Guides pratiques pour l’IA industrielle

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Rôles des produits et circuit de commande, imprimables pour revue interne

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Notre vision et notre équipe

Découvrez Ingkle : vision, valeurs, étapes, équipe et bureaux à Cheonan et Suwon.

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Une expérience de différents environnements industriels.

Des socles de données industrielles pour les matériaux semi-conducteurs, l’automobile, la sidérurgie et des environnements d’équipements variés.

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La recherche pour le prochain enjeu opérationnel.

Développer et démontrer des technologies de données et d’IA par des programmes industriels et PME.

Connectez NAZARE et NAVIS à vos systèmes existants.

NAZARE connecte les données d’équipements, MES, ERP et QMS. NAVIS utilise les mêmes éléments pour analyser et répondre. Découvrez leur fonctionnement avec les systèmes existants.

Exploitez NAZARE et NAVIS selon les droits de chaque site.

NAZARE sépare les accès aux données par site et utilisateur. NAVIS connecte les sources, outils et approbateurs nécessaires à chaque rôle. Découvrez la séparation de l’exploitation et des droits d’exécution entre sites.

Comprendre l’activité. Agir avec approbation.

NAVIS est une plateforme d’IA agentique reliant les utilisateurs aux opérations industrielles. Elle raisonne avec les données d’équipements en direct, les enregistrements d’exploitation et les connaissances structurées dans NAZARE, puis demande l’exécution via MCP après approbation du responsable.

Passez de la recherche d’informations à la tâche suivante.

Reliez accès aux données, contexte métier et inférence des modèles comme outils des processus d’agents.

Examinez les éléments. Approuvez l’action suivante.

Examinez et approuvez la cible et les éléments dans NAVIS. NAVIS demande l’exécution par MCP ; NAZARE envoie les commandes aux automates connectés. Suivez séparément le statut des demandes et les résultats réels.

Trouvez ce qu’il vous faut maintenant, sans feuilleter les manuels.

Reliez documents pertinents et contexte de travail comme point de départ des agents opérationnels.

Un espace de travail, de l’état des équipements aux résultats des actions.

Examinez ensemble état des équipements, éléments IA, travaux à approuver et résultats d’exécution. Cinq démonstrations montrent comment données et savoir d’exploitation conduisent aux réponses.

Données d’usine. Au service de votre atelier.

Reliez les signaux précis des équipements, les données de production et de qualité et le savoir expert dans votre propre infrastructure. Commencez par le suivi en direct et l’investigation historique, puis avancez vers l’IA et la fabrication autonome avec NAZARE.

Des noms différents. Une signification commune.

Gérer les termes et relations partagés pour que des noms de tags différents ne vous obligent pas à reprendre chaque analyse. AAS et MDR organisent le sens des actifs d’équipements et de leurs données.

Trouvez le cycle au comportement différent.

Définissez chaque cycle de production et comparez ses signaux à un cycle de référence. Repérez les segments modifiés dans la production répétitive pour prioriser les contrôles qualité et les inspections d’équipements.

Retrouver les éléments derrière « Qu’est-ce qui a changé ? »

Comparer pression, température, courant et autres signaux autour d’un événement. Examiner un court intervalle en détail ou agréger une période plus longue pour cibler les causes possibles.

Des machines différentes. Un espace commun pour leurs données.

Connectez les signaux des automates et CNC aux données des systèmes de production et de qualité existants. Choisissez les champs, vérifiez les valeurs entrantes et réutilisez les mêmes données pour le suivi et l’analyse.

Voir comment fonctionnent la collecte et le stockage.

Gérer ensemble sources connectées, capacité de stockage et état des traitements. Utiliser des écrans et politiques communs quand le nombre de machines et de tâches augmente.

Donnez à chaque mesure son contexte de fabrication.

Une mesure de pression est utile quand on connaît la machine et le point de mesure associés. Reliez usines, équipements, produits et signaux pour que les personnes les comprennent et que l’IA puisse s’y référer.

Connaître l’état des données sur lesquelles vous vous appuyez.

Distinguer les valeurs manquantes, tardives et hors plage. Gérer les données originales avec les critères de traitement pour renforcer la confiance dans les données utilisées par les ingénieurs et l’IA.

Rendre reproductible la préparation récurrente des données.

Nettoyez les valeurs selon les conditions et créez des signaux calculés. Préparez les mesures des équipements et les données des systèmes existants selon leur usage, pour réduire les tâches répétitives avant l’analyse.

Transformer arrêts et remplacements enregistrés en améliorations.

Enregistrer pourquoi une machine s’est arrêtée, et pas seulement la durée. Examiner les motifs récurrents et l’historique de remplacement des pièces pour identifier les possibilités de réduction des pertes de production.

Gardez les données d’usine sur site. Contrôlez leur utilisation.

Fonctionner sur site lorsque les données d’usine ne peuvent pas en sortir. Attribuer équipements et fonctions selon les responsabilités et distinguer accès aux données et droits de commande.

Plus de machines. Plus d’historique. Retrouvez l’instant décisif.

Les signaux à haute résolution de centaines de machines forment vite un historique volumineux. NAZARE conserve ces données sur site et interroge les équipements, périodes et champs nécessaires à l’usage en direct et à l’analyse à long terme.

