La mise en œuvre de l'IA pour le contrôle des processus n'est pas facile. Il nécessite une conception, des tests et un déploiement minutieux. Cela nécessite également une évaluation continue. Voici quelques conseils pour aider à démarrer rapidement.
Avec l'adoption de l'intelligence artificielle (IA) dans des applications telles que la production, la prise de décision et l'efficacité opérationnelle, la fabrication est susceptible de subir une transformation majeure. L'expansion de l'IA a le potentiel d'améliorer considérablement la façon dont nous concevons, créons et construisons, conduisant à des développements innovants et efficaces dans ces domaines. À mesure que la technologie IA mûrit, devient plus accessible et largement disponible, son impact ne fera que croître.
Les approches traditionnelles pour contrôler les processus reposent souvent sur des modèles et des règles prédéterminés, qui sont souvent basés sur des données historiques et une expertise humaine. Cependant, ces approches ont également leurs limites, en particulier lorsqu'ils traitent de la complexité, de la variabilité et de l'imprévisibilité croissantes des processus de fabrication modernes et des environnements dans lesquels ils opèrent. De plus, ces méthodes ne parviennent souvent pas à tirer pleinement parti des grandes quantités de données prévisibles, générées en temps réel par des capteurs et des systèmes modernes. C'est là que l'intelligence artificielle entre en jeu.
L'intelligence artificielle est largement définie comme la capacité des machines à faire des choses que nous pensons normalement nécessiter une intelligence humaine. L'intelligence artificielle se résume à des relations mathématiques entre les variables, c'est pourquoi nous décrivons souvent les programmes ou algorithmes d'IA comme des «modèles d'IA». Au cours de la dernière décennie, les modèles d'apprentissage automatique qui apprennent à améliorer les performances grâce aux données plutôt qu'à une programmation explicite sont devenus proéminents.
Plus récemment, cela a été encore amélioré par la montée des modèles fondamentaux et de l'IA générative. Les modèles de base sont de grands modèles formés sur de très grands ensembles de données qui peuvent être adaptés à une variété de tâches. Propulser l'IA dans le courant dominant comme jamais auparavant.
Les avantages potentiels de l'intelligence artificielle
En général, l'IA peut fournir de meilleures mesures, solutions et communications.
Augmenter la productivité: souvent, les fabricants ont plus de données qu'ils ne savent quoi faire et les données sont le carburant de l'IA. En analysant de grandes quantités de données, des modèles cachés, des anomalies et des idées peuvent être découverts. Ces relations peuvent ensuite être utilisées pour mieux comprendre le processus et prendre des décisions plus éclairées. Cela optimise à son tour les performances du processus et réduit les temps d'arrêt.
Améliorer la qualité, la résilience et la durabilité: l'IA peut aider les fabricants à surveiller et à maintenir la qualité des matières premières, des produits et des équipements en détectant et en répondant aux défauts, anomalies et erreurs en temps réel. À mesure que les données augmentent et que la complexité augmente, cela nous permet d'utiliser de nouveaux matériaux plus rapidement en cas de perturbations de l'alimentation et d'utiliser efficacement des matériaux naturels ou recyclés avec des propriétés variables.
Augmenter l'innovation et la compétitivité: les entreprises peuvent appliquer l'IA pour innover plus rapidement et augmenter la vitesse du développement de produits. Cela peut inclure de meilleures conceptions de produits, telles que celles motivées par des simulations basées sur les données rapides et efficaces, et des reconfigurations plus rapides motivées par l'offre et la demande. À l'avenir, l'IA pourrait même aider à décomposer les connaissances cloisonnées dans la conception, la fabrication et les chaînes d'approvisionnement, permettant des changements de capacités des étapes.
Réduire les déchets: la technologie de l'IA peut réduire les déchets liés aux matériaux, à l'énergie, au temps et à l'espace. Cela peut prendre de nombreuses formes, notamment en combinant la surveillance des processus avec la détection des anomalies pour réparer les défauts ou arrêter les travaux sur des pièces défectueuses, et utiliser l'intelligence artificielle pour faire fonctionner les processus d'une manière qui minimise l'énergie ou la consommation de matériaux.
Autonomiser les humains: les systèmes d'IA peuvent améliorer les connaissances des travailleurs en accédant facilement aux idées d'experts les plus pertinentes. L'IA peut également aider à la communication et à la coordination avec les clients et les fournisseurs, par exemple à l'aide de chatbots.
Comment utiliser avec succès l'intelligence artificielle pour le contrôle des processus
La mise en œuvre de l'IA pour le contrôle des processus n'est pas facile. Il nécessite une conception, des tests et un déploiement minutieux. Cela nécessite également une évaluation continue. Voici quelques conseils pour aider à démarrer rapidement.
1. Définir les objectifs et les mesures: Avant de commencer à utiliser l'IA pour le contrôle des processus, vous devez avoir une vision claire de ce que vous voulez atteindre et de la façon dont le succès sera mesuré, et vous devez définir des objectifs spécifiques et des indicateurs de performance clés qui s'alignent sur les objectifs commerciaux et les attentes des clients.
2. Comprendre les données: les données sont le fondement des modèles d'IA. Sans de bonnes données, vous ne pouvez pas construire de bons systèmes d'IA. Il est important de comprendre les sources disponibles et le type, le format, la qualité, l'écart et la disponibilité que ces sources peuvent fournir. En général, plus de données sont meilleures, mais en général, un petit ensemble de données propre est plus utile qu'un grand, bruyant et biaisé. Enfin, assurez-vous que la source de données est protégée. Les modèles d'IA sont souvent vulnérables aux attaques adversaires qui dégradent ou renversent les décisions.
3. Choisissez la bonne technologie d'IA: de nombreuses technologies d'IA différentes sont disponibles pour le contrôle des processus, et de nouvelles sont constamment inventées. La bonne technologie d'IA doit être sélectionnée qui correspond aux caractéristiques des données, aux exigences du processus et aux objectifs. Il existe également des compromis à considérer entre la complexité, la précision, la vitesse, l'évolutivité et l'interprétabilité des technologies d'IA. Il est généralement préférable d'utiliser les techniques les plus simples pour obtenir des résultats acceptables.
4. Vérifiez le système d'IA: Avant de déployer le contrôle du processus, vous devez vous assurer que le système fonctionne comme prévu. La validation est effectuée en quantifiant la façon dont il respecte les mesures précédemment définies. En général, le point d'un système d'IA est sa capacité à faire des prédictions utiles dans des situations qui n'ont jamais été vues auparavant. Par conséquent, il est important d'évaluer le système en fonction des données que le système n'a jamais vues auparavant. De plus, les systèmes basés sur l'IA peuvent parfois fonctionner de manière imprévisible, il est donc préférable d'établir des garanties pour contrôler ces risques.
5. Suivi: Après le déploiement, le cadre doit être régulièrement surveillé et amélioré. Pour surveiller les résultats, un bon tableau de bord avec des rapports, des alertes et des journaux sera d'une grande aide.