20231404 - Extraordinaire - zerodefaut - Nivelles.pdf

Guidelines
N’hésitez pas à poser vos questions
Toutes les questions sont bonnes
Lieu d’échange

Programme
17h30 : Introduction
17h35 : "Diminuer les coûts de non-qualité et tendre vers le 0 défaut grâce au numérique" Tour d'horizon –
CETIC
17h45 : Q/A
17h50 : Retours d'expériences
• Sirris
• WideTech
• MachineSight
• Optimal Computing
18h50: Q&A
19h : Panel "Qui peut m'aider, m’accompagner et avec quels moyens financiers?"
19h25 : Q&A et conclusion
19h30 : Moment de rencontre et networking

www.cetic.be
Centred’ExcellenceenTechnologiesde
l’InformationetdelaCommunication
www.cetic.be
Diminuer les couts de non qualité et tendre vers le 0
défaut grâce au numérique
17-04-2023
Carlos Parrondo: Technology Transfer Officer

www.cetic.be 6
Plan régional visant à accélérer la transformation numérique des
entreprises industrielles wallonnes vers l’Industrie 4.0.
Il est porté par un consortium de 36 partenaires rassemblant des
pôles de compétitivité, fédérations sectorielles, centres de
recherche, clusters et acteurs de développement économique.
www.digitalwallonia.be/industriedufutur

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Au niveau de l’entreprise
Quoi
• Production
• Maintenance
• Laboratoire
• Supply chain
• Planification
• HR/Employés
• Administration
• R&D - Produits
Comment
• Traitement de données et Data Analytics
• Jumeau et simulation numérique
• Intelligence artificielle
• Internet des objets (IoT) et capteurs
• Calcul à haute performance
• Composants électroniques et informatiques
• Robotique et automation
• Impression 3D
• Réalité augmentée et virtuelle (AR/VR)
• Blockchain
• Interfaçage et interopérabilité avancés
Pourquoi
• Amélioration rendement
• Amélioration qualité
• Réduction des pannes
• Résolution de problèmes à
distance
• Amélioration du temps de cycle
• Réduction de la consommation,
des émissions
• Optimisation de la planification
• Formation des employés
• Réduction de la pénibilité

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Quoi
• Production
• Maintenance
• Laboratoire
• Supply chain
• Planification
• HR/Employés
• Administration
• R&D - Produits
Comment
• Traitement de données et Data & Analytics
• Composants électroniques et
informatiques
• Impression 3D
• Blockchain
Pourquoi
• Résolution de problèmes à
distance
des émissions

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Quoi
• Production
• Maintenance
• Laboratoire
• Supply chain
• HR/Employés
• Planification
• Administration
• R&D - Produits
Comment
• Traitement de données et Data & Analytics
• Réalité augmentée et virtuelle
• Composants électroniques et informatiques
• Impression 3D
• Blockchain
Pourquoi
• Résolution de problèmes à distance
des émissions

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ZERO DEFAUT:
BESOIN DE DONNEES - DATA
• Mesure du niveau de qualité est le préalable à toute action d'amélioration dans une
entreprise ou dans un processus.
• Définition KPI pour la Qualité
• Taux de défaut = Ecarts entre l'objectif et le résultat.
(Nombre de défauts / Nombre de produits testés) x 100.
Le taux de défaut sert à évaluer et à contrôler les programmes, les projets, la production, les
services et les processus.

