Comment une gestion de données robuste pilote le Machine Learning et l'IA dans l'IoT industriel

Dans le paysage manufacturier d'aujourd'hui, le machine learning et l'intelligence artificielle (IA) ne sont plus des buzzwords — ce sont les moteurs propulsant la prochaine vague d'excellence opérationnelle.

Chez Cisco, nous investissons massivement dans ces technologies, partnerant avec des leaders industry comme SAS, qui a récemment produit une vidéo insightful séparant clairement les concepts : l'IA est la science des machines imitant l'intelligence humaine, tandis que le machine learning est la méthode par laquelle ces machines apprennent des données.

Pourquoi ces capacités sont-elles critiques ? La fabrication est fermement dans l'ère Industrie 4.0, ou Fabrication Intelligente, où trois piliers fondateurs — hyperconscience, prise de décision informée, exécution rapide — pilotent le succès. Le machine learning et l'IA étendent naturellement ces piliers en transformant de vastes flux de données en insights actionnables.

1. Hyperconscience : Capturer insights temps réel et tendances émergentes, voir comment produits et services performent sur le terrain.
2. Prise de Décision Informée : Analyser le flux de données pour que les insights atteignent les bons stakeholders au bon moment.
3. Exécution Rapide : Convertir décisions en action — comme maintenance prédictive quand une machine montre signes précoces de fatigue.

IDC prévoit que le marché IA croîtra à un taux de croissance annuel composé de 54,4 % jusqu'en 2020, atteignant plus de 46 milliards $ de revenus. La clé pour réaliser cette croissance réside dans les données — le carburant pour le machine learning et l'IA.

Considérez une usine générant environ 1 000 To de données quotidiennement, avec plus de 10 000 capteurs capturant plus de 12 000 variables d'équipements legacy et modernes. Gérer ce déluge requiert des décisions délibérées sur connectivité, stockage, et timing analytique. La bonne stratégie de données n'améliore pas seulement la maintenance mais optimise aussi supply chains, accélère R&D, et speed nouveaux lancements produits.

Une gestion de données effective pour IA et machine learning en fabrication repose sur cinq domaines critiques :

• Fréquence : Tirer données seulement quand elles ajoutent valeur business pour éviter surcharge info et coûts inutiles.
• Priorisation : Assurer que données critiques atteignent la destination appropriée, préservant l'intégrité réseau.
• Traitement : Employer solutions hybrides edge-et-cloud pour permettre analyse temps réel là où data centers core ou cloud seul font défaut.
• Orchestration : Mapper comment plateformes IA reçoivent et consomment données, maintenant contrôle et visibilité cohérents.
• Sécurité : Protéger l'intégrité production tout en exploitant l'IA pour détecter anomalies et renforcer cybersécurité.

Pour aider les fabricants à bâtir une fondation solide, nous avons développé le guide Gestion des Données en Fabrication Digitale, offrant meilleures pratiques, insights architecture workload, et études de cas pour informer votre feuille de route technologique.

1. Source : IDC FutureScape: Worldwide Manufacturing 2018 Predictions, doc# DC #US42126117, Octobre 2017