Quatre étapes pour une application réussie de l’intelligence artificielle dans le secteur manufacturier

Les fabricants peuvent bénéficier de l’intelligence artificielle de plusieurs manières, notamment en améliorant la production, le contrôle qualité et l’efficacité. Bien que l’IA offre plusieurs nouvelles applications aux fabricants, pour en tirer le meilleur parti, les entreprises doivent l’utiliser tout au long du processus de fabrication.

Cela signifie que les ingénieurs de fabrication doivent se concentrer sur quatre aspects clés de la préparation, de la modélisation, de la simulation, des tests et du déploiement des données d'IA pour utiliser avec succès l'IA dans des processus de fabrication ininterrompus.

Pas besoin d'être un expert en IA

Les ingénieurs peuvent penser que développer des modèles d'IA prend beaucoup de temps, mais ce n'est souvent pas le cas. La modélisation est une étape importante du processus de workflow, mais ce n'est pas l'objectif final. La clé d’une utilisation réussie de l’IA est d’identifier tout problème dès le début du processus. Cela permet aux ingénieurs de savoir quels aspects du flux de travail nécessitent un investissement de temps et de ressources pour obtenir les meilleurs résultats.

Il y a deux points à considérer lorsque l'on parle de flux de travail :

Les systèmes de fabrication sont vastes et complexes, et l'intelligence artificielle n'en est qu'une partie. Par conséquent, l’IA doit travailler avec toutes les autres parties actives de la chaîne de production dans tous les scénarios. Cela consiste en partie à utiliser des protocoles de communication industriels, tels que OPCUA, et d'autres logiciels de machine, tels que la logique de contrôle et de surveillance et les interfaces homme-machine, pour collecter les données des capteurs de l'équipement.

Dans ce cas, les ingénieurs sont déjà prêts à réussir lorsqu'ils intègrent l'IA, car ils comprennent déjà l'appareil, qu'ils possèdent ou non une vaste expérience en IA. En d’autres termes, s’ils ne sont pas des experts en IA, ils peuvent toujours tirer parti de leur expertise pour intégrer avec succès l’IA à leur flux de travail.

Flux de travail basé sur l'IA

La création d'un flux de travail basé sur l'IA nécessite 4 étapes :

1. Préparation des données

Lorsqu'il n'y a pas de bonnes données pour entraîner le modèle d'IA, le projet est plus susceptible d'échouer. La préparation des données est donc cruciale. Des données erronées peuvent faire perdre du temps aux ingénieurs pour comprendre pourquoi le modèle ne fonctionne pas.

La formation du modèle est généralement l'étape la plus longue, mais c'est aussi une étape importante. Les ingénieurs doivent commencer avec les données les plus propres et étiquetées possibles et se concentrer sur l'intégration des données dans le modèle plutôt que sur l'amélioration du modèle.

Par exemple, les ingénieurs devraient se concentrer sur le prétraitement et s'assurer que les données introduites dans le modèle sont correctement étiquetées, plutôt que d'ajuster les paramètres et d'affiner le modèle. Cela garantit que le modèle comprend et traite les données.

Un autre défi réside dans la différence entre les opérateurs de machines et les fabricants de machines. Le premier a généralement accès au fonctionnement de l'appareil, tandis que le second a besoin de ces données pour entraîner les modèles d'IA. Pour garantir que les fabricants de machines partagent des données avec les opérateurs de machines (c'est-à-dire leurs clients), les deux parties doivent développer des protocoles et des modèles commerciaux pour régir ce partage.

Le fabricant d'équipements de construction Caterpillar fournit un excellent exemple de l'importance de la préparation des données. Il collecte de grandes quantités de données de terrain, ce qui, bien que nécessaire à une modélisation précise de l'IA, signifie qu'il faut beaucoup de temps pour nettoyer et étiqueter les données. L'entreprise a réussi à tirer parti de MATLAB pour rationaliser ce processus. Il aide l'entreprise à développer des données claires et étiquetées qui peuvent ensuite être introduites dans des modèles d'apprentissage automatique, en tirant parti des informations puissantes des machines sur le terrain. De plus, le processus est évolutif et flexible pour les utilisateurs qui possèdent une expertise dans le domaine mais ne sont pas des experts en IA.

2. Modélisation de l'intelligence artificielle

Cette phase commence une fois les données nettoyées et correctement étiquetées. En effet, c’est à ce moment-là que le modèle apprend des données. Les ingénieurs savent qu’ils sont entrés dans une phase de modélisation réussie lorsqu’ils disposent d’un modèle précis et fiable capable de prendre des décisions intelligentes basées sur les entrées. Cette étape nécessite également que les ingénieurs utilisent l’apprentissage automatique, l’apprentissage profond ou une combinaison des deux pour décider quel résultat est le plus précis.