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Technologies Numériques du Futur -TNF
• Traitement de données et Data &
Analytics
• Composants électroniques et
informatiques
• Impression 3D
• Blockchain

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INTEROPERABILITE – the future of your digitalisation
13
• Data structurées, contextualisées
• Réduction des coûts d’intégration
• Réduction de la charge des communications
• Temps réel

www.cetic.be
INTEROPERABILITE – the future of your digitalisation
14

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P15Insight - Prediction of a Chemical Residue
16
Complete AI Solution – from sensors to dashboard
Complex chemical process – hard conditions
Features :
• Nowcasting Application « Predict the now » (vs laboratory
measures)
• Drived by a combination of decision tree and neural networks
• Multivariate Process Monitoring for Sensor Validation and Predictive
Maintenance
• Signal Processing and Alerting

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P15Insight - Yield Optimization
17
Complete AI Solution – from sensors to dashboard
Complex chemical process – acid purification (liquid-liquid extraction)
Features :
• Nowcasting Application « Predict the now » (vs daily balance –
Prod/Yield/…)
• Drived by Gradient Boosting algorithm
• Prescriptive Analysis (What to do to optimize the yield?)
Gradient Boosting

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linkedin.com/company/cetic
info@cetic.be
+32 71 159 362
twitter.com/@CETIC
twitter.com/@CETIC_be
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Aéropole
Avenue Jean Mermoz 28
6041 Charleroi - Belgique
18

Une qualité de produit constante et à moindre coût
dès la première fois en fabrication additive (3D)
Thierry COUTELIER
Senior Expert
Extr4.0rdinaire : Diminuez vos coûts de non-qualité grâce au numérique !

Objectifs et défis en fabrication avancée
Industrie du Futur
Risk – Reward decision (4.0)
• Est-ce que le pipeline de gestion des
données liées à mon domaine/process
est prêt ?
• Puis-je générer plus de valeur pour mes
clients ?
• Est-ce qu’il sera facile d’adopter et
d’implémenter des stratégies de
changement ?
• Quelle est l’infrastructure requise ?
• Quel est le coût ?
• Quel est le temps de développement ?
Est-ce possible pour moi ?
• Ai-je des ressources suffisantes ?
➔ Comment tirer parti de ces technologies
pour diminuer mes coûts, améliorer mes
process tout en gardant un haut niveau de
qualité ?

De la conception du design et choix du matériau vers le produit final
Comment aider les experts du domaine à prendre des décisions ?
Collecte des données en temps réel depuis
l’infrastructure existante
(données images et tabulaires)
• Diminuer le temps de développement produit avec une approche coût
minimal
• Construire un historique on à partir de ce qui a été produit pour
permettre d’améliorer le développement de nouveaux produits
• Contrôle du flux de transfert de données du niveau de la phase de
conception et de simulation jusqu'à la production en réduisant le coût
du contrôle de la qualité
• Monitoring continu de toute déviation du process et des défauts
potentiels
Nettoyage des données, interprétation et annotation
(Human-in-the-loop)
# Full-supervised learning
# Semi-supervised learning
# Active Learning

Exploitation de la modélisation physique en
complément pour la prédiction des défauts de lots
et le contrôle de la qualité (hybridation)
Deep learning with Supervised → Semi supervised
Surveillance et modélisation du
comportement physique
Amélioration des caractéristiques du modèle par
caractérisation de l'intensité laser

D’un déploiement local vers de la mise à l’échelle
Un framework MLOps pour le manufacturing
Software & IA (ML) Stack Infrastructure & actifs
Contrôle continu et annotation des résultats
par l’humain
Cloud ou en local (on-premise)
Où
nous
étions…
Réel &
Digital Twin
MLOPS v0

Comment choisir la bonne voie et les étapes à suivre !
Tirer parti de la puissance des données et de l’IA
Desig
n
High end-
product
quality
Contrôle
qualité
Produit

26 24/04/202
3
©SIRRIS • CONFIDENTIAL •
Thierry
COUTELIER
SENIOR EXPERT
+32 496 61 01 41
Thierry.Coutelier@sirris.be

Proprietary Information of Chemium - Strictly Confidential
27
Chemium – Digital journey
Extr4.0rdinaire
Avril 2023

