Connectivité :le moteur de la performance de l'IA industrielle

Alors que l'IA industrielle passe du stade pilote au déploiement à grande échelle, la connectivité apparaît comme un facteur essentiel de réussite.

Par Rajeev Shah

Le prochain tournant industriel

Depuis des décennies, l'automatisation industrielle a progressé par étapes régulières et progressives :plus de capteurs, plus de logiciels et des flux de travail plus connectés. Ce qui a changé, c’est le niveau et le placement de l’intelligence. Nous sommes entrés dans l'ère de l'IA physique, où l'intelligence ne se contente plus d'analyser les opérations, mais prend de plus en plus de décisions et agit en temps réel.

Dans cette nouvelle phase, les machines communiquent, se coordonnent et prennent des décisions dans l’usine. Les systèmes autonomes s'adaptent en permanence aux conditions changeantes sans intervention humaine. Les implications s'étendent bien au-delà de la robotique, redéfinissant la manière dont les opérations industrielles sont conçues, gérées et mises à l'échelle.

L’histoire de la transformation industrielle ne consiste plus à savoir si les systèmes autonomes peuvent apporter de la valeur. Il s’agit de savoir si les fondations numériques qui les sous-tendent sont prêtes à évoluer. À mon avis, c'est le défi déterminant auquel les leaders industriels sont désormais confrontés.

Des pilotes à l'échelle

Les robots mobiles autonomes (AMR) fonctionnaient autrefois principalement sous forme de projets pilotes, limités à des tâches répétitives et à des zones dédiées. Ces expériences ont atteint leur objectif :tester la navigation, affiner les flux de travail et valider les modèles de retour sur investissement.

Ce qui a changé maintenant, c’est la portée. Les principales organisations industrielles font évoluer les AMR dans des environnements de production en direct, passant de dizaines de robots à des centaines fonctionnant dans des installations entières. Ces systèmes ne servent pas seulement à déplacer des matériaux. Ils interprètent les données des capteurs, s'adaptent dynamiquement à leur environnement et collaborent avec d'autres machines en temps réel.

Cette transition (des projets pilotes aux déploiements à grande échelle) révèle une dure réalité :l'intelligence ne fonctionne à grande échelle que si les machines et les robots peuvent communiquer de manière cohérente et prévisible.

Le goulot d'étranglement invisible

Chaque déploiement physique d'IA, qu'il s'agisse d'AMR, de drones d'inspection autonomes ou de systèmes qualité basés sur la vision par ordinateur, dépend d'une communication continue de machine à machine. Pourtant, de nombreux fabricants s'appuient encore sur des réseaux conçus pour l'informatique de bureau, et non sur des systèmes industriels mobiles en temps réel.

Ces réseaux existants rencontrent des difficultés dans des environnements soumis à des interférences radio, à des usines à grande échelle, à des infrastructures à forte densité métallique et à des mouvements constants. L'impact se répercute sur toute la production :robots bloqués, flux vidéo interrompus, instructions de répartition retardées, travailleurs de première ligne déconnectés, signaux de sécurité retardés et temps d'arrêt coûteux.

Ce n’est pas un inconvénient mineur. Il s’agit d’un risque opérationnel avec de réelles conséquences en termes de coût et de sécurité. Les données de l'Uptime Institute montrent que plus de la moitié des entreprises ont signalé des pannes dépassant 100 000 $ en coûts directs. Dans le secteur manufacturier, ces pertes se multiplient rapidement lorsqu'une chaîne de production entière s'arrête.

Il n'est donc pas surprenant que la plupart des technologies opérationnelles reposent encore sur des réseaux câblés, ce qui nécessite un câblage coûteux et crée les systèmes les plus rigides.

La 5G privée peut offrir la fiabilité d'un câblage filaire sans les fils, permettant ainsi aux industries de connecter des équipements dont le coût était prohibitif dans le passé.

L'IA se déplace vers la périphérie

L'IA industrielle fonctionne de plus en plus à la périphérie, à proximité de l'endroit où les données sont générées et où les décisions sont prises.

Selon les données de J Gold and Associates, plus des deux tiers de toutes les charges de travail d’IA impliqueront l’inférence en périphérie d’ici la fin de la décennie. Cela signifie que les décisions ne seront plus transférées à des systèmes centralisés :elles seront prises en temps réel, au sein de l'environnement opérationnel lui-même.

Cela change fondamentalement le rôle du réseau. Il ne s'agit plus simplement d'une couche de transport de données :elle fait partie de la boucle de contrôle, déterminant la rapidité avec laquelle les systèmes réagissent, la fiabilité de la coordination des machines et la sécurité des opérations.

Un paquet retardé n’est plus simplement une perte de données. Il s'agit d'une réponse de sécurité retardée, d'un objectif de production manqué ou d'une interruption du flux de travail.

