Les entreprises industrielles sont de plus en plus connectées, en mettant en œuvre des processus plus avancés et des machines plus efficaces qui génèrent une quantité écrasante d'informations. Cette surcharge de données peut devenir un obstacle qui limite l'efficacité et freine la croissance s'il n'y a pas de gestion permettant de traduire ces données en décisions. Selon le rapport ‘Rethink Data’ de Seagate, 68 % des données générées par les entreprises ne sont pas exploitées. Cela souligne la nécessité pour de nombreuses entreprises de disposer d'un plan d'optimisation au niveau opérationnel. Et la véritable avantage ne réside pas dans la quantité de données, mais dans la manière dont elles sont gérées, analysées et visualisées de manière efficace. Ci-dessous, nous expliquons le rôle que jouent les données pour passer d'une usine « aveugle » à une usine « intelligente ».

La gestion des données : le début pour transformer l'information en valeur

La gestion des données est un processus fondamental qui permet aux entreprises industrielles d'organiser, stocker et utiliser les informations de manière efficace pour en extraire la valeur maximale. À l'ère de l'Industrie 4.0, les données sont comparées au pétrole pour leur valeur stratégique. Cependant, une gestion inefficace peut les transformer en silos déconnectés, limitant considérablement leur impact. Les systèmes de gestion des données, tels que les bases de données traditionnelles, les lacs de données, les plateformes de Big Data et les solutions cloud, sont des outils clés pour aider les entreprises industrielles à surmonter des problèmes courants, tels que des données incomplètes ou un manque d'intégration entre les systèmes. L'un des concepts essentiels de la gestion des données est le Big Data, qui permet de traiter de grands volumes d'informations en temps réel, d'identifier des modèles dans les processus de production et d'anticiper les défaillances. Cependant, pour exploiter tout son potentiel, il est crucial de la compléter avec de l'analytique, qui transforme les données en perspectives claires pour la prise de décisions. Avec des solutions comme TOKII, vous pouvez intégrer ces technologies et pratiques dans une plateforme qui combine gestion, analytique et visualisation avancée. Par exemple, une entreprise peut appliquer l'analytique prescriptive pour ajuster ses lignes de production et réduire les coûts opérationnels, en exploitant les modèles identifiés grâce à l'analytique prédictive.

Analyse des données : transformer les données en information

L'analyse des données est l'étape clé qui transforme l'information en connaissances exploitables pour optimiser les opérations industrielles. L'analytique se classe en quatre types : descriptive (ce qui s'est passé), diagnostique (pourquoi cela s'est produit), prédictive (ce qui va se passer) et prescriptive (que faire). Chaque type permet de comprendre le passé et le présent, de prévoir l'avenir et de définir des stratégies plus efficaces.

• Analytique descriptive : Recueille et analyse des données historiques pour comprendre le comportement des processus industriels et identifier des modèles.

• Analytique diagnostique : Explore les causes des problèmes ou résultats pour proposer des solutions basées sur des données.

• Analytique prédictive : Utilise des données historiques pour prévoir des scénarios futurs, permettant d'anticiper des erreurs et de prendre des mesures préventives.

• Analytique prescriptive : Combine des données historiques internes et externes pour recommander des actions spécifiques qui optimisent les processus industriels. Pour mettre en œuvre une analyse de données efficace, les entreprises ont besoin d'outils qui recueillent, traitent et analysent les données de manière efficace.

Avec TOKII, les usines peuvent intégrer les capacités de systèmes comme SCADA, des plateformes IoT et des logiciels d'analyse dans une solution unique. TOKII ne se contente pas de répliquer des processus physiques de manière virtuelle, mais permet également de simuler des scénarios, de réaliser des prédictions en temps réel et de fournir des recommandations pour optimiser les opérations.

Business Intelligence (BI) : des données aux décisions

Après avoir effectué l'analyse des données, l'étape suivante consiste à transformer ces insights en décisions stratégiques. C'est là qu'intervient le Business Intelligence (BI).

Le Business Intelligence (BI), ou Intelligence d'Affaires, est l'ensemble d'outils, de technologies et de stratégies que les entreprises utilisent pour recueillir, traiter et analyser des données afin de prendre des décisions plus éclairées. Il aide à comprendre ce qui s'est passé, pourquoi cela s'est produit et, le plus important, quelles actions entreprendre pour améliorer les performances futures.

