
L’Industrial Internet Consortium met au banc d'essai les technologies d’apprentissage automatique en usine En collaboration avec Plethora IIoT, société d’ingénierie industrielle américaine focalisée sur les technologies numériques, ainsi qu'avec le concepteur de circuits programmables Xilinx, l’Industriel Internet Consortium a lancé un banc de test ouvert et collaboratif (testbed) consacré aux technologies d’apprentissage automatique ...(machine learning) dans l’industrie. Des technologies qui ouvrent la voie à la notion de maintenance prédictive, allant bien au-delà de la maintenance préventive ou conditionnelle. Baptisé “Smart Factory Machine Learning for Predictive Maintenance Testbed”, ce banc d’essai a pour ambition d’explorer les technologies de machine learning et d’évaluer les algorithmes focalisés sur la maintenance prédictive dans des environnements critiques. L’objectif à terme étant de populariser cette approche complexe à mettre en œuvre dans nombre d’entreprises impliquées dans une démarche d’usine connectée (Industry 4.0). « Avec ce testbed, nous offrons à des entreprises de toute taille une aide à la résolution de problèmes de mise en place de systèmes d’analyse de données industrielles issues de machines, explique Richard Mark Soley, directeur exécutif du consortium IIC. L’idée est de définir très en amont des indices fiables et factuels qui indiquent sans ambiguïté qu’une panne va se produire dans x jours ou x semaines. Une approche qui va avoir un impact majeur dans les organisations industrielles tant les gains attendus en termes économiques sont élevés. » « Être capable de prédire la dégradation d’un système et de mettre en place des plans de maintenance avant l'apparition d'une panne a un impact très fort sur la disponibilité des machines », ajoute Javier Diaz de Plethora IIoT. Outre Plethora IIoT et Xilinx, les sociétés Bosch, Microsoft, National Instruments, RTI, System View, GlobalSign, Aicas, Thingswise, Titanium Industrial Security et iVeia sont parties prenantes de cette initiative. Pour soutenir les travaux sur l’apprentissage automatique, le banc d'essai intègre des technologies de réseau déterministe TSN (Time Sensitive Networking), des capteurs intelligents connectés, des liens de communication vers le cloud (avec prise en compte de la problématique de partage des calculs entre les passerelles proches du terrain, l’edge computing et l’informatique dans le nuage), des dispositifs de sécurisation des données et des connexions, etc.

L’Industrial Internet Consortium met au banc d'essai les technologies d’apprentissage automatique en usine

En collaboration avec Plethora IIoT, société d’ingénierie industrielle américaine focalisée sur les technologies numériques, ainsi qu'avec le concepteur de circuits programmables Xilinx, l’Industriel Internet Consortium a lancé un banc de test ouvert et collaboratif (testbed) consacré aux technologies d’apprentissage automatique ...(machine learning) dans l’industrie. Des technologies qui ouvrent la voie à la notion de maintenance prédictive, allant bien au-delà de la maintenance préventive ou conditionnelle.

Baptisé “Smart Factory Machine Learning for Predictive Maintenance Testbed”, ce banc d’essai a pour ambition d’explorer les technologies de machine learning et d’évaluer les algorithmes focalisés sur la maintenance prédictive dans des environnements critiques. L’objectif à terme étant de populariser cette approche complexe à mettre en œuvre dans nombre d’entreprises impliquées dans une démarche d’usine connectée (Industry 4.0).

« Avec ce testbed, nous offrons à des entreprises de toute taille une aide à la résolution de problèmes de mise en place de systèmes d’analyse de données industrielles issues de machines, explique Richard Mark Soley, directeur exécutif du consortium IIC. L’idée est de définir très en amont des indices fiables et factuels qui indiquent sans ambiguïté qu’une panne va se produire dans x jours ou x semaines. Une approche qui va avoir un impact majeur dans les organisations industrielles tant les gains attendus en termes économiques sont élevés. »

« Être capable de prédire la dégradation d’un système et de mettre en place des plans de maintenance avant l'apparition d'une panne a un impact très fort sur la disponibilité des machines », ajoute Javier Diaz de Plethora IIoT.

Outre Plethora IIoT et Xilinx, les sociétés Bosch, Microsoft, National Instruments, RTI, System View, GlobalSign, Aicas, Thingswise, Titanium Industrial Security et iVeia sont parties prenantes de cette initiative.

Pour soutenir les travaux sur l’apprentissage automatique, le banc d'essai intègre des technologies de réseau déterministe TSN (Time Sensitive Networking), des capteurs intelligents connectés, des liens de communication vers le cloud (avec prise en compte de la problématique de partage des calculs entre les passerelles proches du terrain, l’edge computing et l’informatique dans le nuage), des dispositifs de sécurisation des données et des connexions, etc.