ServicesML industriel

Du machine learning qui connaît la physique de votre procédé.

Modèles de procédé, recommandation de consignes et qualité prédictive pour l'industrie manufacturière et lourde, construits à partir des enregistrements approuvés de l'usine et contraints par la physique du procédé.

À qui s'adresse-t-ilÉquipes d'ingénierie de production et de procédé dont l'expertise vit dans la tête de quelques personnes, et usines disposant d'années de recettes approuvées et d'enregistrements qualité que personne n'a transformés en modèle.

Le problème

Les données industrielles sont rares, inégales et coûteuses à collecter, et le machine learning générique les traite comme des données web. Le résultat : des modèles qui collent à l'historique et violent la physique, qu'un ingénieur rejette au premier coup d'œil.

Nous construisons des modèles qui portent la physique en eux : contraintes thermodynamiques dans la fonction de perte, gardes déterministes après l'inférence, augmentation qui ne génère que des échantillons physiquement plausibles, et évaluation sur un jeu aveugle d'enregistrements réels mis de côté avant l'entraînement.

Ce que nous livrons

Diagnostic de préparation des données et guide de collecte pour l'usine
Modèle informé par la physique pour la variable de procédé ou la recette concernée
Application web exploitable localement par l'usine, avec export vers les formats lus par vos équipements
Rapport de validation sur un jeu aveugle, face à des cibles convenues à l'avance
Image de conteneur, scripts et modèle d'infrastructure pour le déploiement
Transfert de connaissances aux ingénieurs procédé et automatisme

Comment nous travaillons

Données

Inventorier les enregistrements approuvés, les nettoyer et consigner ce qui manque. C'est généralement l'essentiel du travail.

Modèle

Régression chaînée ou multi-sorties avec contraintes physiques, évaluée par validation croisée pendant le développement.

Valider

Jeu aveugle, cibles du statement of work, rapport écrit incluant là où les données ont limité le résultat.

Déployer

Application locale, documentation, transfert. Intégration à l'automate ou au MES cadrée séparément si souhaité.

Ce qui l'étaye

La méthode décrite est celle que nous appliquons à chaque mission industrielle : un jeu aveugle mis de côté avant l'entraînement, des cibles inscrites dans le statement of work et un rapport de validation indiquant là où les données ont limité le résultat. Une étude de cas publiée de cette pratique est en préparation avec l'accord du client.

Questions fréquentes

De combien de données avons-nous besoin ?

Moins que vous ne le pensez si elles sont approuvées et cohérentes. Quelques centaines de bons enregistrements avec les bons champs peuvent suffire pour un modèle de recommandation ; nous vous le dirons après le diagnostic des données.

Le modèle remplace-t-il nos ingénieurs ?

Non. Il leur donne un point de départ généralement proche, de sorte que la qualification demande moins d'itérations. La validation et la signature restent entre les mains des personnes.

Peut-il se connecter à notre ligne ?

La première livraison fonctionne de façon autonome pour être validée en sécurité. L'intégration automate, OPC ou MES est une étape distincte, avec son propre périmètre.

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Trente minutes, sans diapositives. Apportez la charge de travail et nous vous dirons ce que nous ferions et ce que cela coûterait.

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