Create and deploy IT solutions

Internet des Objets Intelligents : la nouvelle réalité de votre usine

Internet des Objets Intelligents : la nouvelle réalité de votre usine

L’Internet des Objets nouvelle génération s’appellera sans doute l’IoI : l’Internet des Objets Intelligents. Ce qui désigne l’Internet des Objets augmenté par l’Intelligence artificielle.

2016 fut l’année de l’investissement dans l’IA. Rien qu’aux Etats-Unis, le monde des start-ups a levé 1,5 milliards de dollars, nous allons donc bientôt pouvoir constater les fruits de ces investissements dans notre vie de tous les jours.

Pour comprendre la façon dont l’IA va augmenter les solutions existantes liées à l’Internet des Objets, commençons par définir où commence et où s’arrête l’IA.

L’IA est un algorithme alimenté par des modèles statistiques qui lui permettent d’« apprendre » à travers des boucles de rétroaction. Nous éloignons donc des modèles déterministes où un algorithme utilise des règles prédéfinies à partir desquelles il fonde ses décisions. Par exemple, Google utilise la technique du deep learning. L’essentiel de la recherche autour de cette technique s’inspire du fonctionnement du cerveau humain. Ces modèles ne sont plus déterministes, ce qui signifie que la manière dont une IA prend ses décisions pourraient devenir opaque. Cela pourrait donner lieu à des situations inattendues.

L’IA va-t-elle devenir omnisciente ? L’IA d’aujourd’hui, certainement pas. Elle est employée sur des domaines spécifiques et ne pourra pas appliquer son savoir à d’autres contextes. Mais à l’avenir, pourquoi pas. C’est l’objectif de Google.

Où est-ce que l’IA va augmenter l’Internet des Objets ? Dans l’industrie manufacturière, incontestablement. Le manufacturing est un secteur qui investit déjà beaucoup dans l’Internet des Objets, en particulier dans la maintenance prédictive. Le type d’IA employé dans la maintenance prédictive est le machine learning. 

Pourquoi les industriels s’intéressent tant à la maintenance prédictive ? Les bénéfices sont nombreux. Le plus immédiat est d’avoir davantage de temps de fonctionnement effectif de la chaîne d’assemblage et moins de temps d’arrêt non planifié, ce qui permet aux usines de réduire le coût d’entretien et de réparation.

Mais les enjeux sont bien plus élevés. Grâce à ces capacités, les industriels vont pouvoir adopter de nouveaux modèles économiques pour être plus compétitifs sur leur marché. Par exemple, dans certains domaines il y a un besoin identifié de passer d’un investissement intensif en capital à un investissement dans les opérations (ce qui est fréquemment appelé la transition du Capex vers l’Opex), pour qu’au lieu d’offrir une machine à un prix fixe, la machine est louée et payée seulement lorsqu’elle est utilisée. L’Internet des Objets permettra à terme de calculer en temps réel le temps d’usage.

Cependant, l’effet collatéral est que l’industriel n’est pas payé quand la machine est hors service, donc le temps de fonctionnement effectif est dans son intérêt, tout comme la durée de vie de la machine. Si la durée de vie peut être étendue, la marge sur la location s’accroît. Les capacités de maintenance prédictive sont essentielles pour atteindre ce but.

Microsoft Dynamics 365 est la bonne plateforme pour gérer votre maintenance prédictive, grâce à la Cortana Intelligence Suite embarquée. Pour en savoir plus, découvrez Microsoft Dynamics 365 sur le site de Prodware, ou contactez-nous pour nous faire part de votre projet.