votre processus et la qualité de votre produit.

 4. Analyse prescriptive : données, historique et analyse prédictive

Toutes les étapes précédentes sont inutiles si elles ne sont pas intégrées dans votre processus de prise de décision. L’analyse prescriptive est l’utilisation de processus et d’outils avancés pour recommander un plan d’action ou une stratégie optimale pour aller de l’avant. Nous pouvons voir cela sous deux angles : premièrement, les experts en procédés disposeront de plus d’informations à partir de l’état passé, actuel et futur du processus et pourront prendre des décisions plus adéquates. Deuxièmement, nous pouvons utiliser des algorithmes de recherche opérationnelle pour optimiser les indicateurs clés de performance prédits. Cette valeur est contrôlée par différents paramètres du processus. Le rôle des algorithmes de recherche opérationnelle est donc de calculer la meilleure combinaison de ces paramètres contrôlables afin d’optimiser les indicateurs clés de performance prédits. Grâce à l’avantage du décalage dans le temps, ces paramètres ont suffisamment de temps pour être ajustés et optimiser le système dans les heures qui suivent.

Le pouvoir des données et de l’intelligence artificielle est énorme. En fonction de votre processus et des technologies mises en œuvre, beaucoup de choses étonnantes pourraient être faites pour renforcer votre prise de décisions. Mais la complexité et la variabilité des processus de production rendent l’intégration un peu complexe. L’IA n’est pas une baguette magique, vous devez être prudent et persévérant jusqu’à ce que vous ajoutiez le maximum de valeur à votre industrie.