a factory filled with lots of orange machines

Credits image : Simon Kadula / Unsplash

Intelligence ArtificielleTechnologie
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Usines et Or Numérique

« Les usines modernes ne produisent pas seulement des biens, elles créent aussi de l’or numérique caché sous la forme de données. »

Les usines et les installations de fabrication deviennent de plus en plus « intelligentes » grâce à des capteurs, des robots et d’autres technologies connectées. Ceci génère une montagne de données potentiellement riches en enseignements sur les goulots d’étranglement et d’autres opportunités d’amélioration ; ou peut-être juste pour accélérer les processus qui nécessiteraient autrement un travail manuel considérable.

Pourtant, la majorité de ces données est non structurée et difficile à exploiter de prime abord. Bien que l’analyse des mégadonnées soit courante dans des industries comme la finance et la logistique, elle fait seulement ses premiers pas dans le domaine de la fabrication. C’est là que réside une mine d’or d’insights inexploités, et un marché émergent pour les technologies visant à capturer et à comprendre cette vaste quantité de données de fabrication.

« Les usines du futur sont de véritables chasses au trésor numérique. »

Le mois dernier, la société anglaise Oden Technologies basée à New York a levé 28,5 millions de dollars pour son tour de financement de série B, afin de développer sa plateforme d’analyses de données pour les fabricants. Daedalus en Allemagne a récolté 21 millions de dollars pour appliquer l’IA aux usines de précision. Quant à Robovision en Belgique, elle a sécurisé 42 millions de dollars pour apporter l’intelligence de la vision par ordinateur aux machines industrielles.

C’est maintenant au tour d’EthonAI, une startup suisse, qui a annoncé avoir levé 15 millions de francs suisses (environ 16,5 millions de dollars) lors d’un tour de financement de série A mené par Index Ventures, avec la participation de General Catalyst, Earlybird et Founderful.

Créée à Zurich en 2021 par Julian Senoner (CEO) et Bernhard Kratzwald (CTO), EthonAI forme des modèles d’IA pour des cas d’utilisation spécifiques. Par exemple, dans la fabrication électronique, où le client fournit des images de produits sans défauts et où le logiciel d’inspection d’EthonAI peut alors identifier les défauts de surface pendant le processus de fabrication et d’assemblage. Apple a récemment acquis une entreprise appelée DarwinAI qui automatise également le processus de gestion de la qualité visuelle dans la fabrication de composants.

Mais EthonAI ne se limite pas là. Elle peut combiner des données provenant de toute la chaîne de production, des capteurs aux arrêts de ligne, et créer une vue d’ensemble des performances des installations. Cela permet de comparer les performances de différents sites et de détecter les marges d’amélioration.

En seulement trois ans, EthonAI a attiré des clients de renom comme Siemens et le chocolatier Lindt. La société se concentre également sur la fabrication de semi-conducteurs, bien que les clients spécifiques de ce secteur n’aient pas été dévoilés. Dans le domaine des puces, où les faibles rendements dus à des défauts dans les wafers de silicium sont un problème récurrent, EthonAI travaille avec un grand producteur de semi-conducteurs pour analyser diverses données et découvrir des relations auparavant inconnues entre les processus, les équipements et les taux de rendement.

Julian Senoner résume parfaitement la situation : « La fabrication est à un tournant critique, et les entreprises qui ne s’adaptent pas avec l’IA risquent de prendre du retard. Les usines produisent des tonnes de données et l’IA est la clé pour dévoiler des insights et atteindre l’excellence opérationnelle. »

Source : Techcrunch

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