Grâce à l’IoT (Internet des objets), les entreprises de l’industrie manufacturière disposent aujourd’hui d'une mine de données.
Correctement exploitées, celles-ci peuvent offrir de précieuses informations pour stimuler l'innovation et créer de la croissance. Le machine learning, ouvre précisément à un usage optimisé de la data, riche perspective, en particulier en matière de durabilité.
Les défis de la data
Les données IoT provenant de capteurs, d'appareils et de machines fournissent des informations en temps réel. Une fois contextualisées, celles-ci permettent de mieux comprendre l’environnement industriel, et ainsi, de réagir plus vite face aux événements, voire de les anticiper et d’être proactif. En fait, grâce à ces data en temps réel, l’information concernant l’usage des outils ou des produits finaux est traitée rapidement et permet à l’entreprise de s’adapter à toute situation et de faire preuve de plus d’agilité … si ses process le permettent.
Cependant, exploiter le plein potentiel des données n’est pas une mince affaire. En effet, celles-ci sont souvent dispersées au sein des divers systèmes de l’entreprise, récupérées dans des formats différents et leur qualité souvent hétérogène. Par ailleurs, sans une modernisation de l’infrastructure IT en interne, la rapidité actuelle du flux de données ne saurait être gérée.
Ainsi, selon le baromètre de l'industrie 4.0, édition 2023, de Wavestone, Bpifrance Le Hub et France Industrie, 60% des entreprises interrogées sont convaincus que les infrastructures existantes vont nécessiter des évolutions significatives pour supporter le déploiement de nouveaux projets I4.0.
Ces défis supposent la mise en place d’une vraie stratégie et le recours aux nouvelles technologies. Dans cette optique, l’Intelligence Artificielle constitue une option pertinente. Seulement, son usage étant parfois très complexe, il est préférable de s’orienter vers le machine learning. Bien que celui-ci soit une sous-catégorie de l’IA, ces deux technologies diffèrent et présentent des spécificités propres qui répondent à des besoins cibles précis. Si l’IA emprunte le raisonnement humain, le machine learning permet aux machines d’apprendre par elles-mêmes en se basant sur des modèles prédéfinis.
Le couple durabilité/rentabilité
En investissant dans des technologies industrielles de pointe, telles que le machine learning, les entreprises disposent d’un levier puissant en faveur de leur stratégie RSE.
C’est un fait : durabilité et rentabilité vont de pair. Aujourd’hui, les entreprises s’interrogent plutôt sur l’approche la plus pertinente à adopter pour accompagner cette dynamique.
L'objectif devrait être de concevoir, fabriquer et mettre sur le marché les meilleurs produits tout en optimisant la consommation des ressources (matières premières, eau, gaz et électricité) sur tous les sites de production. Les données qui sous-tendent cette démarche sont partout - dans les systèmes, les compteurs et les capteurs. Grâce au machine learning et à l’analyse des données, les entreprises peuvent identifier les points de vigilance au sein des process industriels où l'énergie et les matériaux sont inutilement consommés. Ainsi, le machine learning peut jouer un rôle clé tout au long du cycle de vie d’un produit – de sa conception à sa revalorisation – révélant des pistes d’amélioration et des petits ajustements menant vers l’efficience énergétique, opérationnelle, environnementale et financière.
Certes, les efforts en matière de développement durable appellent parfois de nouveaux investissements, néanmoins, les économies directes liées à la réduction des déchets ou à l'amélioration de l'efficacité énergétique les justifient pleinement.
La technique des petits pas
C’est en procédant par étapes que l’on avance plus sereinement sur ce terrain complexe. En commençant modestement avec, à l’esprit, une vision stratégique globale, les entreprises peuvent dérouler et intensifier leurs initiatives progressivement. Lorsque les premiers succès sont visibles, les investissements nécessaires pour passer à l'étape suivante sont facilités. Le machine learning est la voie la plus concrète pour transformer ses data en avantage concurrentiel. Contre la paralysie liée à la difficulté d’appréhender l’IA et les incertitudes liées à son utilisation, le machine learning permet de se concentrer sur des applications tangibles et sécurisantes.
Technologie prometteuse, le machine learning ouvre de nouvelles perspectives de performance économique et durable dans le secteur industriel. A la condition que son usage s’inscrive dans une stratégie qui repose sur une vision claire des besoins d’entreprises et des enjeux environnementaux.
Tribune Libre de Wily van den Hoogen, PTC Regional Director BeNeLux
