IdO, données infonuagiques et IA/apprentissage automatique
Les conditions technologiques sont parfaitement alignées pour créer une vague d’activité dans le secteur manufacturier. La technologie IdO de fabrication génère des données clés à partir de capteurs, d’automates programmables (PLC) et de lecteurs optiques. La technologie vérifie et mesure de nombreux éléments nécessaires à la rapidité de fabrication et à la qualité des produits, mais elle saisit également les erreurs, les anomalies et les conditions spécifiques hors norme de l’équipement. Une grande partie de ces données ne sera peut-être jamais consultée en raison du volume généré chaque minute, alors que les capteurs IdO surveillent les opérations de production.
Ce volume de données a créé des problèmes en aval pour les équipes d’infrastructure qui tentent de stocker tout le rendement d’informations. Traditionnellement, on demandait à ces équipes de justifier les investissements en capital dans le stockage pour étendre et conserver ces informations dans le centre de données. Les équipes de finances soulèvent souvent des questions sur les dépenses en capital nécessaires pour conserver toutes ces données puisque leur utilisation historique peut être minimale. C’est là que la technologie infonuagique propose une façon beaucoup plus simple d’élargir la capacité de stockage et d’en justifier l’utilisation comme coût opérationnel. De l’aide avec l’accès aux données et la sécurité peut encore être nécessaire pour de nombreuses équipes d’infrastructure et d’applications. Heureusement, HCLTech effectue ce travail pour de nombreuses entreprises et peut fournir une feuille de route afin de faciliter la transition vers l’infonuagique.
L’analyse de ces données générées par la technologie IdO a été faite pour certains éléments critiques. Cela comprend le maintien de la vitesse de la chaîne de production, la surveillance de la qualité des produits, l’amélioration de l’efficacité opérationnelle et, enfin, le soutien en cas de problèmes de qualité signalés par les consommateurs. Les équipes d’entretien de nombreuses entreprises manufacturières n’analysent pas cette information avant une défaillance de l’équipement. Ces équipes comptent souvent sur des calendriers d’entretien préétablis pour effectuer des services d’entretien préventif sur l’équipement de production. Les entreprises de premier plan ont constaté que l’utilisation d’outils d’IA et/ou d’apprentissage automatique constitue une option précieuse pour identifier de manière proactive les besoins d’entretien de l’équipement. Ce type d’analyse de maintenance prédictive peut être considéré comme une faible priorité en raison d’une méconnaissance des outils ou du coût initial de l’investissement. Encore une fois, HCLTech possède l’expertise et la capacité d’installer rapidement des outils d’IA/apprentissage automatique ou même de mettre en place une preuve de concept afin d’en déterminer la réelle valeur.
