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Optimisez la performance de vos procédés

Algorithmes : quel intéret pour la performance des procédés ?

Avec des volumes de données importants, comment ne pas se perdre et s’épuiser dans une jungle de possibilités ? Le traitement automatisé de la données (certains parleront d’Intelligence Artificielle ou de Machine Learning) peut apporter une solution pour simplifier la tâche des experts métiers et ingénieurs en les déchargeant de manipulations lourdes, répétitives et rébarbatives.

En particulier, deux grandes questions peuvent être traitées avec l’aide d’algorithmes puissants et robustes pour simplifier le travail d’analyse de données :

  • Identifier parmi un ensemble de paramètres, lesquels sont les plus influents sur la performance du procédé que l’on cherche à optimiser.
  • Une fois les paramètres influents connus, trouver les conditions opératoires optimales sur ces paramètres pour obtenir la meilleure performance.

Libérer l’homme pour qu’il se concentre sur son expertise métier

En simplifiant et automatisant ces processus d’analyse, on peut alors passer un minimum de temps au traitement des données et ainsi se focaliser sur l’essentiel, à savoir l’élaboration des actions d’amélioration et leur mise en œuvre.

Il existe cependant un risque, si l’approche n’est pas conçue pour être au service des hommes du métier : que l’on se cantonne à de la maitrise des procédés (à savoir être capable de reproduire les meilleures performances passées) sans bascule réellement vers l’amélioration.

Pour y remédier, il faut que le processus d’analyse en place nourrisse les experts métier avec des informations pertinentes pour imaginer de nouvelles approches que ce soit au travers d’essais pilotes, de plans d’expériences ou de travaux de R&D.

Une solution pour répondre à ces enjeux

La solution OIAnalytics permet de répondre à ces enjeux en offrant les possibilités suivantes à ses utilisateurs :

  • Avoir à disposition en continu des paramètres pertinents, à savoir des indicateurs ou informations qui ont un réel sens métier, construits à partir des données brutes, pour alimenter les algorithmes d’analyse (ce que l’on appelle des « features » qui portent un niveau d’information élevé et ayant du sens).
  • Disposer de fonctions de recherches de facteurs influents et de conditions optimales basées sur des algorithmes de Machine Learning récents, puissants et robustes.
  • Pouvoir construire simplement les jeux de données pour l’analyse sans avoir à faire de manipulations fastidieuses des données.
  • Avoir un cadre structuré et automatisé pour l’ensemble du processus d’analyse tout en donnant la main à l’expert métier et lui permettant d’avoir un regard sur les informations pertinentes.
  • Accéder automatiquement à des représentations graphiques inspirantes, qui combinées à la connaissance métier de l’utilisateur, vont lui permettre d’imaginer de nouvelles solutions.