La startup norvégienne Digel teste une plateforme d'IA générative dans les installations de production de Hoff SA à Gjøvik, marquant un premier effort pour appliquer cette technologie directement aux opérations d'usine dans l'industrie de la pomme de terre du pays.
Hoff SA, une coopérative détenue par les producteurs de pommes de terre norvégiens, est l'un des principaux transformateurs de pommes de terre du pays. Elle gère une grande partie de la production nationale et fabrique des produits finis et semi-transformés pour la vente au détail, la restauration et l'industrie. La structure de production variée de l'entreprise constitue un environnement d'essai pour le système de Digel.
© Digel
Application de l'IA générative à la production industrielle
Si l'intelligence artificielle a été largement adoptée dans les secteurs de l'administration et des services, son utilisation dans l'industrie manufacturière est restée limitée. Selon Digel, les modèles d'IA conventionnels sont formés principalement sur des textes accessibles au public plutôt que sur des données industrielles provenant d'environnements de production. La plateforme de l'entreprise vise à connecter de grands modèles de langage aux données opérationnelles générées par les machines, les capteurs et la documentation technique.
Le logiciel permet aux fabricants de modéliser des lignes de production, de les connecter à des données de processus en direct et d'utiliser l'IA générative pour interpréter ces informations. Cette configuration permet aux opérateurs et aux ingénieurs de poser des questions en langage naturel et de recevoir des réponses basées sur les données de l'usine.
Projet pilote à Hoff SA
Hoff SA est le premier site industriel à utiliser le système. Dans le cadre du projet pilote, les ingénieurs et les opérateurs structurent les informations relatives à la production et les relient aux données des équipements et des capteurs. Dans le système, l'entreprise peut modéliser les lignes de production, joindre la documentation et relier les enregistrements techniques, créant ainsi une représentation unifiée et lisible par l'IA des opérations de l'usine.
Une fois configurés, les agents IA de Digel peuvent accéder à des flux de données historiques et en direct pour faciliter le dépannage et l'analyse des processus. Les opérateurs peuvent poser des questions telles que "Pourquoi la production est-elle plus lente maintenant ?" ou "Pourquoi y a-t-il tant de pannes dans le compresseur ?" Le système récupère alors les données et les documents pertinents pour identifier les causes possibles et les mesures correctives, en expliquant comment les résultats ont été générés.
Implications pour les opérations de transformation
Dans le secteur de la transformation des pommes de terre, les variations de la qualité des matières premières, les conditions météorologiques et les calendriers de livraison peuvent affecter les performances de la ligne et le rendement. Les systèmes qui analysent les données opérationnelles pourraient aider les opérateurs à détecter plus tôt les écarts de processus, à améliorer la documentation et à partager les connaissances en matière de résolution de problèmes entre les équipes.
Le projet pilote évaluera si les outils d'intelligence artificielle peuvent contribuer à la stabilité et à l'efficacité des processus dans les installations de Hoff. Les résultats du projet pourraient permettre de déterminer comment des technologies similaires pourraient être appliquées dans l'ensemble du secteur de la transformation des pommes de terre afin d'optimiser la production et l'utilisation des ressources.
Pour plus d'informations :
Christoffer Lange
Digel
Tél. : +47 95 74 41 91
[email protected]
www.playground.digel.io
