Analyse d'erreurs rapide et économique

Analyser de grandes quantités de données pour les moindres effets : Grâce à l'outil de data mining développé par Bosch, les extractions de caractéristiques des données de machine peuvent être visualisées. (Photo : Bosch)

Nouveau Service Pharma : Data Mining : L'objectif du data mining est d'analyser plus efficacement les données des machines existantes dans le cadre de l'industrie 4.0 afin d'identifier et d'éliminer les causes profondes. (Image : Bosch) / Nouveau Service Pharma : Data Mining : Le but du data mining est d'évaluer plus efficacement les données des machines existantes dans le sens de l'industrie 4.0 afin d'identifier et d'éliminer les causes profondes. (Image : Bosch)

- Identifier les connexions cachées et corriger les causes des erreurs
- Industrie 4.0 en pratique : permettre des analyses de données approfondies pour des processus de production efficaces
- Bosch Packaging Technology rassemble le savoir avec le Bosch Center for Artificial Intelligence and Corporate Research

Bosch Packaging Technology présente à l'Achema son nouveau service de Data Mining, qui est récemment proposé dans le cadre du Service Pharma pour les formes galéniques solides. Pour cela, les fils se rejoignent chez la filiale Hüttlin. L'objectif est d'analyser plus efficacement les données des machines existantes dans l'esprit de l'industrie 4.0, afin d'identifier et d'éliminer les causes profondes des déviations. « Jusqu'à présent, environ 50 % des écarts étaient classés comme « erreur humaine », explique le Dr Marc Michaelis, expert en fabrication continue et vérification des processus chez Hüttlin. « Nous pensons cependant que cela ne concerne réellement qu'au maximum dix pour cent. Le reste est souvent mal interprété en raison d'informations insuffisantes. Or, en général, il existe suffisamment de données pour approfondir la recherche des causes. Il manque cependant de savoir-faire et de temps pour analyser correctement ces données. » Les premiers projets ont montré qu'avec le Data Mining, il est possible de repérer et de corriger de nouveaux schémas et sources d'erreur dans le processus de production, afin d'assurer une qualité de produit stable à long terme.

Interpréter correctement les données des machines

Grâce à l'outil de Data Mining de Bosch, il est possible d'étudier de grandes quantités de données selon des méthodes statistiques pour détecter les effets les plus fins. Fondamentalement, il suffit déjà de disposer de données provenant de deux lots de production pour tirer des premières conclusions. Plus on dispose de données sur une période prolongée pour l'évaluation, plus on peut en extraire de détails. Il suffit pour cela de capteurs de machine, qui enregistrent déjà des données sur presque toutes les machines historiques, et de l'outil adapté pour faire ressortir ces données.

« Pour utiliser plus efficacement les données existantes, il n'est pas nécessaire d'investir massivement. La clé du succès réside dans la liaison des connaissances de différentes disciplines », explique Michaelis. « Chez Bosch, nous disposons non seulement du savoir-faire technique nécessaire, mais aussi d'une expertise approfondie des processus de fabrication de nos clients. Pour identifier les causes des écarts dans le processus qui ne sont pas immédiatement visibles, nous nous sommes associés avec des experts en statistiques de notre Bosch Center for Artificial Intelligence and Corporate Research en Allemagne et aux États-Unis. Ensemble, nous exploitons le trésor de données. »

Le potentiel de cette approche a déjà été démontré avec succès dans plusieurs projets clients. Lorsqu'un client a soudainement rencontré un lot « hors spécifications » (OOS), les experts Bosch ont systématiquement recherché la cause. Les données recueillies ont montré qu'une vanne spécifique était responsable de l'écart. Cependant, cette vanne avait été exclue au préalable, car elle était considérée comme non critique pour la qualité du produit. Grâce aux analyses de données, des liens plus profonds ont pu être identifiés et une connexion jusque-là inattendue a été découverte. « Finalement, nous avons compris que la vanne nous donnait un indice indirect sur un mauvais flux de gaz dans le système, qui n'était pas visible à l'œil nu. En recalibrant le système, le problème a été facilement résolu », explique Michaelis.

Obtenir une qualité constante élevée

Dans l'industrie pharmaceutique, une qualité de produit constamment élevée est un facteur décisif, car des autorités telles que la FDA et l'EMA imposent des directives strictes en matière de compréhension, de surveillance et de validation des processus. « Pour effectuer une analyse réussie des causes des erreurs, améliorer les processus ou développer une stratégie de contrôle dans le cadre de la vérification continue des processus, nous proposons à nos clients notre nouveau service de Data Mining », indique Michaelis. « Nous sommes impatients de collaborer sur d'autres projets afin de poursuivre ensemble le chemin de l'industrie 4.0. »