L’Industrie du futur est connectée. Les machines utilisées dans la chaîne de production sont équipées de caméras et de capteurs afin de récolter un maximum de données en temps réel. Ces innovations engendrent une multiplication des données recueillies et imposent l’utilisation de nouvelles technologies : le Big Data et le Machine Learning.
Le Big Data est défini par un volume de données très important, une hétérogénéité de ces données, ainsi qu’une récupération de la data à une vitesse plus élevée. Ces jeux de données volumineux nécessitent de nouvelles méthodes d’analyse plus poussées que des traitements de données traditionnels. C’est ici qu’intervient le Machine Learning.
L’apprentissage supervisé est la méthode d’apprentissage la plus répandue dans le domaine du Machine Learning. Ce type d’algorithme nécessite une grande quantité d’information en entrée pour que celui-ci puisse « apprendre ». Ces informations servent d’exemples pour le modèle. Plus on fournit de données en entrée à ces algorithmes, plus le modèle sera entraîné et plus la qualité du modèle sera élevée. C’est ici que le Big Data entre en jeu pour sublimer le Machine Learning.
L’apprentissage supervisé a de nombreuses applications dans le secteur des industries connectées. La grande quantité de données récoltées en temps réels permet d’optimiser le processus de production, de réduire les coûts ou bien même de prévenir des pannes de machine. Pour le dernier cas, on parle de maintenance prédictive, qui est un des grands enjeux du Machine Learning dans l’industrie 4.0. Les algorithmes d’apprentissage supervisé peuvent également analyser des images provenant de caméras présentes sur la chaîne de production. Cela permet de détecter les pièces défectueuses grâce à un modèle préalablement entraîné. L’emplacement des défauts peut également être détecté. Tous ces résultats de modèle de Machine Learning aident à la création de « dashboard », permettant de regrouper sous forme de KPI et de graphiques les informations importantes. Ces dashboards sont très utiles dans le domaine du décisionnel et dans l’optimisation du processus de production !
