Rendre l’analyse plus accessible
Un module d’analyse prédictive ne vous fournira pas d’analyses prédictives instantanées. Mais il réduit considérablement le travail et les compétences nécessaires pour les créer.
Aujourd’hui, de nombreuses technologies d’analyse exigent que vous ayez une expertise approfondie à la fois en science des données et dans votre processus industriel. L’analyse prédictive embarquée utilise l’apprentissage automatique pour faire de la science des données.
Voici comment cela fonctionne. Tout d’abord, un ingénieur en système de commande ou un autre expert en applications configure le module pour identifier l’aspect de votre processus que vous souhaitez prédire et les données nécessaires pour ce faire. Ensuite, le module commence à collecter les données de l’automate et à construire des modèles prédictifs liés à votre application.
Après une période de formation initiale, le module peut commencer à surveiller votre application. Sur la base des prévisions, l’alarme du tableau de bord de l’interface homme-machine (IHM) peut être utilisée pour d’autres notifications.
Cas d’utilisation
Vous pouvez utiliser l’analyse prédictive embarquée de deux manières essentielles pour améliorer vos opérations :
1. Détection des anomalies : Lorsque nous avons interrogé des entreprises industrielles du monde entier sur leurs initiatives numériques, leur objectif principal, de loin, était d’accroître l’efficacité opérationnelle. L’une des façons d’y parvenir est d’utiliser l’analyse prédictive pour détecter les problèmes tôt, avant qu’ils n’impactent vos opérations.
L’analyse prédictive embarquée peut détecter les anomalies opérationnelles et avertir les employés afin qu’ils puissent enquêter ou intervenir avant que l’anomalie ne conduise à des problèmes de processus ou de qualité des produits.
Par exemple, les employés pourraient être prévenus à l’avance que la qualité des produits sur une ligne de production commence à sortir des tolérances. Ils pourraient apprendre qu’une température de chaudière baisse en raison d’une anomalie qui doit être traitée. Ou ils pourraient voir qu’un mélangeur commence à s’écarter de sa consigne de température et pourrait bientôt avoir un impact sur la qualité du produit. Les possibilités sont infinies.
2. Capteur virtuel : Lorsque vous utilisez l’analyse embarquée comme capteur virtuel ou « logiciel », vous utilisez les données d’autres points de votre processus pour estimer une autre valeur. Cela peut vous aider à obtenir des mesures virtuelles qui nécessiteraient autrement des instruments coûteux ou des lectures manuelles pour être déterminées.
Par exemple, si vous produisez des barres de céréales dans votre usine, il peut être irréalisable de mesurer l’humidité d’un produit emballé. Ou, du point de vue des déchets et de la main-d’œuvre, il peut être trop coûteux de demander aux employés d’ouvrir manuellement les produits pour vérifier leur humidité.
Utilisée comme capteur virtuel, l’analyse embarquée peut utiliser d’autres variables – telles que les données du four et du pulvérisateur – pour estimer virtuellement l’humidité d’un produit fini.
Un autre outil dans votre boîte à outils
L’analyse prédictive embarquée est la dernière nouveauté de la gamme étendue de solutions d’analyse évolutives que vous pouvez déployer dans vos opérations.
N’hésitez pas à nous contacter pour en savoir plus sur la création d’une stratégie d’analyse évolutive adaptée à vos besoins. Ou consultez notre module FactoryTalk Analytics LogixAI pour découvrir comment l’analyse embarquée peut vous fournir des informations prédictives sans avoir besoin d’un data scientist.
