L'ère des entreprises 4.0 impose de revoir un certain nombre de pratiques. La métrologie, la vraie, est l'un des piliers de l'exploitation des potentialités offertes par l'Intelligence Artificielle. Mais pour récolter les fruits des nouveaux algorithmes, la métrologie doit revoir son rôle. Les étalonnages périodiques consomment beaucoup de temps alors qu'ils sont inutiles. Et le rôle du métrologue est ailleurs : garantir la fiabilité des données...

1. L’Intelligence Artificielle au service du budget et
de la performance de la Métrologie
80% d’économies sur les coûts d’étalonnages grâce aux algorithmes de
l’Intelligence Artificielle …

2. Etiquettes
de validité :
Nous les
croisons
souvent
mais que
signifient-
elles ?

3. La date limite de
consommation …
Pour garantir la
santé des
consommateurs

4. L’erreur n’a pas de
préférence …
Pour garantir la
loyauté des échanges
commerciaux

5. Pour « garantir la conformité »
des instruments de mesure
Mais quelle(s) garantie(s) pour les
passagers, les malades, … les clients
?

6. La mesure est le fruit d’un processus comme
tant d’autres …
L’instrument « conforme » n’est qu’une
condition nécessaire, pas suffisante, à une
mesure fiable, tout comme les plaquettes
de freins sont une condition nécessaire,
mais pas suffisantes, à un bon freinage …Opérateur
Objet
Etalon
Instrument
Environnement

7. La distance de freinage est assimilable à la
fiabilité d’un résultat de mesure. Mais elle ne
dépend pas que des plaquettes de freins !

8. Et c’est bien la fiabilité des mesures qui intéresse
les utilisateurs, pas la seule conformité des
instruments …

9. 1 : L’étalonnage
ne s’intéresse
qu’aux
instruments
(et pas à la
mesure)…

10. 2 : L’étalonnage
ne donne des
résultats que
sur le passé !

11. Connaissez vous les KPI de votre
Service Métrologie ?

12. Les indicateurs classiques de performance de
la fonction Métrologie sont généralement :
Le taux d’instruments
non-conformes
Le nombre d’instruments en
retard de vérification
Le budget (annuel ou mensuel)

13. Mais vos objectifs ne
devraient-ils pas être de
tenter de détecter les
problèmes dès qu’ils se
présentent plutôt que se
résigner à les subir et
mener a posteriori les
études d’impact, voire
d’être obligé d’engager
des actions couteuses
pour réparer les
conséquences ?

14. Les instruments
conformes sont étalonnés
pour rien. Les instruments
non conformes sont
étalonnés trop tard.
Dans un monde idéal,
le budget « Métrologie »
devrait se limiter aux
coûts de la
détection/correction des
non conformes !

15. Les outils disponibles pour optimiser les
périodicités existent. Ils permettent de
diminuer sensiblement le budget

16. Mais la périodicité d’étalonnage, calendaire ou
optimisée, n’offre aucune garantie contre les
accidents !

17. L’Intelligence Artificielle permet
désormais de détecter les anomalies
sur les instruments dès qu’elles se
produisent (ou presque)

18. Nous pouvons donc changer de monde !

19. Et une norme récente ouvre la voie de ce
nouveau monde « métrologique » !!!
De nos jours, la valeur
mesurée est considérée
comme la valeur vraie …

20. Et une norme récente ouvre la voie de ce
nouveau monde « métrologique » !!!
De nos jours, la valeur
mesurée est considérée
comme la valeur vraie …

21. En connaissant l’a priori, la surveillance dynamique
devient possible. Chaque « jour », on peut savoir si ce
qu’on mesure « ressemble » (ou pas) à ce qu’on
s’attendait à mesurer !
Si le procédé de fabrication dérive ou si le processus de
mesure dérive, les observations s’éloignent de l’a priori
ce qui permet d’être alerté « en live » pour statuer :
Instrument ou Procédé ?

22. Place à vos questions !
Jean-Michel POU
Président Fondateur Deltamu
Directeur associé Humantodata
Vice-Président AURA 4.0 Industrie
Ambassadeur pour l’Alliance Industrie du Futur (AURA)
Mail : jmpou@deltamu.com