Accélérer l’Industrie 4.0 à une vitesse fulgurante : le rôle de GenAI à la périphérie de l’usine

C’est mercredi soir. Vous dormez profondément à bord de l’USS Enterprise Star Trek. Soudain, vous vous réveillez avec une annonce urgente et vous vous précipitez vers le pont du vaisseau. Le capitaine James T. Kirk active le moteur de distorsion et vous voyez les emblématiques traînées de lumière floues lorsque le vaisseau spatial atteint la vitesse de distorsion. En quelques secondes, vous voyagez plus vite que la vitesse de la lumière pour atteindre une guerre Klingon dans le quadrant Alpha – en quelques minutes plutôt qu’en années.

Bien que la vitesse de distorsion soit un concept fictif, c’est une manière appropriée de décrire ce que font l’IA générative (GenAI) et les grands modèles de langage (LLM) pour accélérer de manière exponentielle l’Industrie 4.0. La mise en œuvre de la transformation numérique est en cours, mais elle avance lentement depuis plus d’une décennie. Avec l’émergence des capacités GenAI, les déploiements accélérés de transformation numérique sont susceptibles de modifier l’industrie manufacturière telle que nous la connaissons, créant un gouffre croissant entre les leaders et les suiveurs, ces derniers risquant de devenir obsolescents.

Je suis fasciné et passionné par le fait d’aider les fabricants à tirer parti des déploiements de pointe alimentés par la génération IA qui surmontent les défis hérités de l’industrie 4.0, permettant ainsi des opérations efficaces, sécurisées et de niveau supérieur basées sur l’IA. Voyons comment cela pourrait évoluer au cours des prochaines années.

GenAI élimine les obstacles à une vitesse vertigineuse

Le plus souvent, les environnements de fabrication actuels fonctionnent sur des systèmes de contrôle cloisonnés et des appareils disparates communiquant via différents protocoles. Cela crée des obstacles aux mises en œuvre de l’Industrie 4.0 qui s’efforcent de créer une visibilité, des informations et des améliorations à l’échelle de l’usine, de la flotte et de l’entreprise.

Les fabricants utilisent des passerelles pour contourner ces silos existants avec des plateformes IoT afin de collecter et de consolider toutes les données opérationnelles. Les données détaillées doivent être étiquetées et mappées à des processus, étapes opérationnelles et tableaux de bord spécifiques ; les données de pression A correspondent au processus B, les données de température C correspondent au processus D, etc. Cette cartographie est souvent effectuée manuellement par les ingénieurs de contrôle du site à grande échelle et peut impliquer des dizaines de milliers de points de données dans une usine, ce qui rend cet effort de cartographie à la fois -consommateur et à forte intensité de main d’œuvre.

En tirant parti d’un avantage alimenté par GenAI avec de petits modèles de langage (SLM), ce long travail sera rationalisé et simplifié. GenAI peut utiliser des diagrammes de tuyauterie et d’instrumentation (P&ID), des bases de données, des schémas, de la documentation et même des photographies d’étage pour intégrer les étiquettes et les opérations de processus de l’usine. Grâce à cette intelligence, GenAI peut ensuite remplir automatiquement un espace de noms global pour les balises, accélérant ainsi considérablement le délai de valorisation. De plus, les données opérationnelles spécifiques à un emplacement peuvent être associées aux opérations à l’échelle de l’entreprise, élevant ainsi les améliorations au niveau organisationnel.

Un bord alimenté par GenAI active le moteur de distorsion

En travaillant ensemble, le calcul de pointe avec GenAI est sur le point de bouleverser les processus manuels plus lents et d’accélérer la prise de décision, l’intelligence opérationnelle et les résultats de fabrication. Les appareils de pointe accélérés et les capacités de convergence IT/OT sont essentiels dans le secteur manufacturier. Rapprocher le calcul de l’endroit où les données sont générées à la périphérie permet d’obtenir des informations, des décisions et des actions en temps quasi réel.