28
CHEMIUM PRESENTATION
BUSINESS SECTORS
Catalysts
for
Polyolefins Production
Venture Capital
for
Chemicals, Green Economy & Energy Transition
Efficient Solutions
for
Fine Chemicals
CHEMIUM’s focus is on EFFICIENCY through
INNOVATION,
which is common to its 3 business sectors

29
˃ Technology developed for the synthesis of Grignard reagents
✓ Building blocks for complex organic molecules
✓ Many uses in agricultural, fragrances and pharmaceutical industries
˃ Novel continuous flow process design (patent pending)
˃ Fully automated Skids
˃ Safety by design (exothermic reaction)
✓ Exceptional mixing and control of the temperature
▪ Many Pressure, Temperature, and Flow Transmitters
▪ Constant flow and quality of product
✓ Limited reactive volume
▪ Reaction time is reduced to minutes
▪ Better selectivity (less by products)
MgFlow®
MgFLOW ®
A GAME CHANGING TECHNOLOGY

30
˃ Archiver les données de mesure (T, P, Débits, Qualité, etc.)
˃ Calculer les indicateurs qualité/production
˃ Fournir des rapports de production pour la gestion qualité (QMS) –
Tracabilité du fonctionnement du process (produit vs conditions de prod)
˃ Suivre le fonctionnement des unités de production (skids) à distance
˃ Alarmer en cas de dérive
✓Gagner en compréhension pour améliorer le process
✓Détecter des dérives/pannes et prendre action au bon moment
Besoins

31
WideTech
Industrie des procédés: Oil & Gas, Chimie, Energie, Eau, etc.
WideTech
Belgium
Partners References

32
WiDE
Detect/correct bad data
Calculate mass/energy balances
KPIs
Visualize information into dashboards
Escalate information
-> SAP, production planning, mails, etc.

33
Solution
Pilot unit
Siemens PLC
Manufacturing unit
Siemens PLC
WiDE server
hosted on a local computer
VPN
VPN
Smart TV

34
˃L’unité de production tourne et envoie en temps réel les
données au serveur WiDE
˃Le serveur est accessible par tout le monde dans notre réseau
˃Nous pouvons visualiser ‘en direct’ les paramètres de la
machine sur les écrans délocalisés de la zone de production
✓Visualisation des 2 dernières heures en fenêtre glissante
✓Visualisation de la qualité du produit le plus récent
Online production report

35
Production en temps réel

36
˃Reprocess des données de la journée
˃Confection d’un dashboard montrant les données principales de
process ainsi que les ratios In/Off spec, downtime…
Daily production report

37
˃ Archivage des données
˃ Intelligence (calculs et analyse qualité des données)
˃ Warnings (flat tags…)
✓ Maintenance prédictive / currative
˃ Délocalisation de l’écran de contrôle
˃ Facilité d’utilisation (navigation HTML)
˃ Multiuser (avec niveaux de droits différents)
˃ Customisation (open)
˃ Support personnalisé
Avantages de la solution

38
˃ Ressources projet:
✓ Chemium (1 pers.)
✓ WideTech (1 pers.)
˃ Durée du projet
✓ Déployement WiDE (1 j)
✓ Construction le modèle et les rapports (<5 j)
✓ Prise en main du logiciet (2-3 h) (pour pouvoir configurer graphes, configruer rapport, exporter des données)
˃ ! Gestion OT !
✓ Adressage des machines
✓ Cybersécurité
✓ Gestion des flux de données (PLCs -> WiDE) incluant la création/gestion des DBs
▪ Septembre 2019
▪ 400 tags
▪ Archivage 1/sec – Agrégation 1/min (DB = 3,5 Tb)
Ressources

