Des signaux des capteurs aux renseignements exploitables

L'intelligence artificielle est en train de devenir rapidement le cerveau de la fabrication moderne, mais sans données de haute qualité, même le système d'intelligence artificielle le plus avancé est aveugle. Dans les environnements industriels d'aujourd'hui, les capteurs peuvent être plus que des composants ; ils peuvent et doivent être la base du résultat axé sur l'IA. Pourtant, de nombreuses organisations considèrent encore les capteurs, l'infrastructure de données et l'IA comme des efforts distincts. L'opportunité future réside dans le fait de les relier délibérément.

Le chaînon manquant des initiatives d'IA

De nombreux projets d'IA échouent non pas à cause de la faiblesse des algorithmes, mais à cause de l'insuffisance des données. Les modèles d'IA ont besoin de données provenant du monde physique. Des données de capteurs incohérentes, incomplètes ou inaccessibles limitent les possibilités de l'IA. Les capteurs qui mesurent la position, la température, les vibrations, etc. Lorsqu'ils sont correctement structurés, ces signaux deviennent la matière première de l'intelligence. Sans données de capteurs fiables, l'IA n'a qu'une valeur limitée.

Les capteurs ont évolué, mais pas la perception

Traditionnellement, les capteurs étaient considérés comme des dispositifs simples : détecter un objet, mesurer une position, déclencher une sortie. Mais les capteurs industriels modernes sont bien plus performants. Ils peuvent fournir

• des informations diagnostiques sur leur propre santé

• des mesures continues (et pas seulement des états binaires)

• des métadonnées sur les conditions de fonctionnement

• une communication en temps réel via des protocoles tels que IO-Link.

Malgré ces progrès dans la technologie des capteurs, de nombreuses organisations utilisent encore les capteurs en "mode hérité", c'est-à-dire qu'elles n'utilisent que le minimum nécessaire pour le contrôle logique. Cette sous-utilisation crée un fossé entre ce que les capteurs peuvent fournir et ce dont les systèmes d'intelligence artificielle ont besoin.

De la collecte des données à la préparation des données

Il ne suffit pas de collecter des données de capteurs, encore faut-il qu'elles soient exploitables. Trois facteurs entrent en ligne de compte :

1. L'accessibilité
Les données des capteurs doivent être facilement accessibles au-delà de l'automate. Des technologies comme IO-Link permettent une communication bidirectionnelle, ce qui permet aux systèmes d'extraire des ensembles de données riches, y compris des valeurs de processus et des diagnostics, vers des plates-formes de niveau supérieur.

2. Cohérence
Les modèles d'IA reposent sur des formats de données et des taux d'échantillonnage cohérents. Les protocoles de communication normalisés et les modèles de données structurés permettent d'agréger et de comparer les données provenant de différents capteurs.

3. Contexte
Les valeurs brutes des capteurs n'ont pas de sens en l'absence de contexte. Une mesure de position, par exemple, prend beaucoup plus de valeur lorsqu'elle est liée à un état spécifique de la machine, à un intervalle de temps ou à un lot de production.

Une fois ces facteurs pris en compte, les données des capteurs sont prêtes pour les applications d'intelligence artificielle.

Transformer les données en résultats

La valeur de l'IA provient du lien direct entre les données des capteurs et les résultats de l'entreprise. Une fois que les données de capteurs sont accessibles, cohérentes et contextualisées, elles peuvent alimenter un large éventail d'applications d'IA. La clé consiste à mettre en correspondance de manière explicite les entrées des capteurs avec les résultats de l'entreprise :

• Maintenance prédictive :Les données des capteurs permettent une détection précoce des anomalies, réduisant ainsi les temps d'arrêt.

• Optimisation des processus :Des mesures de haute qualité permettent d'identifier les inefficacités et d'améliorer le rendement.

• Efficacité énergétique :La surveillance de l'utilisation révèle les possibilités de réduire le gaspillage

• Assurance qualité :Les capteurs permettent de détecter les défauts plus tôt et avec plus de précision.

Dans chaque cas, la voie est claire : les données des capteurs alimentent les modèles d'IA, qui entraînent des améliorations mesurables.

Concevoir l'IA dès le départ

Pour réussir, les entreprises doivent changer d'état d'esprit. Au lieu de sélectionner un capteur en fonction des facteurs minimaux nécessaires à un contrôle logique adéquat, elles doivent se demander quelles décisions l'IA devra prendre et choisir un capteur qui capture les données nécessaires pour la soutenir. Cela permet de faire de meilleurs choix dans la sélection des capteurs, l'infrastructure des données et la conception du système, évitant ainsi les lacunes qui limitent l'IA par la suite.

Conclusion

L'IA dans la fabrication ne commence pas avec des algorithmes, mais avec des capteurs. Les organisations qui réussiront seront celles qui traiteront les données des capteurs comme un atout stratégique et qui les relieront clairement aux résultats.

La formule est simple : une meilleure détection permet d'obtenir de meilleures données, et de meilleures données permettent de prendre de meilleures décisions. En rendant ce lien explicite, l'IA peut apporter une réelle valeur ajoutée.