La production numérique tangible dans l'atelier
Dans le laboratoire du démonstrateur de Sirris à Courtrai, vous pouvez découvrir à quoi ressemble un environnement de production moderne et sans papier dans la pratique. Pas de modèles théoriques, mais un atelier réaliste où des technologies numériques se conjuguent pour rendre les processus de production plus efficaces, plus transparents et plus humains.
Le laboratoire est conçu comme un environnement d'apprentissage. Il n'est pas nécessaire de transformer d'emblée l’ensemble de votre production. Des concepts, des outils ou des méthodes de travail individuels peuvent être parfaitement adaptés à votre propre contexte. Sirris vous accompagne dans ce processus grâce à une expertise ciblée et des conseils pratiques.
Le soutien de l'opérateur comme point de départ
Le démonstrateur est fortement axé sur le soutien des opérateurs dans leur travail quotidien. Pour ce faire, une approche « best-of-breed » est adoptée, dans laquelle des solutions logicielles spécialisées qui collaborent entre elles sont utilisées plutôt qu'un système global unique.
Les différentes applications sont reliées par un Unified Namespace (UNS). Ainsi, chaque action dans l'atelier, de la production à la consommation d'énergie, en passant par la qualité est consignée, enrichie d'un contexte (quoi, où, quand, unité) et mise à disposition de manière centralisée. Il en résulte une source de données unique, cohérente et réutilisable dans l'ensemble de l'organisation.
En outre, le laboratoire du démonstrateur ne cesse d'évoluer. De nouvelles technologies et applications sont ajoutées en permanence, si bien que le laboratoire se développe au même rythme que la numérisation industrielle.
Le MCP : une nouvelle façon d'interroger les données de production
Une interface MCP (Model Context Protocol) a récemment été ajoutée au laboratoire.
Le Model Context Protocol est une norme ouverte qui décrit comment les modèles d'IA peuvent interagir de manière sécurisée et contrôlée avec des systèmes externes et des données d'entreprise. Le MCP permet une utilisation ciblée de l'IA dans un environnement industriel, tout en garantissant le contrôle et la transparence.
Le MCP permet de communiquer en langage naturel, via un grand modèle de langage (Large Language Model, LLM), avec les données de production provenant tant de bases de données de séries chronologiques que de bases de données relationnelles.
Les tableaux de bord classiques restent importants pour les KPI fixes et le suivi périodique. Ils apportent stabilité et cohérence. Le MCP y ajoute un nouvel élément : la rapidité et la flexibilité. Un superviseur de production peut désormais poser lui-même des questions telles que :
- Quelle est l'erreur la plus fréquente sur un poste de travail donné ?
- Quelles sont les différences d'efficacité entre les opérateurs ?
- Quelle est la quantité d'énergie consommée à chaque étape du processus ?
Ces informations exploitables apparaissent en quelques minutes, sans étape technique intermédiaire.
Des données à la connaissance, sans obstacle
La grande valeur ajoutée de cette approche est que les données deviennent accessibles à un plus grand nombre de personnes. Quiconque a accès aux données peut les interroger en langage courant. Le seuil d'analyse s'abaisse ainsi et les décisions peuvent être prises plus rapidement.
Pour ce faire, il faut cependant :
- Que les données correctes soient disponibles
- Que ces données contiennent suffisamment de contexte
- Qu'il existe une liaison sécurisée entre le MCP et le modèle d'IA
- Et que les résultats soient présentés de manière claire, par exemple dans un rapport ou une synthèse
Les données de production sont donc non seulement collectées, mais aussi utilisées activement en vue de l'optimisation, de la formation et de la gestion quotidienne.
Dans le laboratoire du démonstrateur, le MCP jette un pont entre les données de production et l'interaction en langage naturel. L'IA joue ainsi un rôle concret et pratique dans la production et la supervision.
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