Alimenter la détection d’anomalies avec des signaux précis en direct.

Le ML propre au procédé nécessite des données précises au moment de l’inférence. NAZARE prépare les données historiques d’entraînement et les signaux en direct ; NAVIS combine les résultats au savoir du site pour expliquer les constats et planifier les réponses.

Transformer le savoir-faire expert en données utilisables par l’IA.

Qu’est-ce qui est anormal, que vérifier en premier et quelle action convient ? Les spécialistes Ingkle recueillent ce savoir par entretiens et outils, en reliant équipements, pièces, signaux, critères et actions. C’est l’ontologie de fabrication.

Voir quelle machine nécessite une attention immédiate.

Passez des états de l’usine aux signaux de chaque machine. Visualisez ensemble marche, attente, arrêt et alarmes pour réduire les vérifications physiques.

Transformer le savoir-faire expert en données utilisables par l’IA.

Suivre les données de la collecte à l’utilisation.

Concevoir les flux de données et responsabilités selon l’échantillonnage, la rétention, les requêtes et les charges IA.

Vos données peuvent-elles répondre à la question qui compte ?

Évaluer la préparation des données connectées pour l’IA selon six dimensions pratiques.

Les termes inconnus, expliqués simplement.

Comprendre le vocabulaire de la plateforme dans le contexte des données d’équipements et du travail opérationnel.

Mesurer l’amélioration avec des critères cohérents.

Comparer des conditions et dénominateurs cohérents, en distinguant usage et résultats opérationnels.

Une méthode pratique pour organiser le savoir du site.

Commencer par les entités, relations et règles nécessaires à une question récurrente.

Décider ce que le premier essai doit démontrer.

Concevoir une évaluation ciblée de l’utilité opérationnelle, au-delà de la seule connectivité.

Moulage par injection · Même recette. Pourquoi plus de pièces non conformes ?

Les consignes ne disent pas tout. Relier température du moule, refroidissement et remplissage aux résultats de contrôle du même cycle.

Système de contrôle · Plus de pièces défectueuses ou changement des conditions de contrôle ?

Plus de rejets ne signifie pas automatiquement qu’il faut changer le procédé. Reliez qualité d’image, réglages de contrôle et production en amont par l’identité de la pièce.

Centre d’usinage · Remplacez-vous les outils trop tôt ou trop tard ?

L’ancienneté de l’outil ne suffit pas à connaître son état réel. Relier charge et vibrations du même segment de coupe à l’historique de l’outil et à la qualité mesurée des pièces.

Presse · Effort accru. Problème de matrice ou changement de matière ?

Une alarme d’effort ne suffit pas pour décider quoi vérifier. Comparer les cycles conformes, l’utilisation de la matrice et les lots matière pour le même produit.

Robot industriel · Même trajectoire de soudage. Pourquoi la qualité change-t-elle ?

Connectez les données des robots de soudage et d’assemblage. Dans cet exemple de soudage, reliez courant, tension et positionnement des pièces aux résultats de contrôle pour localiser les soudures concernées et prioriser les vérifications.

Trouver le point de départ de l’IA industrielle dans votre secteur.

Semi-conducteurs, écrans, automobile, électronique, défense et instituts nationaux de recherche. Associer un socle de données commun au savoir de procédé de chaque site.

Passez moins de temps à rassembler les données d’expérimentation. Concentrez-vous sur la recherche.

Connectez les instruments spécialisés, équipements d’essai et données d’expérimentation. Construisez un environnement sécurisé pour de grands volumes de données brutes, l’analyse comparative et la recherche en IA.

Avec Ingkle, concentrez-vous sur les services et solutions qui vous distinguent.

Connectivité, stockage, requêtes et montée en charge se répètent chez chaque client. Utilisez NAZARE comme infrastructure de données commune et concentrez-vous sur les fonctions métier, analyses et services IA nécessaires à vos clients.

Des réponses avant de commencer.

Examiner connectivité, périmètre produit, systèmes existants, adoption de l’IA et exploitation.

Quelle capacité serveur faut-il à votre site ?

Dimensionner selon tags, fréquences, rétention, concurrence et disponibilité, pas seulement le nombre d’équipements.

Choisir une configuration produit selon vos besoins.

Choisir un périmètre de la collecte aux analyses opérationnelles et agents IA.

Préparer l’exploitation après le déploiement.

Choisir l’assistance pour la stabilité de la version actuelle ou les évolutions continues du produit.

Quand votre procédé nécessite un modèle prédictif adapté.

Définir les modèles spécialisés de prévision ou classification après examen des données et exigences de validation.

Clarifier le périmètre initial.

Séparer fourniture produit, intégration, préparation des données et responsabilités d’exploitation.

Commencer par un problème avant de changer toute l’usine.

Passer par l’exploration, la validation ciblée, la passation opérationnelle et l’extension.

Préparer l’IA industrielle avec les programmes nationaux et locaux.

Explorer les programmes de R&D nationale, d’usines intelligentes IA et de Cheonan–Chungnam d’Ingkle, et trouver un parcours d’adoption pour votre usine.