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TRANSFORMATION NUMÉRIQUE
TRANSFORMATION NUMÉRIQUE

TRANSFORMATION NUMÉRIQUE

Notre courage à poursuivre notre stratégie nous permet de mener à bien notre transformation

Il existe des milliards d’éléments de données qui doivent être compris et gérés afin d’améliorer et d’automatiser les charges de travail humaines difficiles. Ces charges de travail et les risques d’erreur contribueront et favoriseront des modifications futures. Unifier et gérer des quantités massives de données, c’est la clé pour alimenter la prochaine génération d’applications d’e-commerce, de suivi, de détection de la fraude, de chaîne d’approvisionnement et de logistique.

BIG DATA

Il existe une architecture complexe à l’intérieur des secteurs pharmaceutiques, alimentaires et des boissons. Il existe également de nombreux niveaux différents pour l’interface automatisée entre les systèmes d’entreprise et de contrôle, à savoir : appareils, machines, lignes de production, autorités gouvernementales, fournisseurs divers (propriétaires de marque, OCM, sous-traitants, reconditionneurs), entrepôts, distributeurs grossistes et logistique.

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Ces secteurs d’activité requièrent essentiellement une chose: un écosystème logiciel conçu pour gérer le stockage des données considérables de sérialisation et la circulation des informations pour garantir:


 

  • Une sécurité maximale des données
  • Une flexibilité dans les différentes exigences de communication
  • Un temps d’arrêt minimum pour les mises à jour logicielles et les versions de correctifs
  • Un point de connexion unique pour permettre l’interface avec différents acteurs, solutions matérielles et logicielles

 

Avant tout, l’apprentissage « Deep Learning » et « Machine learning » est inspiré des réseaux neuronaux et peut révéler des couches de données cachées afin d’identifier des modèles complexes. Les réseaux neuronaux artificiels (ANN) sont des modèles inspirés des réseaux neuronaux biologiques. Par exemple : les systèmes nerveux centraux des êtres vivants, et tout particulièrement le cerveau. Par conséquent, il est très utile de comprendre les données, de faire des prévisions, de suggérer des actions recommandées ; par exemple : pour interpréter des données non structurées ou de nombreux autres comportements intelligents sans instructions humaines explicites.

L’effet combiné de l’apprentissage automatique à partir de données, d’images, d’exemples, de textes, etc. et des modèles d’apprentissage sophistiqué ainsi qu’une capacité de calcul élevée, dévoile de grandes opportunités de progression.

MACHINE LEARNING ET DEEP LEARNING

MACHINE LEARNING ET DEEP LEARNING

Avant tout, l’apprentissage « Deep Learning » et « Machine learning » est inspiré des réseaux neuronaux et peut révéler des couches de données cachées afin d’identifier des modèles complexes. Les réseaux neuronaux artificiels (ANN) sont des modèles inspirés des réseaux neuronaux biologiques. Par exemple : les systèmes nerveux centraux des êtres vivants, et tout particulièrement le cerveau. Par conséquent, il est très utile de comprendre les données, de faire des prévisions, de suggérer des actions recommandées ; par exemple : pour interpréter des données non structurées ou de nombreux autres comportements intelligents sans instructions humaines explicites.

L’effet combiné de l’apprentissage automatique à partir de données, d’images, d’exemples, de textes, etc. et des modèles d’apprentissage sophistiqué ainsi qu’une capacité de calcul élevée, dévoile de grandes opportunités de progression.

RÉSEAUX NEURONAUX

Plus précisément, dans le domaine de la vision par ordinateur, le « deep learning » est mis en œuvre principalement via ce que l’on appelle les « Réseaux neuronaux convolutifs » (CNN). Les CNN apprennent de plus en plus de représentations abstraites des entrées à chaque étape (convolution). Dans le cas de la détection d’objets, un CNN peut commencer une donnée pixel brute, puis apprendre des caractéristiques très discriminatives, telles que des arêtes, puis des formes fondamentales, des formes complexes, des motifs et des textures.

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LE « DEEP LEARNING » PRÉSENTE
DE NOMBREUX AVANTAGES:


 

  • Réduction du temps de commercialisation
  • Complexité mécanique minime, ce qui implique une réduction des coûts de production et d’entretien
  • Capacité accrue d’automatisation des productions où l’intervention humaine est encore requise
  • Reconfiguration machine plus rapide pour les nouveaux produits

 

INFORMATIQUE EN CLOUD

Les connexions des services cloud et des services d’analyse sont en augmentation. La principale tendance concerne le Cloud hybride, capable de connecter un environnement privé avec un ou plusieurs systèmes cloud publics. Cela permet de garantir une meilleure flexibilité, une optimisation des coûts, mais surtout une gestion adéquate des exigences légales en termes de vie privée et de confidentialité des données. On constate également un intérêt croissant pour l’Edge Computing, une architecture à ressources distribuées qui prend en charge les ressources cloud centralisées, en rapprochant les processus spécifiques et les analyses de l’endroit où les informations sont réellement collectées (par exemple depuis les capteurs). De cette manière, il est possible d’augmenter l’efficacité des activités de collecte et d’analyse tout en évitant le déplacement de volumes massifs de données entre la périphérie est les systèmes sur site ou dans le cloud.

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NOTRE SOLUTION

De la détection d’objets, à la classification d’images, en passant par la technologie ROC (Reconnaissance optique de caractères) : il existe de nombreuses applications de l’Intelligence artificielle. Notre plateforme de vision par ordinateur industrielle est basée sur la technologie de « Deep Learning » et vise à dépasser les approches classiques. Elle utilise, par exemple, « l’apprentissage sans supervision » pour réduire les coûts de classification des données et les temps d’apprentissage, et pour favoriser la phase d’apprentissage également à travers la puissance de calcul immense offerte aujourd’hui par le cloud. Le système est conçu non seulement pour la vision par ordinateur, mais également pour l’analyse et la corrélation entre les données structurées, idéales pour l’entretien préventif, les écarts, les anomalies et les séries chronologiques, etc.