La pile d'IA industrielle

L’IA industrielle n’est pas un produit ou une plateforme unique, mais une pile complète, de la nouvelle périphérie au cloud. Cette couche périphérique présente un intérêt particulier : il s'agit d'un système composé de trois couches interdépendantes.

• Appareils : Robots, capteurs et ordinateurs de poche industriels générant des données et exécutant de plus en plus d'inférences localement
• Connectivité : Structure sans fil hautes performances et à faible latence qui relie les appareils au cloud périphérique
• Cloud périphérique : Ressource informatique locale pour traiter des charges de travail d'IA plus complexes, prenant en charge l'automatisation et le contrôle en temps réel. La sécurité n'est pas une couche distincte :elle doit être intégrée dans l'ensemble du système pour garantir l'intégrité et la protection des données.

La capacité de déplacer les données de manière transparente entre ces couches est essentielle. Sans une connectivité robuste, les données sont cloisonnées, la latence augmente et la valeur de l'IA industrielle diminue.

5G privée :conçue pour l'intelligence industrielle

Contrairement aux infrastructures existantes, la 5G privée est conçue pour les environnements industriels difficiles. Il offre des performances déterministes et ultra-fiables avec une mobilité transparente dans de vastes espaces industriels, à l'intérieur comme à l'extérieur. Cela est important lorsque des flottes de robots et de drones se déplacent en permanence entre les zones et que les travailleurs connectés dépendent de l'accès aux données en temps réel, où qu'ils se trouvent.

Travailleur connecté sur le terrain. Crédit :Adobe Stock.

La 5G privée, contrairement aux réseaux 5G publics, permet également aux entreprises industrielles de contrôler leurs propres réseaux, en permettant la ségrégation des données, en garantissant la souveraineté locale des données et en réduisant la latence en traitant les charges de travail d'IA sur site.

Lors d'un déploiement de Celona, une usine de fabrication américaine de 1,4 mile carré a remplacé l'ancien Wi-Fi par la 5G privée, réduisant ainsi les interruptions de connectivité annuelles de 70 % et les pertes dues aux temps d'arrêt de plus de 2 millions de dollars.

La connectivité comme infrastructure de base

La connectivité n'est plus un système de support. Il détermine directement la manière dont les opérations sont exécutées.

Les entreprises industrielles tournées vers l’avenir traitent déjà les performances du réseau comme un KPI opérationnel, suivant la disponibilité et la latence aussi étroitement que le débit et le rendement. À mesure que les systèmes basés sur l'IA évoluent, la connectivité devient intégrée à la coordination, à la sécurité et aux performances.

Construire à grande échelle

Pour les dirigeants industriels qui planifient leur prochaine phase d'automatisation, quelques principes ressortent :

• Concevez l'IA physique pour une production à grande échelle, et non pour des projets pilotes. Ce qui fonctionne pour dix robots peut échouer avec cent.
• Traitez la fiabilité du réseau comme une mesure directe de productivité. Les temps d'arrêt sont mesurables, tout comme les performances du réseau.
• Planifiez les charges de travail sensibles à la latence. Les systèmes qualité basés sur la vision par ordinateur, les AMR et le contrôle en boucle fermée des machines nécessitent tous une connectivité cohérente et en temps réel.
• Intégrer la sécurité dans l'ensemble du système. Étant donné que les machines agissent de manière autonome, une protection de sécurité Zero Trust doit être intégrée.
• Alignez la connectivité, le calcul et le contrôle. L'IA industrielle dépend de la façon dont ces systèmes fonctionnent ensemble :s'intègrent aux réseaux existants sans duplication.

La vraie leçon de l'IA industrielle

L'IA industrielle ne concerne pas seulement les machines plus intelligentes :elle concerne également l'infrastructure qui leur permet de fonctionner en temps réel.

À mesure que l'IA physique évolue dans tous les secteurs, la connectivité définit la frontière entre ce qui est possible et ce qui peut être exécuté à grande échelle.

À l'ère de l'IA industrielle, la fiabilité de votre réseau sans fil est la fiabilité de vos opérations.

À propos de l'auteur :
Rajeev est le co-fondateur et PDG de Celona avec la passion d'apporter une nouvelle génération de solutions de connectivité à ses clients d'entreprise. Il apporte près de 20 ans d'expérience en gestion de produits et en marketing sur les marchés du Wi-Fi d'entreprise et des fournisseurs de services. Avant de fonder Celona, ​​Rajeev était vice-président de la gestion des produits et du marketing chez Federated Wireless, un leader dans le domaine du spectre partagé/CBRS. Dans ce rôle, Rajeev a lancé le premier et leader du système d'accès au spectre du secteur, a activé l'écosystème CBRS tout en négociant plusieurs contrats d'opérateurs majeurs de niveau 1. Avant Federated, Rajeev a occupé plusieurs postes de direction en matière de gestion de produits chez Aruba Networks, notamment en créant son activité Cloud Wi-Fi. Il est titulaire d'un M.S. diplôme en informatique de l'Université de Californie du Sud. www.celona.io