Dans la phase de modélisation, qu'il s'agisse de modèles d'apprentissage profond ou d'apprentissage automatique, il est important d'avoir accès à plusieurs algorithmes du flux de travail de l'intelligence artificielle, tels que la classification, la prédiction et la régression. Comme point de départ, les différents modèles prédéfinis créés par la communauté au sens large peuvent être utiles. Les ingénieurs peuvent également utiliser des outils flexibles tels que MATLAB et Simulink.

Il convient de noter que même si les algorithmes et les modèles prédéfinis constituent un bon début, les ingénieurs doivent trouver le chemin le plus efficace pour atteindre leurs objectifs spécifiques en utilisant des algorithmes et des exemples d'autres personnes dans leur domaine. C'est pourquoi MATLAB propose des centaines d'exemples différents pour créer des modèles d'IA dans plusieurs domaines.

En outre, un autre aspect à considérer est que le suivi des modifications et la journalisation des itérations de formation sont cruciaux. Des outils tels que Experiment Manager peuvent vous aider à y parvenir en interprétant les paramètres qui conduisent aux modèles les plus précis et aux résultats reproductibles.

3. Simulation et tests

Cette étape garantit que le modèle d'IA fonctionne correctement. Les modèles d’IA font partie d’un système plus vaste et doivent fonctionner avec différentes parties du système. Par exemple, dans le secteur manufacturier, les modèles d’IA peuvent prendre en charge la maintenance prédictive, la planification dynamique de trajectoires ou l’inspection visuelle de la qualité.

Le reste du logiciel de la machine comprend une logique de contrôle, de surveillance et d'autres composants. La simulation et les tests permettent aux ingénieurs de savoir que certaines parties du modèle fonctionnent comme prévu, à la fois seules et avec d'autres systèmes. Un modèle ne peut être utilisé dans le monde réel que s’il peut être démontré qu’il fonctionne comme prévu et qu’il est suffisamment efficace pour réduire les risques.

Quelle que soit la situation, le modèle doit réagir comme il se doit. Avant d'utiliser le modèle, les ingénieurs doivent comprendre plusieurs questions à ce stade :

• Le modèle est-il très précis ?
• Dans chaque scénario, le modèle fonctionne-t-il comme prévu
• Tous les cas extrêmes sont-ils couverts ?

Des outils comme Simulink ? permettre aux ingénieurs de vérifier que le modèle fonctionne comme prévu avant de l'utiliser sur un appareil. Cela permet d’éviter de consacrer du temps et de l’argent à des refontes. Ces outils contribuent également à établir un niveau élevé de confiance en simulant et en testant avec succès les cas prévus par le modèle et en confirmant que les objectifs attendus sont atteints.

4. Déploiement

Une fois que vous êtes prêt à déployer, l'étape suivante consiste à préparer le modèle dans le langage dans lequel il sera utilisé. Pour ce faire, les ingénieurs doivent souvent partager un modèle standard. Cela permet au modèle d'être adapté à un environnement matériel de contrôle spécifié, tel qu'un contrôleur intégré, un API ou un périphérique de périphérie. Des outils flexibles tels que MATLAB peuvent souvent générer du code final dans n'importe quel type de scénario, offrant ainsi aux ingénieurs la possibilité de déployer des modèles dans de nombreux environnements différents provenant de différents fournisseurs de matériel. Ils peuvent le faire sans réécrire le code original.

Par exemple, lors du déploiement de modèles directement sur un automate, la génération automatique de code élimine les erreurs de codage pouvant être incluses lors de la programmation manuelle. Cela fournit également du code C/C++ ou IEC61131 optimisé qui fonctionnera efficacement sur les automates des principaux fournisseurs.

Un déploiement réussi de l’intelligence artificielle ne nécessite pas un data scientist ou un expert en intelligence artificielle. Cependant, certaines ressources clés peuvent aider les ingénieurs et leurs modèles d’IA à se préparer au succès. Cela comprend des outils spécifiques conçus pour les scientifiques et les ingénieurs, des applications et des fonctionnalités permettant d'ajouter l'IA aux flux de travail, une variété d'options de déploiement à utiliser dans des opérations non-stop et des experts prêts à répondre aux questions liées à l'IA. Donner aux ingénieurs les ressources appropriées pour les aider à réussir l’intégration de l’IA leur permettra d’obtenir les meilleurs résultats.

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