Tirez le meilleur parti de vos données d'usine grâce aux sciences des données
Publié le 19 juin 2020 dans AI
Les concepts Industry 4.0 et IIoT sont des termes en vogue depuis plusieurs années. En réalité, ces concepts sont mis en place sur de plus en plus de machines, rendant une quantité considérable de données disponibles : les données des machines, les données du processus de production et les données concernant le produit fabriqué. Les mégadonnées ont ainsi fait leur entrée dans les usines.
Vous croulez sous les données ?
De nos jours, les données sont facilement collectées et stockées, mais cela ne va en général pas plus loin et il n'est extrait que peu de valeur du « pipeline de données ». Souvent, l'exécution inadéquate du « pipeline de données » ne permet pas aux personnes appropriées d'exploiter simplement la valeur associée à ces données. Il est difficile d'extraire la valeur d'un énorme flux de données sans crouler sous les informations. Seuls, la collecte et le stockage de données ne suffisent pas à monétiser les investissements dans les infrastructures Industry 4.0 et IIoT.
De nos jours, tirer le meilleur parti des données et conserver une vue d'ensemble de leurs flux va au-delà des méthodes et outils statistiques standard. L'analyse manuelle, la création de tableaux de bord et de rapports ne suffisent pas. Les tableaux de bord sont devenus trop compliqués et ne présentent pas les informations appropriées au bon moment et de la bonne manière, afin de voir ce qu'il se passe en un coup d'œil et d'agir. Les routines intégrées à un contrôleur de machine standard pour observer le processus de production et détecter les erreurs sont en mesure de détecter les écarts et les problèmes actuels, mais pas de prédire les problèmes à venir. Les contrôleurs de machine ne permettent pas de combiner toutes les informations disponibles et de procéder à une analyse avancée de ces informations.
Transformer des données en informations
Les informations importantes doivent être extraites des données et présentées au public approprié, au bon moment et de la bonne manière. L'essentiel est de déployer suffisamment d'efforts pour appuyer la transformation des données en informations utiles. Cela passe par une collaboration étroite entre l'équipe d'analystes de données, qui sait manipuler les données, et les experts du processus de fabrication, qui savent tout ce qu'elles peuvent représenter. Une solution à la fois intéressante, applicable et valorisante à long terme, pourra alors être développée.
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