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Oracle annonce de nouvelles applications cloud d’intelligence artificielle (IA) permettant aux entreprises industrielles de réduire leurs coûts et d’augmenter leurs rendements, en s’appuyant sur des analyses extrêmement rapides et sur des informations utilisables concrètement pour améliorer l’efficacité et la performance de la production. Ces nouvelles applications Oracle Adaptive Intelligent Applications dédiées à la gestion de production (Manufacturing) s’appuient sur l’apprentissage automatique (Machine Learning) et l’IA pour traiter d’énormes quantités de données issues des environnements de production, afin d’identifier rapidement les problèmes potentiels et d’améliorer ainsi l’efficacité opérationnelle.

 Oracle Adaptive Intelligent Applications for Manufacturing permet aux industriels d’identifier les anomalies pendant la production, de localiser précisément la cause première des problèmes et de prévoir les événements avant qu’ils ne surviennent. Grâce à ces applications, les industriels peuvent surveiller toutes les étapes de leurs processus de production, prévoir les défaillances des processus et des composants et analyser l’impact des problèmes depuis la production jusqu’à la livraison au client.

 Bâtie sur Oracle Cloud Platform, une plateforme robuste et évolutive intégrant du machine learning, cette solution comprend notamment un lac de données (data lake) adapté à la gestion de production pour rassembler et analyser des données structurées, semi-structurées et non structurées issues de multiples sources de données présentes sur le site de production.

Oracle Adaptive Intelligent Applications for Manufacturing offre notamment les fonctionnalités suivantes :

 Analyse des séquences et des corrélations, pour découvrir des séquences ou des corrélations importantes parmi de nombreux facteurs complexes pouvant avoir des influences multi-variables, qu’il s’agisse de l’humain, des machines, des méthodes, des matières premières ou des informations de gestion. Les utilisateurs peuvent alors corréler ces analyses avec des indicateurs de production tels que les rendements, la qualité, les délais, les coûts, les déchets, les reprises et les retours pour identifier rapidement les causes premières.

 Analyse des généalogies et de la traçabilité, avec des interfaces utilisateurs très intuitives et un modèle d’analyse à la demande autopilotée, cette solution permet de mettre en place une “mémorisation intelligente” basée sur des mécanismes complets de traçage en amont et en aval des produits et des processus, afin d’identifier rapidement les produits, les services et les clients impactés.

 Analyse prédictive, en s’appuyant sur l’analyse des séquences et des corrélations, basée sur les algorithmes d’apprentissage automatique et d’IA, cette solution prévoit la probabilité de l’occurrence de résultats critiques pour des indicateurs tels que les rendements, les défauts, les déchets, les reprises, les délais ou encore les coûts, et ceci pour toutes les activités courantes de production. Les utilisateurs opérationnels disposent ainsi du temps nécessaire pour intervenir en amont afin de minimiser les pertes.

 Oracle Adaptive Intelligent Applications for Manufacturing est conçu pour fonctionner dans un environnement complexe et hétérogène composé de multiples systèmes informatiques : Manufacturing Execution Systems (MES), Quality Management, Enterprise Resource Planning (ERP), Human Capital Management (HCM), Customer Relationship Management (CRM) et les systèmes Operational Technology (OT) qui intègrent les données des capteurs et les données de journalisation des équipements et des machines, ainsi que des données environnementales externes telles que l’humidité, la température, etc.

 “L’analyse des séquences et des corrélations, l’analyse des généalogies et de la traçabilité et l’analyse prédictive sont habituellement réalisées par un petit groupe de spécialistes de l’analyse des données”, explique Ramchand Raman, Vice President, Oracle Product Development. “L’offre Oracle Adaptive Intelligent Applications for Manufacturing simplifie radicalement les résultats produits par des algorithmes complexes d’apprentissage automatique et d’IA, pour présenter ces informations aux utilisateurs opérationnels afin qu’ils puissent prendre plus rapidement de meilleures décisions.”

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