Les méthodes d’analyse de données et de Machine Learning pour le suivi et la maitrise des procédés !
Vous vous interrogez sur la pertinence d’utiliser le Machine Learning pour améliorer la supervision de vos procédés?
Comment l’analyse de vos données process peut elle vous aider ? Par l’utilisation des méthodes de Machine Learning pour le contrôle et la maitrise de vos procédés !
- Comment mieux comprendre mon procédé ?
- De quelle manière optimiser mon procédé ?
- Quels sont les paramètres critiques de mon procédé?
- Comment s’assurer de la qualité des matières premières ?
- Par quels moyens détecter les produits non conformes en cours et en fin de production ?
- Combien d’échantillons/de batch sont nécessaires pour un modèle robuste ?
- Quelles méthodes de Machine Learning peuvent m’aider à superviser mon procédé ?
- Qu’est-ce que l’industrie 4.0 et comment mettre en œuvre l’industrie 4.0 ?
Quelles que soient les questions que vous vous posez sur comment améliorer le contrôle et la maitrise de vos procédés, contactez nous !
Nous vous accompagnons dans l’analyse de vos paramètres procédé.
Quand on est confronté à des données issues du process, diverses questions se posent sur la façon de les utiliser, d’extraire toute l’information pertinente afin de superviser au mieux les lignes de production pour éviter les dérives et les non-conformités. Une réponse à ces problématiques : le Machine Learning pour le contrôle et la maitrise de procédés.
La supervision de procédés fait partie de l’expertise d’Ondalys. Grâce à des méthodes de Machine Learning, nous réalisons des études de faisabilité afin de vous aider à trouver la meilleure configuration pour votre problématique. Nous vous accompagnons pour l’amélioration de la supervision de vos procédés et de la compréhension de vos process.
Membre actif de la plateforme d’innovation collaborative Axel’One, Ondalys a une connaissance approfondie de la supervision des procédés, de l’optimisation du procédé (QbD/DOE) en passant par des essais pilote et jusqu’à la mise en place de modèles en ligne.
Vous souhaitez :
Développer
des méthodes d’analyse rapide at-line, in-line ou on-line de caractérisation des produits
Piloter
et optimiser des procédés de fabrication continus ou des procédés de production en batch
Contrôler
la qualité des produits à chaque étape de la chaîne de production, par rapport à des standards
La supervision des procédés
Dans les industries digitalisées, les principaux acteurs ont un besoin de qualité et d’optimisation des coûts de leurs procédés. Pour cela ils ont à leur disposition des masses importantes de données issues de différents capteurs répartis sur les lignes de production.
Pour exploiter au mieux ce flot de données, Ondalys vous aide à superviser vos procédés par des méthodes de Machine Learning qui vont permettre d’extraire le maximum d’information pertinente.
Pour le pilotage des procédés en continu, la MSPC (Multivariate Statistical Process Control) est un outil très puissant – grâce aux cartes de contrôle multivariées – les potentielles dérives sont détectées en un coup d’œil de façon efficace. Contrairement aux cartes de contrôle univariées issues de la SPC (Statistical Process control), elles rendent possible l’analyse et le pilotage des procédés en temps réel, en synthétisant les informations et les interactions de l’ensemble des capteurs et des signaux multivariés de la production.
La BSPC (Batch Statistical Process Control) est quant à elle spécifique à l’analyse de procédés en batchs. Pour ce type de données, le traitement est plus complexe à cause de la dimension supplémentaire du temps et de l’évolution de l’état du procédé au cours de ce temps (cinétique de batch).
A l’aide des données de procédé, plusieurs objectifs peuvent être atteints :
- Plans d’expériences pour l’optimisation de procédés
- Modèles de prédiction de la qualité des produits à partir de données de procédés
- Diagnostic de la dérive de procédés à partir de données de procédés
- Combinaison de paramètres de procédé et de mesures produits pour optimiser la supervision du process
- Supervision des procédés continus par Multivariate Statistical Process Control (MSPC)
- Supervision des procédés en batch par Batch Statistical Process Control (BSPC)
- Mise en place d’une démarche QbD / PAT (Quality-by-Design et Process Analytical Technology) dans l’industrie pharmaceutique
Implémentation logicielle
Nous développons des modèles de data mining pour la compréhension des procédés avec tous les logiciels de Chimiométrie et de Machine Learning du marché (Unscrambler®, SOLO®, PLS_Toolbox® dans l’environnement MATLAB®, SIMCA®, SPM®, etc…) mais aussi les logiciels libres (R, Python…).
Nous produisons les modèles MSPC et BSPC à l’aide de certains logiciels du marché (Unscrambler®, SOLO®, PLS_Toolbox® dans l’environnement MATLAB®, SIMCA®…), qui permettent le déploiement de ces méthodes en routine sur les lignes de production grâce à des logiciels de supervision multivariée (Unscrambler® Process Pulse, SOLO® predictor, SIMCA®online, SynTQ ou SmartFactory Rx Analytics & Control).
Notre expertise au service de l’analyse de vos données
Forts d’une expérience de plus de 15 ans dans l’analyse de données (chimiométrie et Machine Learning), en particulier appliquée aux mesures issues de procédés, les experts de nos équipes vous accompagnent à chaque étape de vos projets.
Ils en parlent
« La chimiométrie permet de résumer les variables et faire des modèles plus simples et interprétables »