Parallèlement à la prise de décision en temps réel, l’informatique de pointe réduit la latence des données, une capacité cruciale pour les domaines critiques tels que les systèmes de sécurité et les contrôles automatisés. De plus, les appareils de périphérie augmentent la sécurité en conservant les données sensibles dans des opérations isolées et en utilisant le chiffrement, les contrôles d’accès et la détection des intrusions, en adhérant souvent aux directives architecturales du modèle Purdue.

GenAI excelle dans l’analyse de grandes quantités de données à une vitesse fulgurante, l’identification de modèles et la génération d’informations. Le déploiement de GenAI à la périphérie est idéal pour les environnements de fabrication. Les informations opérationnelles à la demande, dérivées de grands ensembles de données, apportent une valeur considérable et unique grâce à une prise de décision plus rapide et plus intelligente tirant parti du traitement du langage naturel (NLP).

Les risques inhérents à GenAI peuvent être considérablement atténués

Les techniques de fabrication traditionnelles permettent d’atténuer les risques. Cependant, malgré les avantages de GenAI, il existe certains domaines de risque. Dans le même temps, les erreurs humaines liées au mappage manuel des données avec les P&ID présentent également des risques qui peuvent prendre plus de temps et être plus difficiles à détecter que les erreurs GenAI.

Voici quelques-uns des principaux risques inhérents à l’utilisation de GenAI :

Hallucinations. Les informations fabriquées à partir des PNL et des LLM peuvent conduire à des hypothèses erronées et à de mauvaises décisions.

Confidentialité et sécurité des données. Les données sensibles ou propriétaires utilisées pour entraîner les modèles GenAI peuvent augmenter le risque de violation de données.

Biais et équité. Les modèles GenAI peuvent amplifier les biais présents dans les données de formation et fausser la prise de décision.

Dépendance à la qualité des données. La qualité et la pertinence des données d’entrée sont fortement corrélées à la qualité des modèles GenAI.

Explicabilité. Les décisions PNL et LLM peuvent être opaques, ce qui gêne le dépannage.

La mise en œuvre d’une surveillance humaine complète à l’aide de la correction PNL des erreurs du modèle peut considérablement atténuer ces risques en apprenant simplement au modèle naturellement ce qu’il fait de mal. Cela permet de gagner un temps précieux qui peut ensuite être utilisé pour optimiser les processus d’usine au lieu de résoudre les erreurs de données.

Une technologie Edge basée sur GenAI redéfinira l’avenir de l’industrie manufacturière

Le résultat net? Les risques étant atténués, les résultats seront transformateurs. Les fabricants qui exploitent une technologie Edge basée sur GenAI peuvent accélérer les déploiements complets de l’Industrie 4.0, tirer des conclusions plus rapidement, prendre des décisions plus intelligentes, optimiser leurs opérations et gagner en efficacité pour accroître leurs bénéfices. Les SLM déployés en périphérie ainsi que les interfaces NLP pour les utilisateurs se traduisent par une réactivité rapide, une meilleure expérience client et un nouvel avantage concurrentiel.

Imaginez pouvoir utiliser des invites verbales et demander des graphiques opérationnels, et les obtenir en quelques secondes. Ou demander un tableau de bord des performances et le consulter à la demande quelques instants plus tard. GenAI simulera ou créera automatiquement des jumeaux numériques, fournissant des données du monde réel que l’IA pourra utiliser pour générer des informations, des prédictions et des visualisations. Ces capacités créent des usines de fabrication plus intelligentes, efficaces et modernisées.

Le changement radical de possibilités et de résultats résultant d’une avancée technologique dans le secteur manufacturier commence tout juste à émerger. Même si nous ne pouvons pas encore envisager l’ampleur des transformations, elles progressent rapidement. Et une chose est sûre : un avantage alimenté par GenAI est un changement épique et un moment d’inflexion pour les fabricants du monde entier. Sans plus tarder, il est temps de s’atteler à la vitesse de l’éclair pour que l’Industrie 4.0 soit pleinement réalisée – et au-delà.

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