L'IA démarre avec les données ERP et d'ingénierie

L'utilisation de l'intelligence artificielle dans les entreprises de fabrication se développe à une vitesse fulgurante. Les experts prévoient que l'utilisation croissante de l'IA dans la fabrication pourrait déclencher la plus grande augmentation de la productivité depuis un siècle.

La productivité stimule les investissements en IA

Les entreprises obtiendront une partie de ce succès grâce à des logiciels standard avancés, qui seront de plus en plus complétés par des fonctions d'IA et des assistants spécifiques aux tâches. La tendance à l'intégration de l'IA se manifeste aussi bien dans les systèmes ERP de SAP que dans les logiciels de conception et de simulation. Mais pour réaliser des progrès décisifs en matière de productivité, les entreprises doivent étendre l'utilisation de l'IA jusqu'aux racines de leurs processus individuels de fabrication ou d'assemblage. Selon les analystes, ce sont les projets d'IA spécifiques à l'entreprise en matière d'automatisation, d'analyse des données, de surveillance de la qualité et de contrôle des processus qui devraient permettre d'exploiter les plus grands potentiels. 

Les obstacles des projets individuels d'IA 

Les Large Language Models actuels de l'intelligence artificielle, tels que nous les connaissons dans les applications quotidiennes, sont appris au cours d'un pré-entraînement détaillé avec d'énormes quantités de données disponibles publiquement sur Internet, afin qu'ils fournissent des résultats exacts. Cette méthode ne peut pas être transposée à une utilisation individuelle et industrielle pour deux raisons : 

Les entreprises ne disposent généralement que de données limitées, spécifiques à un domaine, qui ne suffisent pas pour une préformation complète.

Cependant, les importantes phases d'apprentissage et d'optimisation nécessaires pour ces volumes de données compromettraient aussi fortement la rentabilité de la plupart des projets.

Le premier défi des entreprises est donc d'identifier les sources et les stocks de données appropriés pour chaque cas d'application individuel. Les données extraites leur permettent ensuite d'entraîner ou d'affiner leurs modèles d'IA. Comme les volumes de données sont réduits de plusieurs dimensions et que l'effort d'apprentissage doit être limité, l'accent est mis sur la qualité des données.Dans la plupart des entreprises, les données des systèmes ERP, PDM et CAO sont lacunaires, incomplètes, stockées dans des terminologies, des formats, des catégories et des unités différentes et parsemées de doublons et d'anciens stocks. S'ils proviennent de différentes sources, ils doivent être alignés. Dans ces conditions, la charge de travail pour les projets d'IA se potentialise jusqu'à devenir impossible. C'est pourquoi les entreprises doivent préparer leurs données de manière professionnelle pour l'utilisation de l'IA afin d'atteindre la qualité requise. C'est le deuxième grand défi des projets individuels d'IA.

Exploiter durablement les sources de données

Le logiciel simus classmate de simus systems, spécialiste du nettoyage, de la structuration et de l'utilisation efficace des bases de données techniques, vous aide à trouver les sources et les stocks de données appropriés. Il contient différents outils qui analysent les stocks de données de toutes tailles provenant des sources internes pertinentes de l'entreprise, telles que les bases de données, les tableaux ou les systèmes CAO, ERP et PDM, et les stockent de manière structurée dans une mémoire de résultats. C'est important, car de nombreux projets d'IA industriels utilisent des informations provenant de différentes sources de données. Par exemple, il est souvent nécessaire de relier des données issues de solutions logicielles à des données de processus provenant de serveurs OPC, de commandes de machines ou d'API d'installations. simus classmate peut traiter régulièrement ces données et transmettre les ensembles de données souhaités à l'IA.

Ceux qui souhaitent accéder à la géométrie ou aux informations de fabrication de produits (PMI) des modèles CAO trouveront également dans simus classmate l'outil adéquat. Le logiciel recherche, compare et trouve des caractéristiques géométriques et autres, ce qui s'est avéré très utile par exemple dans les projets de qualité. Il est même possible de lire des dessins et d'ajouter les informations de dessin à un modèle CAO sur la base de l'IA.

Basé sur des règles pour la qualité des données d'IA

Grâce aux outils de la suite logicielle -simus classmate et à une méthodologie de projet maintes fois éprouvée, simus systems aide les fabricants à devenir „Fit for AI“. Dans un premier temps, un échantillon de la base de données est analysé dans le cadre d'un avant-projet. Cela permet de faire correspondre l'objectif et l'effort et de définir clairement le projet. 

Le projet est maintenant étendu à l'ensemble des données pertinentes. De grandes bases de données sont automatiquement nettoyées, complétées, triées, structurées et classées à l'aide de fonctions d'IA basées sur des règles. Les résultats sont encore affinés lors d'ateliers avec les personnes impliquées dans le projet. Un moteur de recherche spécial permet de filtrer et de visualiser les données afin de détecter d'éventuelles erreurs, doublons ou inexactitudes. Enfin, la base de données optimisée est validée pour une utilisation ultérieure. Pour finir, la qualité des données est assurée pour l'avenir. Les formats, règles et conventions définis sont implémentés à l'aide du logiciel simus classmate pour toutes les données nouvellement créées. En ce qui concerne les systèmes ERP de SAP, simus systems dispose d'interfaces performantes qui garantissent une intégration sans faille des stocks de données gérés.

Ouvrir de nouvelles possibilités

En outre, les logiciels et les services de simus systems ne soutiennent pas seulement l'utilisation de l'IA. Ils facilitent de nombreux autres projets pour les fabricants, comme le Manufacturing X, le jumeau numérique ou le nettoyage des données avant les migrations ERP et PDM. Utilisez les solutions intelligentes pour la gestion des données afin d'exploiter les potentiels de la numérisation et faites avancer l'avenir de votre entreprise !

À propos de simus systems

Fondée en 2002 et basée à Karlsruhe, la société simus systems GmbH est, avec sa famille de produits simus classmate, l'un des leaders du marché dans le domaine de la classification automatique des modèles CAO, du nettoyage des données de masse, de la recherche et de la découverte de données existantes et du calcul automatique des coûts. L'entreprise indépendante offre l'expérience de plus de 400 projets réussis dans les secteurs de la construction de machines et d'installations, de l'industrie automobile et de l'électrotechnique. La famille de produits simus classmate s'intègre avec les principales solutions de CAO 3D et PLM ainsi qu'avec les systèmes ERP tels que SAP. (Source : Simus Systems)