39
˃ Avoir l’engagement du management
˃ Impliquer les utilisateurs le plus tôt possible dans le processus de digitalisation pour faciliter la gestion du changement
˃ Avoir/construire une équipe pluridisciplinaire (OT, IT, process et data)
˃ Montrer de la valeur rapidement (Quick WIN)
˃ Être évolutif
˃ La solution doit
✓ être la plus simple possible pour faciliter la prise en main (gestion du changement) et la maintenance (TCO)
✓ permettre un accès sécurisé à la donnée (gouvernance)
✓ s’adapter au besoin des utilisateurs (pas l’inverse)
✓ supporter l’amélioration continue (LEAN – faire plus avec moins)
Facteurs clé du succès

40
Rapport de production

41
Rapport de production

MachineSight
Towards Intelligent Automation
Utiliser la vision industrielle pour
superviser et contrôler la production
Marc LENGELÉ

Slide
name
24/04/2023
4
3
• 18 ETP’s
• CA 2022: 2.6
Mi€
Service d’intégration
Solution de vision Occulus™
MachineSight
Become an Eagle
Alliance entre robotique et vision
intelligente
Equipements automatisés
Vision Performante
Opérateurs virtuels en inspection visuelle

Slide
name
Equipements Industriels
4
4
24/04/2
023
• Nous développons,
modernisons ou modifions des
équipements mécatroniques selon les
requis spécifiques
• Depuis les études de
concept jusqu’aux projets clés en
main
• De l’électromécanique
industrielle jusqu’à des solutions
d’Industrie 4.0 avec AI

Vision Performante
4
5
24/04/2
023
• Occulus.AI™ et Occulus.Pro™ sont des solutions prêtes à
être déployées dans un environnement industriel
– Contrôle dimensionnel & géométrique
– Tri & Localisation : couleur, forme,...
– Détection des défauts et anomalies
– Inspection visuelle
– OCR avancé (reconnaissance optique de caractères)
• L’utilisation du Deep Learning permet de reproduire
l’interprétation humaine
4
5
Vérifiez la qualité de vos
produits, recherchez des
défauts ou surveillez
simplement vos processus de
fabrication

Automatiser l’inspection visuelle
4
6
24/04/2
023
L’inspection visuelle est l’un des seuls domaines encore souvent laissé à l’humain, car
elle nécessite une capacité d’analyse et de prise de décision face à des situations
complexes. C’est donc un domaine où la marge de progrès en automatisation est la plus
grande.
Ces contrôles visuels sont coûteux et souvent pénibles pour le personnel qui les effectue.
Par ailleurs, l’erreur de jugement étant humaine, elle n’est pas rare. Les requis de
certains secteurs (pharma – aéro) accentue le pression sur le travailleur face aux requis
qualités.

4
7
24/04/2
023
Relecture de marquages manuscrits

Mise en œuvre
4
9
24/04/2
023
• Relecture à 5 endroits « clés » :
• 1 potence
• 1 boitier caméra
• 1 double éclairage ajustable
• 1 système Occulus.AI™ :
• Gère les 5 équipements de vision
• Analyse les images
• Communique avec les différents automates (3)
• Communique avec le niveau MES

Occulus.AI
5
0
24/04/2
023
Easy Annotation tools

Occulus.AI
5
2
24/04/2
023
Résultats obtenus sur le dataset de test, en termes
de marquages
Résultats obtenus sur le dataset de test, en termes
de reconnaissance de caractères

5
4
24/04/2
023
Premier opérateur virtuel

Contexte
5
5
24/04/2
023
• Equipement mutualisé (fan, tambour,
redresseurs,…)
• 2 « têtes » d’inspection
• Scanner laser (3D)
• Caméra (2D)
• Contrôles (55 différents)
• Présence /absence
• Dimensionnel
• Anomalies : coup / gratte
/aspect
• Caractérisation

Exemples de contrôles
5
6
24/04/2
023
56
24/04/2023
2mm
1mm
2m
m
2m
m
Prof. max:0,83mm
Modèle 3D de référence
Image à traiter
Profil de
référence
Zoom sur image à traiter

Exemples
de contrôles
5
7
24/04/2
023
57
24/04/2023
57
24/04/2023
1,6mm
Epaisseur max. excès de matière: 0,5mm
0,5m
m

