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Process inefficaces : ABB et IBM veulent augmenter le rendement des processus industriels
Process inefficaces : ABB et IBM veulent augmenter le rendement des processus industriels
Par Romain Doussau dans actualité Publié 22 mai 2017 0 Commentaire

ABB et IBM s’associent et annoncent vouloir créer de puissantes solutions afin de permettre aux industries et autres clients de tirer parti de la Quatrième révolution industrielle.

ABB et IBM s’associent et annoncent vouloir créer de puissantes solutions afin de permettre aux industries et autres clients de tirer parti de la Quatrième révolution industrielle.
Avec une base installée de 70 millions d’appareils connectés, 70 000 systèmes de contrôle digital et 6 000 solutions logicielles d’entreprise, ABB est un leader reconnu dans le monde de l’industrie, et bénéficie d’une expérience de quatre décennies dans la création de solutions digitales pour ses clients. IBM est un leader de l’intelligence artificielle et de l’informatique cognitive.

Favoriser la disponibilité, la réactivité et le rendement

« Cette puissante association marque véritablement le passage au niveau supérieur de la technologie industrielle, nous permettant d’aller au-delà des simples systèmes connectés actuels qui ne font que collecter les données, et de proposer des opérations et machines industrielles utilisant les données pour détecter, analyser, optimiser et entreprendre des actions, et ainsi favoriser une disponibilité, une réactivité et un rendement supérieurs pour les clients industriels, explique Ulrich Spiesshofer, CEO d’ABB.

Vers un meilleur rendement des processus industriels

La série inédite de solutions révolutionnaires développées par ABB et IBM aidera les entreprises à relever d’une façon totalement nouvelle les principaux défis industriels, parmi lesquels l’amélioration du contrôle qualité, la réduction des temps d’immobilisation et l’augmentation de la réactivité et du rendement des processus industriels. Ces solutions iront au-delà des systèmes connectés actuels qui ne font que collecter des données, et proposeront des machines industrielles cognitives utilisant les données pour comprendre, détecter, raisonner et entreprendre des actions, aidant ainsi les travailleurs industriels à éliminer les process inefficaces et les tâches redondantes.

Fournir des données cognitives en temps réel aux usines

À titre d’exemple, ABB et IBM se serviront de l’intelligence artificielle de Watson pour aider à identifier les défauts via des images de production en temps réel capturées via un système ABB, puis analysées à l’aide de la technologie Watson IoT for Manufacturing d’IBM. Auparavant, ces inspections étaient réalisées manuellement, un processus souvent lent et propice aux erreurs. En transposant la puissance des données cognitives en temps réel de Watson directement dans l’usine et en la combinant à la technologie d’automation industrielle d’ABB, les entreprises seront mieux armées pour accroître le rendement de leurs chaînes de production tout en améliorant la précision et l’uniformité. À mesure que les pièces progresseront dans le processus de production, la solution alertera le fabricant des défauts critiques – non visibles à l’œil – concernant la qualité de montage.
Cela permettra une intervention rapide des experts du contrôle qualité. L’identification facilitée des défauts concerne tous les biens sur la chaîne de production, et aide à améliorer la compétitivité de l’entreprise tout en contribuant à éviter les rappels coûteux et la détérioration de la réputation de l’entreprise.

… Et aux réseaux intelligents

Autre exemple, ABB et IBM utiliseront les capacités de Watson pour prévoir les schémas d’approvisionnement dans la production et la demande d’électricité à partir des données historiques et météorologiques, afin d’aider les utilités à optimiser le fonctionnement et la maintenance des réseaux intelligents actuels, confrontées à la complexité constante résultant du nouvel équilibre entre les sources d’énergie classiques et renouvelables. Les prévisions de température, l’ensoleillement et la vitesse du vent seront utilisés pour prévoir la demande de consommation, ce qui aidera les utilités à déterminer la gestion de charge optimale ainsi que la tarification en temps réel.

Source : www.agro-media.fr

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