La science derrière l’industrie 4.0
Le sujet de la data science (ou science des données) est de plus en plus présent dans l’actualité. Il s’agit d’un sujet intéressant et intrigant, mais pourtant peu vulgarisé. De plus, la data science a de grands impacts sur notre milieu, soit le milieu manufacturier, en partie en raison de la 4e révolution industrielle.
Dans cet article, nous mettrons en lumière les raisons de l’interconnectivité et l’interdépendance de la 4e révolution industrielle et la data science (science des données). Nous verrons en ordre les points suivants :
- Qu’est-ce que la 4e révolution industrielle?
- Qu’est-ce que la data science?
- Explication de leur inter connectivité et interdépendance.
Depuis l’invention de la machine à vapeur, le progrès technologique et l’évolution des techniques de production ont conduit à des transformations profondes de nos sociétés. Nous entrons aujourd’hui dans une nouvelle ère, que l’on appelle 4e révolution industrielle. Cette 4e révolution doit son émergence principalement à l’intelligence artificielle et aux mégadonnées.
Depuis plusieurs années, Montréal est considérée comme un pôle de l’intelligence artificielle. Ce positionnement de la ville en tant que chef de file mondial pourrait très bien bénéficier au secteur manufacturier canadien. En effet, les sociétés canadiennes se retrouvent dans une position unique pour saisir les opportunités créées par cette grande activité du domaine de l’intelligence artificielle au sein de leur pays. Mais elles doivent agir rapidement, sans quoi elles risquent de se faire distancer par les entreprises qui auront emboité le pas dès le début.
1. Qu’est-ce que la 4e révolution industrielle?
Le concept de 4e révolution industrielle se traduit par l’entrée dans l’ère de l’Industrie 4.0. Celle-ci se caractérise par l’intégration des technologies numériques et par une automatisation intelligente des chaînes de production. Quelques exemples concrets de cette entrée dans l’ère de l’Industrie 4.0 sont : l’utilisation de l’impression 3D, du cloud, de l’internet des objets, de capteurs intelligents, de la réalité augmentée, de la cyber sécurité et des mégadonnées.
L’intégration de ces nouvelles technologies permet aux entreprises d’obtenir rapidement des bénéfices tangibles. Par exemple, l’utilisation du cloud permet à une entreprise d’avoir accès à ses données en tout temps, partout dans le monde. Cet accès facilité à l’information permet à l’entreprise de prendre de meilleures décisions.
De façon plus générale, quatre grandes catégories d’avantages de l’utilisation des technologies 4.0 peuvent être identifiées. L’optimisation du temps d’utilisation des équipements, l’augmentation de la productivité, la réduction des coûts d’exploitation et l’amélioration de la qualité globale.
2. Qu’est-ce que la science des données?
En peu de temps, la data science, ou science des données, est devenue une discipline incontournable au point où il s’agit aujourd’hui d’une des compétences les plus recherchées par les entreprises.
On estime que deux principaux facteurs ont causé cette évolution. Pour commencer, depuis les années 80, on assiste à des progrès constants autour des techniques de stockage. Cette amélioration a eu pour effet de réduire drastiquement le cout de stockage des données. Parallèlement, on constate une augmentation exponentielle de la puissance de calcul des ordinateurs depuis les années 70 (Loi de Moore). L’un dans l’autre, ces deux éléments sont responsables de l’avènement de la science des données.
L’objectif de la science des données est d’explorer, de trier et d’analyser des mégadonnées (une quantité immense de données) de sources diverses. L’analyse de ces données a pour but d’arriver à des conclusions pour optimiser les processus métiers ou pour l’aide à la prise de décision. On retrouvera, par exemple, la prédiction des ventes en fonction de la météo ou encore la maintenance des machines (ou maintenance prédictive) dans le domaine de l’industrie. Les cas d’usages sont quasiment infinis.
3. Lien entre 4e révolution industrielle et la science des données
Cette nouvelle révolution industrielle est loin d’être la seule origine de l’émergence et du gain en popularité de la science des données. Par contre, on peut considérer que la science des données est le moteur principal de cette 4e révolution industrielle. D’autre part, il est intéressant de noter que ces deux concepts sont indissociables. En effet, l’industrie 4.0 et les volumes considérables de données qu’elle génère sont une mine d’or pour le secteur de la science des données. Cela a notamment permis aux chercheurs d’avoir accès à des volumes de données inégalés dans l’histoire de l’humanité. Ainsi, ces lots de données sont synthétisés, analysés et pris en compte lors de la prise de décision de l’équipe de direction ou même, l’équipe de production.
L’émergence de la science des données a mené à la création de nombreuses solutions innovantes pour l’industrie manufacturière. Ces solutions amènent des outils qui n’étaient pas disponibles auparavant ainsi qu’un avantage concurrentiel pour les entreprises qui les utilisent. Conséquemment, plusieurs nouvelles compagnies ont vu le jour avec l’arrivée de cette nouvelle ère. Voici quelques exemples d’entreprises en démarrage qui s’inscrivent dans ce mouvement :
Haxio
HAXIO permet aux entreprises manufacturières de réduire considérablement leurs coûts de gestion de la qualité. En utilisant des systèmes d’inspection 4.0 automatisés, ainsi qu’un logiciel basé sur l’intelligence artificielle, la compagnie peut prédire et prévenir les futurs défauts de production.
Prevu3D
Prevu3D offre un service innovant de numérisation, de création et de distribution de contenu 3D immersif pour l’industrie. Leur technologie permet aux entreprises manufacturières d’optimiser la disposition de leurs machines, leur ligne de production et leur espace.
GRAD4
GRAD4 s’inscrit pleinement dans cette mouvance de l’industrie 4.0, en proposant aux entreprises du secteur manufacturier de mieux gérer leur processus de sous-traitance et en les aidant à la prise de décision. Leur plateforme offre non seulement l’accès à un réseau de fournisseurs qualifiés, mais elle permet également d’automatiser un maximum de tâches récurrentes afin de permettre aux employés de se concentrer sur les tâches à valeur ajoutée du processus de sous-traitance.
Pour plus d’informations sur l’une ou l’autre des compagnies, vous pouvez consulter leurs sites internet respectifs : https://www.haxio.co/, https://www.prevu3d.com/ et www.grad4.com.
Ces trois entreprises ont profité de cette nouvelle opportunité d’application des technologies de data science aux problèmes récurrents de fabrication.
S’inscrire gratuitement comme acheteur : app.grad4.com/auth/register.
Yacine Mahdid, cofondateur chez GRAD4 et Mathieu Valour, Analyste de développement des affaires chez Thales.