Par exemple, TOKII utilise le Big Data pour centraliser, analyser et visualiser de grands volumes d'informations en temps réel, en connectant des données provenant de diverses sources. De cette manière, nous débloquons la capacité de prendre des décisions basées sur des données grâce aux jumeaux numériques.

De plus, son intégration avec des technologies immersives comme la réalité augmentée et la réalité virtuelle renforce encore plus la compréhension des données, assurant que chaque décision soit alignée avec les objectifs de l'entreprise.

Visualisation des données

La visualisation des données est une technique qui transforme des informations complexes en représentations graphiques intuitives, facilitant leur interprétation et la prise de décisions éclairées.

Notre cerveau traite l'information visuelle avec plus de rapidité et d'efficacité, ce qui explique pourquoi les représentations graphiques ont été fondamentales dans la transmission de connaissances tout au long de l'histoire humaine.

Les images communiquent de manière universelle ce qui à travers des mots n'est pas possible d'exprimer, c'est pourquoi elles sont devenues un outil indispensable pour les entreprises qui gèrent de grands volumes de données. La visualisation permet d'obtenir des insights clés de manière immédiate, révélant des modèles, des tendances et des relations qui pourraient passer inaperçus dans des formats de données traditionnels. À l'ère du Big Data, cette technique est devenue essentielle pour extraire de la valeur de l'information et guider des stratégies commerciales efficaces.

Types de visualisations de données

Au fur et à mesure que la technologie progresse, les techniques de visualisation se sont étendues au-delà des graphiques traditionnels, couvrant des simples représentations 2D jusqu'à des modèles 3D complexes et des jumeaux numériques.

• Les visualisations 2D sont les plus traditionnelles et utilisent différents types de tableaux de bord et de rapports. Ces graphiques permettent de présenter des données de manière claire et concise, facilitant la compréhension des tendances, des comparaisons et des distributions. Quelques exemples courants incluent des graphiques en barres, en lignes, en parts (camemberts), des cartes de chaleur, des treemaps et des diagrammes de dispersion. Ils sont idéaux pour présenter des données statiques ou des résumés visuels d'informations complexes.

• Les visualisations 3D, ou également connues sous le nom de Visual Analytics, portent la représentation des données à un niveau supérieur en permettant l'interaction avec les données en trois dimensions. Ce type de visualisation est particulièrement utile lorsque les données ont une composante spatiale ou lorsque l'on souhaite offrir une expérience plus immersive pour comprendre des processus dynamiques.

À la différence du point précédent, la visualisation des données à travers un jumeau numérique comme TOKII vous permet de comprendre l'analyse des données de manière immersive. Cela signifie que vous pouvez simuler et surveiller le fonctionnement de votre usine tout en visualisant les données en temps réel pour faciliter la prise de décisions.

• Les jumeaux numériques permettent d'effectuer des analyses avancées et de visualiser les résultats directement sur les machines, tout en fonctionnant en temps réel. Ce type de visualisation améliore non seulement la compréhension des données, mais aussi la capacité de réaction face aux problèmes ou opportunités.

Le rôle de l'IA et du Machine Learning dans l'analyse et l'interprétation des données

L'Intelligence Artificielle (IA) et le Machine Learning (ML) transforment radicalement la manière dont les entreprises industrielles analysent et interprètent leurs données. Leur capacité ne se limite pas à analyser des données historiques; leur véritable force réside dans leur capacité à identifier des modèles complexes, à prévoir des résultats futurs et, ce qui est plus important, à s'adapter à de nouvelles circonstances.

Chez IMMERSIA, nous appliquons ces technologies dans divers projets, comme nous le verrons dans la section suivante. L'une de nos solutions les plus intéressantes est le module ML sans code, conçu pour que les entreprises puissent appliquer des algorithmes de machine learning sans avoir besoin de connaissances techniques avancées.

Ces entreprises qui utilisent notre jumeau numérique (TOKII) sont capables de générer des environnements virtuels où entraîner et tester des algorithmes sans interrompre l'activité quotidienne, optimiser leur consommation de ressources ou effectuer des actions préventives.

