3 startups pour comprendre les tendances de la Smart Industry | HUB Institute - Digital Think Tank
L'IA au service du pilotage de l'usine en temps réel, avec Braincube
Précurseur de l’usage de la data et de l’intelligence artificielle au service des industries, Braincube développe depuis 2007 des applications logicielles destinées à collecter des données, afin de délivrer prédictions et prescriptions sur des processus usine complexes.
Nous avons rencontré Laurent Laporte, fondateur et président de la startup. Autofinancée depuis sa création, elle a levé 12 millions d’euros en octobre 2018, notamment auprès de la branche de capital-risque de Siemens. La jeune pousse collabore désormais pleinement avec le géant allemand, notamment sur sa plateforme cloud Mindsphere.
L’entrepreneur nous explique pourquoi la collecte et l’analyse de la data deviennent de plus en plus accessibles aux entreprises, et comment ces outils digitaux sont de plus en plus intégrés aux ateliers, et proches des opérateurs, notamment grâce à l’edge computing et l’IIoT (Industrial Internet of Things).
La collecte de la donnée devient de plus en plus facile, et plug and play.
Il nous donne des exemples de mise en oeuvre de sa solution. Nous l’avons enfin interrogé sur les grandes tendances à suivre en Smart Industry. Il en distingue trois : une collecte de données de plus en plus simple, un atelier qui utilise de multiples applications pour fonctionner, à l'image de nos vies quotidiennes, et enfin "l'usine autonome" comme objectif à terme, qui sera capable de calculer les instructions à envoyer en temps réel aux machines.
La maintenance prédictive pour une industrie zéro panne, zéro défaut, avec Amiral Technologies
La startup française Amiral Technologies développe et exploite une solution de maintenance prédictive qui vise “une industrie du futur zéro défaut et zéro panne”.
Cette spin-off du CNRS est issue de plusieurs années de recherches pointues. La plateforme de maintenance prédictive fonctionne grâce à un algorithme de pointe de pré-traitement des données. Un capteur collecte les données de type température, taux d’humidité ou encore vibrations et détermine les propriétés discriminantes. Le machine learning prend ensuite le relais pour créer le modèle de prédiction.
Katia Hilal, CEO et cofondatrice, nous explique la proposition de valeur de sa solution, dont l'une des forces est d'être capable de fonctionner sans forcément avoir des historiques de panne. L'apprentissage peut se faire en effet sur une machine en bon fonctionnement, afin d'en prédire après traitement défauts, vieillissement ou fin de vie. La société a réalisé plusieurs preuves de concepts dans des secteurs aussi divers que les transports, le manufacturier, ou l'énergie.
La culture de la collecte de données est acquise. Il faut désormais bien savoir définir ses objectifs.
Pour Katia Hilal, la culture de la collecte de données est désormais bien amorcée en industrie 4.0. Il s'agit désormais d'acquérir le sens du ROI. La dirigeante conseille ainsi de savoir se fixer des objectifs en amont, par exemple amélioration de la qualité, baisse des coûts de maintenance ou amélioration de l'efficacité opérationnelle, pour ensuite les traduire en KPIs.
Le collaborateur augmenté, avec les lunettes immersives Daqri
La société américaine Daqri propose des dispositifs de réalité augmentée à destination professionnelle. Via ses lunettes Smart Glasses et sa suite logicielle Daqri Worksense, cette technologie permet d’inclure des informations numériques au monde physique en temps réel, afin d’améliorer les opérations en terme d’efficacité, productivité et sécurité.
C'est le travailleur qu'on augmente, en lui donnant une expertise et des données en temps réel.
A la différence des dispositifs de réalité virtuelle, la réalité augmentée permet de garder le contact avec l'environnement réel en l'enrichissant d'éléments digitaux en temps réel. Le form factor lunettes permet de garder les mains libres, à la différence du smartphone ou de la tablette. Les lunettes permettent aussi une expérience plus immersive, et donc plus efficace pour le travailleur, comme nous l'explique Sébastien Bonnier, Country Manager.