Conclusion
5
8
24/04/2
023
• Automatiser l’inspection visuelle permet d’assister les opérateurs humains
et les recentrer sur des tâches à haute valeur ajoutée
• Des solutions mâtures existent ; elles allient les performances :
• D’un setup optique (obtenir une image exploitable)
• D’une approche algorithmique (mettre en évidence l’indication)
• D’une intégration industrielle (communication, interface utilisateur)
• D’un bras robotisé

MachineSight
Towards Intelligent Automation
info@machinesight.eu
www.machinesight.eu

Copyright © 2007-2023 Optimal Computing S.P.R.L. All Right Reserved
OPTIMAL COMPUTING
Retour d'expérience #4 :
Intégrer facilement l'intelligence artificielle à son
processus de production pour mieux contrôler et
améliorer la qualité de sa production
Dr. Ir. Stephane Pierret
https://www.optimalcomputing.be
https://visualia.be
stephane.pierret@optimalcomputing.be

Optimal Computing
61
Summary
• Software engineering
• Our product : VISUALIA, a Low-code platform for efficient apps development
including AI
• Small company, dynamic and strongly focus on the customers needs

Intégrer l’IA dans votre business
62
Intégrer facilement l'intelligence artificielle à son processus de production pour
mieux contrôler et améliorer la qualité de sa production
De quoi avez-vous besoin?
1. Une production identifiée et un ROI identifié
2. De données ou d’une connexion à des capteurs de données (data, images, vidéos, sons, …)
3. De techniques d’IA
4. Un logiciel ou un moyen de créer très rapidement un logiciel
Les freins?
1. Les données et la qualité des données
2. L’accessibilité aux techniques d’IA
3. La création d’une app logiciel propre à votre problématique souvent très couteux
4. La maintenance de tout cela !
Dans cette présentation
1. Comment créer une app intégrant de l’IA rapidement et à faible coût => VISUALIA
2. 3 Cas d’usage

VISUALIA : Quickly build your own app
63
Workflow
App view
Interface
AVAILABLE ON :
Your needs?
• Create your own business app with just drag
and drop and no-coding
• Digitalization of your business processes
• Pilot and analyse your data
• Increase your business efficiency using powerful
yet easy to use artificial intelligence
techniques and machine learning algorithms
Develop 10 times faster
Develop Cross-Platform
Develop without coding
Including
Artificial Intelligence
Techniques

VisualIA - Workflow – Typical use (Video)
64

VisualIA - AI – Typical use (Video)
65

Industry 4.0 : Data analysis – Typical example
66
Context
• Dataset coming from a manufacturing process
(~650 parameters and ~ 4600 measurements)
• Objective: Predict quality indicator considering this large dataset, in particular, as
a function of one parameter (in example: the treadmill speed)
Main steps to reach objective
• Import the data
• Clean the data
• Detection of the most important parameters
(10 parameters in the example)
• Train a model to predict the quality indicator
knowing these 10 important parameters
• Use the trained model to determine the optimal
treadmill speed to maximize the quality indicator

Industry 4.0: Data analysis – Typical example
67
Neural network – Prediction
• Predict the quality indicator for a range of treadmill speed values (other
parameters fixed)
• Graphical representation to find the optimum to increase the quality

Industry 4.0 : Detection of defaults
68
Two possibilities in VISUALIA:
1. Object Detection:
• Complete process to use the Yolo algorithm (“You only look once”)
– Bounding Box Annotation
– Image Augmentation
– Neural networks with convolutional layers
• Suited for defaults as cracks, leakage, …
2. Color Detection:
• Train and prediction using two nodes:
– Color Detection
– Image Matching Bubbles Detection
Crack Detection
Source: TERRASCAN
http://tmt.co.il/
Detection of deficient
photovoltaic cells
Analysis of bounding fractures

