[PUBLICATION] Adopter le machine learning pour de meilleures performances industrielles

Machine learning, une solution durable et essentielle

L’un des points forts de la méthodologie présentée par Michael Valentin, associé fondateur chez Opeo et Teimour Daly, expert Opeo de l’intelligence Artificielle, c’est son agilité, sa rapidité de mise en œuvre. Là, où vous pensiez sans doute qu’il faudrait compter un ou deux ans avant de mesurer des résultats significatifs, il est tout à fait possible d’y parvenir en quelques semaines. Valider par les chiffres une réduction de 15% du nombre de rebut sur des pièces essentielles pour un constructeur automobile, a un impact fort sur le plan économique.

« Si la plupart des industriels que nous rencontrons ont déjà essayé de mettre en place du machine learning, leur difficulté provient de la méthodologie employée. Or c’est bien la méthodologie qui fait le succès dans ce domaine, bien davantage que la technologie elle-même» prévient Michael Valentin.

Les 3 grands thèmes

Nos experts vous le confirmeront dans cette édition, il n’y a pratiquement pas de limite d’usage pour cette technologie. Pour autant, nous avons retenu trois grands thèmes :

- La vérification du bon fonctionnement de l’outil de production

- L’augmentation de capacité

- La prédiction et l’optimisation de la production

Au-delà des cas d’usage, nous avons fait le constat que l’adoption du machine learning a également un impact positif sur l’innovation industrielle. Et s’il est nécessaire de collecter des volumes importants de données pour affiner les analyses de la « machine », la consommation énergétique des serveurs qui les stockent est relativement minime face aux gains de matériaux, de temps et donc globalement de coûts de production.

« Lorsqu’on évalue l’impact du machine learning sur la consommation de res- sources par les industriels, on peut facilement montrer qu’il est très positif. On peut économiser sur une seule ligne de production de moteurs, des dizaines de tonnes de matière première. Et du point de vue énergétique, l’amortissement du coût du système de machines mis en place se fait en une heure, à comparer avec celui d’un mois de production. En quelques heures, un site industriel amorti le sys- tème pour toute sa durée de vie », nous rassure Teimour.

Machine learning, une solution accessible

Mais la principale question que nous adressons dans ce livre blanc et qui revient souvent comme un point ce blocage pour les décideurs de l’industrie, c’est celle de l’accessibilité de cette technologie. Or, vous le verrez, tous les industriels peuvent utiliser le machine learning et la méthodologie Opeo. Principalement parce qu’il s’agit d’un développement continu, en mode sprint itératif, qui modifie en profondeur les process d’un site industriel. Mais aussi parce que les investissements en matériels et en logiciels sont minimes par rapport aux enjeux.  Enfin, nos experts l’affirment, l’accompagnement par des spécialistes permet à vos équipes d’acquérir les bons réflexes et de poursuivre ce travail d’amélioration sur le long terme.

Car « il ne faut jamais déconnecter la technologie des opérations et du management », nous rappelle Michael Valentin.

Chez Opeo, nous sommes tous convaincus que l’avenir est à l’augmentation de l’Homme par les machines. Fort de cette intelligence, libérer la créativité humaine nous apparait indispensable pour assurer l’avenir des futures générations et de notre planète.

Téléchargez votre exemplaire du livre blanc machine learning, et commencez dès demain votre transformation industrielle.

Notre livre blanc : Machine learning disponible pour les industriels

Livre blanc : Machine learning - OPEO

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