La combinaison de l'IA et du ML avec des outils de gestion et de visualisation des données avancés ne se contente pas d'améliorer l'efficacité opérationnelle, mais transforme également la manière dont les usines prennent des décisions, passant de la réactivité à la proactivité.

Exemples de jumeaux numériques industriels

Construction et ingénierie

ACCIONA souhaitait obtenir une vision plus claire des processus de son centre de recyclage à Palencia. La surveillance traditionnelle rendait difficile l'interprétation efficace des données et limitait leurs capacités à optimiser les processus et à prendre des décisions éclairées.

Le jumeau numérique TOKII a été mis en œuvre avec un haut niveau de détail et des animations réalistes pour améliorer la visualisation et la compréhension des processus. De plus, en facilitant la connexion avec leurs systèmes existants comme SCADA, ils pouvaient surveiller les données dans un environnement immersif et voir leur usine en action en temps réel.

Grâce à la mise en œuvre de TOKII, ACCIONA a atteint son objectif d'avoir une visualisation précise de ce qui se passait dans son usine et des processus de recyclage, améliorer l'efficacité opérationnelle, et prendre des décisions plus rapides et éclairées grâce aux visualisations de ses KPI clés établis dans l'environnement immersif. De plus, ils ont également bénéficié d'une amélioration significative de la collaboration entre les équipes en gérant, partageant et comprenant les données de manière plus agile.

Industrie des machines-outils

DIMECO a défini le besoin d'avoir une représentation graphique avancée de l'IHM (Interface Homme-Machine) de leurs lignes de fabrication, ainsi que la capacité de calculer la taille de la boucle et la vitesse de production de leurs processus de fabrication.

Pour répondre à ces besoins, nous avons adapté TOKII aux besoins spécifiques de DIMECO, personnalisé pour intégrer une solution de visualisation avancée et un simulateur intégré. Ce simulateur doté de technologies avancées telles que le Machine Learning et l'Intelligence Artificielle leur permet de calculer des distances optimales, et la taille du trou à creuser entre les machines, en s'adaptant aux différentes vitesses de production.

Grâce à la mise en œuvre de TOKII, Dimeco a optimisé la configuration de ses lignes de production avec des simulations précises, réduisant les coûts et évitant les travaux d'infrastructure inutiles. De plus, les visualisations avancées ont permis de surveiller la production en temps réel, améliorant à la fois la productivité et l'expérience de leurs clients.

Outils d'analyse de données pour le secteur industriel

Face au défi de gérer toujours plus de données générées à partir de multiples sources, il est nécessaire de savoir choisir le bon outil. Dans l'écosystème des solutions de Big Data et de Business Intelligence, il existe des logiciels spécifiques et des plateformes intégrales qui couvrent plusieurs caractéristiques.

Si vous cherchez une plateforme intégrale conçue spécialement pour le secteur industriel, TOKII inclut tout ce qui est nécessaire pour intégrer, analyser, gérer et visualiser des données. Son intégration de jumeaux numériques, d'analytique avancée et de visualisation en temps réel en fait une solution idéale pour les usines cherchant à optimiser des processus critiques, tels que la maintenance prédictive ou la gestion des ressources en temps réel.

D'un autre côté, il y a Tableau, un outil qui excelle dans la visualisation des données et la création de tableaux de bord interactifs. Cependant, Tableau peut être moins efficace dans des environnements où l'analyse en temps réel ou l'intégration en profondeur avec des systèmes industriels, tels que SCADA ou IoT, est requise.

Dans cette même catégorie, on trouve le célèbre Power BI, qui se distingue par sa facilité d'utilisation et son intégration avec des systèmes et l'écosystème Microsoft. L'inconvénient est que ce n'est pas un outil conçu pour le secteur industriel et qu'il est limité dans des scénarios industriels plus avancés.

Qlik se distingue par sa capacité à intégrer des données en temps réel et à permettre des analyses détaillées dans des environnements industriels complexes. Toutefois, sa courbe d'apprentissage plus prononcée peut nécessiter des ressources supplémentaires en termes de formation ou de conseil, ce qui pourrait être une limitation pour des entreprises avec des équipes plus réduites.