Industry 4.0: Detection of defaults - Example
69
Prediction of the model
• No bubbles detected (only flashes detected) for images without bubbles
• Bubbles boxes always detected for images with bubbles
Images with bubbles Image without bubble

Conclusions
• IA typical applications
• Predictive analytics uses statistical techniques or machine learning to analyze historical data and make
predictions about future events. It is used to anticipate equipment failures, optimize the maintenance schedule
and improve the quality control.
• Prescriptive analytics use machine learning and/or optimization algorithms to recommend the best course of
action or the best tuning of operating parameters in a given situation that will optimize the product quality,
product cost or the overall efficiency.
• Cognitive analytics uses artificial intelligence and machine learning to mimic cognitive functions, learning and
improve the decision process, automate repetitive tasks, enhance the flexibility of production lines, optimize the
resource or automate tasks (computer vision).
• Object detection
• Image / color analysis
• OCR
70

Aides / Contacts
71
stephane.pierret@optimalcomputing.be
https://www.visualia.be
https://www/optimalcomputing.be
Tel. : 0498/622 632

Panel: “Qui peut m’aider et avec quels moyens financiers ? “
Jean-Philippe Parmentier
INFOPOLE
Sirris
Emmanuel Jouany
Wallonie Entreprendre

P i s t e s d e f i n a n c e m e n t s
Aides/subsides AAP/PoC Financement/prêt
• Easy-up
• Easy-green
• ….
• DW4AI : Start &
Tremplin
• IdF PoC Mecatech
• Eco. Circu. AAP/PoC
• AAP des Pôles
• …
• Chèques entreprises
• …

C h è q u e s - E n t r e p r i s e
https://www.cheques-entreprises.be/
Pour qui ?
Porteurs de projet
Inclus les
indépendants
complémentaires
PME
ETP < 250 p.
CA < 50M€
Bilan < 43M€
Starter
Entreprise < 5 ans
Type de chèques
Taux
d'intervention
Plafond
Montant max
sur 3 ans
Durée
Relance par le
numérique
Diagnostic 90% 1.900 € 1.900 € 3 ans
Plan d'actions stratégiques 90% 5.700 € 5.700 € 3 ans
Implémentations stratégiques 90% 7.400 € 7.400 € 3 ans
Numérique
Cybersécurité 75% 50.000 € 50.000 € 3 ans
Maturité numérique 50% 50.000 € 50.000 € 3 ans
Innovation Chèque Technologique 75% 45.000 € 45.000 € 1 an

Flexible et accessible en seulement 10 minutes,
Start IA vise à faire émerger des opportunités liées à la
donnée, à l’IA et à vos activités, grâce à des experts
qualifiés et dans le but d’assurer la réussite de futurs
projets digitaux innovants.
> Tour d’horizon
5000€ dont 70% subventionnés
Mission de 40h étalée sur 3 mois
Accessible en permanence
130+
100%
entreprises accompagnées
le recommandent
Diagnostic de maturité

Tremplin IA permet de développer un Proof of
Concept (PoC) en collaboration avec le prestataire
de votre choix.
Outre sa facilité d'accès, Tremplin IA offre un
financement confortable facilitant l’accès à une
analyse approfondie de faisabilité pour assurer la
réussite de vos projets technologiques.
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jusqu’à 28.000€
Mission de 6 mois
Ouvert périodiquement (appels à projets)
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100%
entreprises accompagnées
le recommandent
Proof Of Concept (POC)

Tremplin IA secteur public V2
Start IA (Continu) – entreprises, associations et secteur public
Tremplin IA Energy
Tremplin IA V5
Cap IA V2
Commerce Bio, Pharma et Chimie
Planification des appels à projets 2023
Mars Avril Mai Juin Septembre Octobre Novembre
Agro-alimentaire Industrie 4.0
Tremplin IA V6
Soins de santé

Merci aux partenaires et orateurs

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