Industrie
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Vers l'industrie du futur !
Le numérique est l’un des domaines clé de la performance industrielle. C’est donc un levier d’investissement primordial vers la vague « Industrie du Futur » ou « Industrie 4.0 ».
Probayes accompagne ainsi de nombreux clients industriels dans leur transformation en développant des outils basés sur l’Intelligence Artificielle.
Ces outils répondent aux principaux enjeux métiers de l’industrie :
- Améliorer la qualité des produits, par exemple par l'identification et l'analyse des facteurs influençant la non-qualité
- Améliorer la performance industrielle, par exemple par la détection et l'anticipation des dérives du procédé
- Optimiser le procédé, par exemple par la recommandation des meilleurs paramètres à appliquer durant le fonctionnement des équipements
Des outils algorithmiques adaptés
Probayes emploie, depuis plus de 15 ans, un large panel d’outils algorithmiques, testés et mis en pratique dans les nombreux cas d’usage industriels. Les principales approches sont :
L’analyse de séries temporelles
Pour exploiter au mieux l’horodatage des données, très largement présent dans les données industrielles
L’explicabilité des modèles
Et de leurs prédictions, un aspect fondamental dans les nombreux cas d’usage nécessitant une compréhension des facteurs menant à une situation anormale ou désirée
La détection d’anomalies
Particulièrement pertinente pour les problématiques de maintenance prédictive, pour lesquelles il n’existe généralement pas d’historique de pannes suffisant pour l’apprentissage de modèles supervisés
Le réapprentissage automatique
Souvent nécessaire étant donné l’évolution dans le temps des procédés et des équipements
La classification non-supervisée
Permettant de mettre en lumière des comportements et situations inconnus pour résoudre des problématiques industrielles mettant en oeuvre des procédés complexes
Une collaboration étroite
avec les équipes métiers du client
Pour embarquer la forte complexité des procédés industriels et la multitude de sources de données, les équipes Probayes mettent en place une collaboration étroite avec les équipes métiers du client. La transparence est le maître-mot de cette collaboration, permettant ainsi aux équipes de progresser ensemble lors des développements du projet. L’équipe métier client va pouvoir mieux comprendre la méthodologie de mise en place de l’I.A. dans le contexte industriel, tandis que l’équipe Probayes va affiner sa compréhension des enjeux et contraintes spécifiques au domaine du client. Cette collaboration permet de nouer des partenariats sur le long terme
Une collaboration étroite
avec des partenaires
Quelques exemples de réalisations :
Projet udd@Orano
Le groupe Orano et ses partenaires lancent un projet de développement intitulé udd@Orano (pour Usines De Demain sur les sites industriels d’Orano) en vue d’accélérer le déploiement de l’usine du futur au cœur des sites industriels du groupe.
Projet MONSOON
Projet visant à mettre en œuvre des techniques d’IA dans l’industrie de procédé – ici, l’aluminium (RIO TINTO – LIBERTY) et le plastique (GLNPlast, Portugal).
Projet ERAMET
Le groupe ERAMET est l’un des principaux producteurs mondiaux de métaux d’alliage. ERAMET produit dans son usine de Kvinesdal, en Norvège, des alliages de silicomanganèse.
EasymAInt, solution de maintenance prédictive
À partir de capteurs plug&play, non intrusifs, EasymAInt permet de maitriser ses données, suivre ses équipements et réaliser de la maintenance prédictive
Projet Monsoon
Exemple de réalisation
Projet visant à mettre en œuvre des techniques d’I.A. dans l’industrie de procédé – ici, l’aluminium (RioTinto – LIBERTY) et le plastique (GLNPlast, Portugal)
Problématique
Liberty Aluminium Dunkerque produit en interne des anodes, un des composants clé du procédé de production d’Aluminium par électrolyse. La densité de ces anodes est un paramètre primordial pour garantir la performance de l’électrolyse. Liberty Aluminium Dunkerque souhaite optimiser son procédé pour maximiser la densité de ces anodes.
Mise en oeuvre / Expertises mobilisées
La problématique a été abordée de deux manières. A partir d’une quarantaine de paramètres procédé mesurés en continu, nous avons construit un classifieur détectant les périodes de production d’anodes de basse densité, auquel nous avons adjoint un module d’explicabilité, permettant de lister en temps réel les 5 paramètres ayant le plus contribué à la baisse de densité.
Nous avons de plus construit un module de recommandations, basé sur un régresseur. Après une période de basse densité, le module va proposer un ensemble de trois actions à réaliser qui permettent d’augmenter au mieux la densité. Une interface utilisateur dédiée a été mise au point et un module de réentraînement permet de s’adapter en continu aux évolutions du procédé.
Résultats
La version finale de l’outil est déployée chez LIBERTY sur son site d’Aluminium Dunkerque depuis l’été 2019. Les performances, aujourd’hui évaluées, doivent permettre d’améliorer significativement la densité des anodes, menant à un gain estimé à plusieurs centaines de milliers d’euros par an.
Un article scientifique a été publié suite à une présentation à la conférence internationale TMS.
MONSOON est un projet européen important pour Rio Tinto et LIBERTY.
« Et dans ce cadre les équipes de Probayes, avec une écoute attentive des experts et exploitants du procédé ont su s’approprier les données et les procédés étudiés, pour mettre en avant des leviers d’améliorations jusqu’alors inconnus ou non maîtrisés. A la connaissance métier s’ajoute une forte pédagogie qui a permis la mise en place de la solution MONSOON en usine. »
Vincent Maigron
MONSOON Project Manager – RIO TINTO
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Avec Vincent Bonnivard, responsable d’équipe Data Scientist chez Probayes, découvrez des exemples d’applications industrielles de l’Intelligence Artificielle et le concept de « Jumeau Numérique ».
Il décrit également comment Probayes accompagne ses clients dans un projet d’IA, et souligne les besoins d’évolution de la chaîne digitale chez les industriels pour faciliter son déploiement.
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