Les techniques d’analyse de données
Les techniques liées à l’intelligence artificielle et à l’apprentissage machine sont de plus en plus utilisées pour répondre aux besoins analytiques. La capacité qu’ont les algorithmes d’intelligence artificielle pour détecter les tendances et les corrélations leur permettent d’occuper une place privilégiée dans le monde de l’analyse des données.
Pour illustrer ce concept, prenons l’exemple suivant : équiper une manufacture d’un programme informatique capable de couvrir l’ensemble du spectre analytique lié à l’assurance qualité en utilisant des techniques d’apprentissage machine pour améliorer la performance des outils analytiques.
L’analyse descriptive
L’analyse descriptive consiste à mettre en place un ensemble de techniques d’analyse des données et d’extraction de la sémantique pour offrir aux utilisateurs une vue d’ensemble et toutes les informations importantes à connaître en temps opportun.
Cette analyse se présente généralement sous forme de tableaux de bord, de notifications multicanales ou de rapports ayant pour objectif de présenter des informations claires, contextualisées et concises.
Dans le cas de l’assurance qualité pour une chaîne de production, la couche d’analyse descriptive permettra d’afficher les différentes métriques liées à l’assurance qualité : le nombre d’unités défectueuses, le taux de rejets, le pourcentage d’augmentation du nombre de pièces défectueuses, etc.
L’analyse descriptive offre une vue d’ensemble en temps réel de l’évolution de la qualité au sein de la chaîne de production, et donne la possibilité de fouiller dans les données historiques pour obtenir de l’information à la demande.
L’analyse diagnostique
L’analyse diagnostique fournit aux utilisateurs un ensemble d’indices et de métriques susceptibles d’expliquer les résultats obtenus et de donner plus de détails sur le déroulement des processus qui sont à l’origine du résultat.
Dans l’exemple d’assurance qualité en production manufacturière, l’analyse diagnostique permet de visualiser les paramètres associés à une dégradation de la qualité. Par exemple, dans une plage de temps où le nombre d’unités défectueuses est anormalement élevé, on peut constater que la vitesse à laquelle la production se faisait était, elle aussi, anormalement élevée.
Les outils d’intelligence artificielle et d’apprentissage machine peuvent être très efficaces pour identifier des corrélations nécessaires à l’analyse diagnostique. Dans un environnement manufacturier, les données collectées par les capteurs ont une vélocité et une variété élevées. L’identification des paramètres pouvant causer la dégradation de la qualité nécessite des techniques d’exploration des données qui permettent de filtrer le bruit et de confirmer les vraies corrélations.
L’analyse prédictive
L’analyse prédictive permet d’utiliser les données historiques pour que les utilisateurs puissent prédire les tendances futures. L’intelligence artificielle est l’outil par excellence pour analyser les données historiques et produire des prédictions pertinentes.
Dans le cas de l’assurance qualité dans le domaine manufacturier, l’apprentissage machine sert à prévenir les pannes et à procéder à une maintenance prédictive et planifiée. Les techniques d’apprentissage machine permettent d’analyser les données historiques associées aux pannes et de détecter hâtivement les premiers signaux d’une éventuelle panne.
L’analyse prospective
Avec des métriques descriptives précises et une bonne capacité à prédire les tendances futures, il est possible de recommander à l’utilisateur un ensemble d’actions selon les différents contextes (l’état du système, un changement important d’une métrique comme une augmentation de température, etc.) ou toute autre anomalie qui requiert une intervention de l’utilisateur. L’aspect prospectif inclut aussi des recommandations quant à ces métriques où un algorithme d’IA (intelligence artificielle), entraîné à arrimer la vitesse de production et la qualité par exemple, pourrait proposer de réduire la vitesse de production jusqu’à un certain niveau.
En assurance qualité, une analyse prospective peut fournir des plans de production qui offrent aux opérateurs une façon adaptative et optimisée pour répartir la production selon les ressources disponibles.
Ces capacités d’analyse prospective peuvent aussi être mises au service de l’automatisation où les algorithmes contrôleront automatiquement la cadence de la production.
L’analytique appliquée
Une fois les métriques définies, il est possible de déduire un ensemble de règles issues des observations et des découvertes réalisées grâce à l’ensemble des outils analytiques. Toujours dans le cas d’assurance qualité dans le domaine manufacturier, l’analytique appliquée peut prendre la forme d’un nouveau protocole pour définir les paramètres optimaux que les machines devraient viser à atteindre.