La transformation continue de Seagate : comment l'IA stimule l'innovation dans le stockage de données

L'une des rares grandes entreprises technologiques qui peut tracer ses racines jusqu'aux années 1970, Seagate Technology, Cupertino, Californie, est perchée sur le bord coupant du stockage de données et solutions de gestion depuis des décennies. Maintenant une entreprise de solutions d'infrastructure de stockage de données de masse à 10 milliards de dollars, Seagate emploie des stratégies de fabrication intelligente, incluant l'intelligence artificielle et le machine learning sur le terrain d'usine.

En 2017, Seagate a implémenté un logiciel de fabrication IA pour l'inspection visuelle microscopique de wafers. Auparavant, l'entreprise avait utilisé des systèmes de vision machine basés sur règles pour automatiser le processus de détection d'anomalies. Ils ont atteint un taux de précision élevé, mais l'entreprise luttait aussi avec des limitations.

L'approche antérieure requérait des paramètres stricts pour chaque type de défaut, tous codés statiquement. Les plages fixes aidaient à déterminer les critères pour valider ou arrêter un produit. Cependant, l'évolution de l'apparence des défauts ou l'avènement de nouveaux types d'anomalies requérait des règles additionnelles qui pouvaient devenir de plus en plus complexes et difficiles à gérer dans leur ensemble.

En implémentant des opérations de données de fabrication digitales complètes et des mises à niveau IA, la puissance et l'échelle de la détection d'image ont vu des améliorations dramatiques à travers les installations de production de wafers de Seagate aux États-Unis et en Irlande du Nord. La précision est passée de 50 % à plus de 90 % aujourd'hui.

Pour y arriver, l'entreprise a extrait de la valeur de téraoctets de données de capteurs produites par les outils de haute précision que l'entreprise utilise. Ces données ont été normalisées et rendues plus faciles à utiliser par les systèmes IA. En résultat, Seagate a maintenant de multiples solutions de détection de pannes automatisées pour aider à prendre des décisions wafer et outil et un portefeuille de détecteurs augmentés par IA pour surveiller de manière autonome les points critiques du processus de fabrication avec des règles mieux orchestrées.

Seagate capture les métadonnées d'exécution pertinentes et met les données brutes en contexte pour créer de l'information utile en temps réel – fermant la boucle entre les mondes digital et physique et impactant positivement la façon dont les produits sont conçus, fabriqués et servis.

Le fil digital préserve les données collectées pendant les séries de production pour savoir quand effectuer des mises à jour rapides de la planification des ressources d'entreprise et autres systèmes de support à la décision et générer des leçons pour améliorer la prise de décision automatisée future.

Ces efficacités ont prolongé la vie de l'équipement de Seagate en prédisant quels actifs étaient sur la bonne voie pour sortir de calibration et donc avoir besoin de maintenance. L'entreprise a réalisé des économies significatives sur la main-d'œuvre d'inspection, la prévention de rebut, la réallocation de main-d'œuvre, et les dépenses d'investissement évitées pour du nouvel équipement.

Le focus constant de Seagate sur ce type d'innovation a amélioré la performance opérationnelle, la responsabilité, et augmenté l'efficacité des systèmes d'entreprise grâce à une visibilité rapide et précise dans l'ensemble du processus de fabrication.

Le système d'algorithmes de deep learning génère aussi des preuves de support pour d'autres systèmes de contrôle d'usine, signifiant que Seagate peut exploiter plus de données pour la métrologie virtuelle et le contrôle de processus.

Les fabricants high-tech comme Seagate doivent embrasser les opportunités en évolution rapide que la fabrication digitale, l'IA et le ML représentent. Seagate n'a pas seulement investi dans la technologie de pointe mais a aussi démontré comment une transformation continue peut rendre une organisation capable de définir le futur de son industrie.