Le module logiciel d'analyse de données s'appuie sur l'IA

Maîtriser les procédés de fabrication exige de comprendre l'interaction de nombreux paramètres tels que la température, l'outillage, la matière, la machine, l'opérateur et les réglages. Lorsqu'une dérive ou un écart de production apparaît, l'identification de la cause racine relève souvent d'une enquête empirique reposant sur l'intuition et les essais successifs. Cette approche génère des rebuts, des retards de production et des réglages approximatifs.

Les processus d''ingénierie moderne nécessite des outils capables de traiter des interactions multifactorielles sans imposer une complexité mathématique excessive aux techniciens de terrain. L'objectif est de combler l'écart entre la complexité des algorithmes de data science et la réalité opérationnelle des ateliers de production.

Architecture et fonctionnement du module Data Analysis
Le module Data Analysis centralise différentes méthodes statistiques et analytiques au sein d'un même environnement logiciel. La base de l'outil repose sur des statistiques classiques permettant de comparer des variables, de mesurer des corrélations, de construire des régressions ou des plans d'expérience.

La nouvelle version enrichit cette architecture en intégrant des modèles de machine learning, de la classification non supervisée et des réseaux de neurones. Ces algorithmes traitent les phénomènes où de multiples paramètres interagissent simultanément, permettant d'établir une fonction liant les conditions de production aux résultats obtenus et de révéler des regroupements invisibles à l'œil humain.

Pour les utilisateurs non spécialistes, l'interface propose une approche guidée étape par étape. Pour les profils experts, le logiciel offre des réglages avancés permettant de configurer la structure des réseaux de neurones, de choisir le mode d'entraînement, d'ajuster l'apprentissage et d'ajouter des neurones selon le niveau d'analyse requis.

Intégration dans la suite logicielle
Data Analysis s'intègre au cœur de la Suite Qualité Ellistat, une plateforme full web dédiée à la qualité industrielle. Le module exploite les données provenant d'autres briques logicielles, telles que le contrôle statistique des procédés SPC pour surveiller la production en temps réel et le contrôle qualité réception IQC pour analyser la qualité des lots entrants et suivre la performance des fournisseurs.

Cette interconnexion permet aux techniciens méthodes, production et qualité de collecter, surveiller, analyser et piloter les procédés sur la base de faits mesurables, réduisant ainsi le temps d'analyse et fiabilisant les diagnostics de fabrication.

Contexte additionnel :
Évolution des technologies d'analyse de données

L'intégration de l'intelligence artificielle et des réseaux de neurones dans les logiciels de contrôle qualité répond à une transition plus large dans l'industrie manufacturière, passant du contrôle statistique des procédés univarié à des approches multivariées prédictives. Contrairement aux méthodes traditionnelles de régression linéaire ou aux cartes de contrôle, les architectures de réseaux de neurones appliquées aux séries temporelles industrielles permettent de capturer des non-linéarités complexes dans les processus d'usinage et d'assemblage.

Sur le plan des standards industriels, ces architectures s'inscrivent dans les exigences de traçabilité et d'amélioration continue dictées par les normes de gestion de la qualité, facilitant l'exploitation des données collectées par les capteurs d'atelier sans nécessiter d'infrastructure cloud lourde ou de compétences expertes en programmation.

Publié par Maria Brueva, rédactrice pour Induportals – contenu adapté par IA.

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