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L'intelligence artificielle et le jumeau numérique

L’intelligence artificielle (IA) se développe depuis plusieurs années. Parmi tous ces développements, il y a le jumeau numérique (modèle de simulation de flux).

Développé pour l’industrie 4.0, le jumeau numérique (simulation de flux + données du monde réel) permet d’anticiper les étapes, de renforcer la performance industrielle et de planifier les activités d’une chaine de production.

 

L’importance de l’IA dans l’industrie 4.0

Grâce à des logiciels intelligents, les données générées par une usine peuvent maintenant identifier des tendances et des modèles qui peuvent accroître l’efficacité des processus de production.

L'intelligence artificielle va ainsi permettre d’harmoniser les connaissances scientifiques et d’en sortir des conclusions réelles et solides dans la simulation de flux. Elle va permettre de pousser l’analyse des données pour pouvoir être plus efficace dans l’optimisation du système de production. L’intelligence artificielle permet d’optimiser les performances industrielles, tout en réduisant les défaillances possibles et en simplifiant les simulations.

Aujourd’hui, la croissance de l’informatique a donné naissance au modèle de simulation permettant notamment d’utiliser la simulation de flux. Cette simulation a pour objectif d’optimiser de façon puissante les paramètres du modèle initial.

Grâce aux techniques d’apprentissage (Machine Learning), le logiciel Arena va analyser et prédire des situations à partir de données pertinentes et fiables.

 

 

La dualité du modèle de simulation et de l’intelligence artificielle (IA)

 

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Un modèle de simulation est une représentation numérique d’une réalité (nombre de personnes, taille des encours, surfaces au sol…). Il y a quelques années, les scientifiques tendaient à dire qu’il devait être alimenté de données (pour la plupart terrains) pour ensuite pouvoir faire tourner une IA.

Mais dans beaucoup de cas, les systèmes d’information ne génèrent pas des données en bonne quantité et de qualité. 60% à 70% de la donnée terrain est approximative (car remplie à la main sur des tableaux) et pas de bonne qualité. L’intelligence artificielle ne pouvait pas avoir de cohérence à cause du besoin de filtrage sur les données terrain. En effet, elle ne peut pas être entrainée si les données sont incorrectes. De plus, nous ne disposons pas toujours de données terrain.

C’est alors qu’intervient le jumeau numérique : représentation numérique d’une réalité qui se nourrit d’un modèle de simulation de flux

Même si les données terrain sont fausses ou insuffisantes, le modèle de simulation sait quelles données sont erronées grâce à la puissance de ses algorithmes et va pouvoir les corriger. Le modèle de simulation va ainsi permettre de fiabiliser les données et de les générer en grande quantité pour permettre à l’IA d’apprendre et d’être parfaitement en phase avec la réalité.

Une fois que les données erronées sont corrigées et que le jumeau numérique (modèle de simulation) est prêt, nous allons pouvoir lancer les scénarios et passer à la création de données de l’univers virtuel.

L’intelligence artificielle et la simulation de flux forment une dualité, elles sont complémentaires. Lorsque les données terrain sont erronées ou insuffisantes voire inexistantes, l’alliance de l’outil de simulation de flux Arena, de l’expérience de nos experts et de nos clients permet de générer de la donnée fiable et de construire un jeu d’hypothèses en anticipant les aléas.

 

 

En conclusion

Nous n’en sommes qu’au début des technologies d’intelligence artificielle. Chaque jour, les chercheurs trouvent de nouvelles façons de mettre l’IA au service de l’industrie. Aujourd’hui, la puissance d’Arena est telle que le modèle de simulation permet d’aliment l’IA. Mais la tendance pourrait bientôt être réciproque : l’IA au service du modèle de simulation de flux.

Il pourrait alors être possible de mettre en place une IA qui sait par domaine d’activité, qui serait reliée à des data center. Afin de permettre au modèle de simulation de flux de tourner plus vite. Ce sont des règles “générales” qui permettraient de poser des bases en fonction du DAS (domaine d’activité stratégique). Ces sujets sont en phase de R&D : affaire à suivre !

 

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À propos de l'auteur

Vincent Vincent
Président

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