Dans les entreprises, il est essentiel de rester à l’affût des problèmes potentiels pour maintenir une productivité et une efficacité opérationnelle élevées. Pour ceux qui gèrent les données dans l’industrie manufacturière, le défi consiste à transformer une approche traditionnelle et réactive en une stratégie proactive. C’est là que des outils avancés tels que Duet AI, Looker et Google Cloud entrent en jeu, permettant aux équipes d’anticiper et de prévenir les problèmes avant qu’ils ne perturbent le processus de fabrication.
Le voyage vers une opération de fabrication plus efficace commence par l’exploitation des données en temps réel provenant de l’atelier de production. Ces données sont analysées instantanément et affichées via Looker, ce qui permet d’obtenir une vue constamment mise à jour des performances de l’usine. Duet AI améliore ce processus en identifiant les causes profondes des problèmes potentiels et en suggérant des requêtes supplémentaires pour approfondir l’analyse.
Pour prévenir les pannes futures, un modèle de maintenance prédictive est développé à l’aide de BigQuery Studio. Cet outil est essentiel pour examiner les données et construire des modèles capables de prédire les problèmes avec une plus grande précision. L’efficacité du modèle est encore améliorée par l’intégration d’ensembles de données provenant de Google Cloud et d’autres services cloud, ce qui garantit une compréhension globale des données.
Duet AI en entreprise
Si vous souhaitez savoir comment transformer des tableaux de bord réactifs en tableaux de bord proactifs grâce à l’intelligence artificielle. Google a élaboré une brève présentation de l’utilisation de Google Duet AI.
Duet AI se révèle à nouveau un atout précieux en simplifiant la création de SQL pour un modèle prédictif qui combine des données provenant de plusieurs clouds. Cela accélère le processus de codage et garantit une intégration transparente des données. Pour aligner le modèle sur les données en temps réel, Python est utilisé dans un carnet BigQuery.
Un élément clé du tableau de bord proactif est l’utilisation de rapports d’inspecteurs non structurés. Améliorés par une IA sophistiquée, ces rapports fournissent des conseils exploitables aux opérateurs de l’usine. En traduisant des données complexes en instructions claires, les opérateurs peuvent prendre des décisions rapides et éclairées.
Tout cela se déroule dans l’environnement sécurisé de BigQuery, où la sécurité des données est une priorité absolue. La précision et la fiabilité du modèle prédictif sont encore améliorées grâce à Vertex AI et au moteur d’inférence d’apprentissage automatique de BigQuery. Une fois que le tableau de bord proactif est en place, il ne se contente pas de prédire les problèmes potentiels, il avertit activement les opérateurs de l’usine au moyen d’alertes pertinentes. Ces notifications prédictives améliorent considérablement l’efficacité de l’usine et la qualité de la prise de décision.
L’adoption de ces technologies innovantes permet de réduire les temps d’arrêt et d’établir une nouvelle norme d’excellence opérationnelle dans l’industrie manufacturière. L’intégration de Duet AI, de Looker et de Google Cloud transforme le mode de fonctionnement des usines, les rendant plus intelligentes et plus réactives aux défis auxquels elles sont confrontées.
