Dans cet article, nous allons présenter la signification des interfaces de données homme-machine. Les propriétaires d'usines peuvent utiliser cet article pour en savoir plus sur le concept d'interfaces de données homme-machine et sur le rôle des interfaces de données homme-machine dans l'usine du futur.
Cet article couvre :
- Que signifie l'interface de données homme-machine ?
- Principaux avantages de l’interface de données homme-machine
- Quelles industries l’utilisent ?
- Que faut-il pour la mise en œuvre ?
Que signifie l’interface de données homme-ordinateur ?
Environnement de l'Internet des objets et du Big Data
L'utilisation croissante de plateformes IoT dans le secteur manufacturier génère de grandes quantités de données. L'environnement de l'usine « intelligente » consiste à générer et à fournir de grandes quantités de données, à utiliser l'apprentissage automatique, l'intelligence artificielle, les solutions de réalité augmentée et virtuelle et les machines connectées avec des plateformes IoT intégrées. Les données réelles peuvent provenir de sources externes telles que des capteurs sur les machines, des appareils connectés, la logistique, des IHM intégrées, des systèmes SCADA internes et des habitudes d'achat des clients. Aujourd'hui, il existe d'innombrables sources de données qui doivent être intégrées dans le processus de prise de décision.
Les solutions Big Data et Business Intelligence sont de plus en plus utilisées pour tirer des enseignements des données. Dans la plupart des cas, ces données sont envoyées vers le cloud pour une analyse et un traitement plus approfondis. Il est donc nécessaire de disposer d'une solution cloud industrielle robuste pour stocker et traiter les données provenant de plusieurs sources de données générées.
Cela dit, il arrive parfois que des décisions immédiates doivent être prises. Dans ce cas, les données doivent être traitées en périphérie plutôt que d’être d’abord transmises au cloud. L’informatique de périphérie consiste à traiter les données des plateformes IoT plus près de l’endroit où elles sont réellement générées. Dans le cas des usines, cela implique le traitement des données sur le lieu de production.
Imaginez une situation où une machine critique d’une chaîne de montage importante surchauffe. Si toutes les données doivent d’abord être envoyées vers le cloud, cela peut prendre beaucoup de temps car une action immédiate est nécessaire. Les problèmes de latence et de connectivité réseau peuvent également avoir un impact. Dans ce cas, l’informatique de pointe est préférable à un processus basé sur le cloud, car les capteurs des machines peuvent envoyer uniquement les données dont elles ont besoin à l’IHM de l’usine, ce qui permet au personnel de l’usine d’ajuster immédiatement la température des machines en conséquence.
Interface de données humaines
Le concept d'interface homme-machine concerne l'interaction directe des humains avec les données générées par la machine. Il décrit également la connexion entre le cerveau et les schémas de pensée de la machine. En d'autres termes, les données circulent entre le cerveau humain et la machine.
De nombreux propriétaires d'usines connaissent le concept de « machine to machine » car les machines de l'usine nécessitent des données provenant d'autres machines et font partie d'un système SCADA interne. La plupart d'entre eux connaissent également le concept de facilitation de l'interaction humaine par l'utilisation du langage.
Les interfaces de données homme-machine concernent la communication homme-machine. Les interfaces de données homme-machine nécessitent des machines capables de détecter et de comprendre non seulement les schémas et les communications neuronales, mais aussi de reconnaître et de comprendre d'autres indicateurs sensoriels. Cela pourrait inclure l'utilisation de systèmes de reconnaissance faciale pour que les détaillants puissent évaluer la réaction d'un client à un certain produit ou fournir des informations promotionnelles en temps réel sur un produit pour lequel il a montré un intérêt positif. Les machines devraient également être capables de traiter et de comprendre les commandes vocales, les signaux visuels, le biofeedback et d'autres données sensorielles afin de s'engager efficacement dans cette communication.
Les interfaces de données humaines sont conformes à l'objectif de l'industrie 4.0 en matière d'apprentissage automatique, car les machines apprendront et seront capables de traiter les données qu'elles reçoivent du cerveau humain/du feedback humain direct. Ainsi, si ce concept est appliqué à un environnement d'usine, dans le cas d'une machine surchauffée, la température pourrait être ajustée par des repères visuels ou des commandes vocales directes des ouvriers de l'usine.
Principaux avantages des interfaces de données homme-machine
Amélioration des capacités de prise de décision
L’optimisation des installations basée sur les données a facilité le développement de solutions de maintenance prédictive et d’autres informations issues du Big Data, telles que les algorithmes d’apprentissage automatique. Une fois les plateformes IoT en place, les interfaces de données humaines peuvent permettre au cerveau humain d’accéder aux données et aux informations directement à partir de ces plateformes sans avoir à transférer les données vers le cloud au préalable.
Simplifier le processus d'engagement des données
L'analyse des données est un domaine assez complexe. Si le développement de systèmes back-end nécessite encore des capacités technologiques avancées, les interfaces homme-machine ont le potentiel de réduire la complexité des systèmes front-end traditionnels.
Analyse et traitement des données en temps réel
Les interfaces de données humaines sont parfaitement adaptées aux environnements de traitement de pointe et permettent une prise de décision critique et une analyse des données en temps réel. Il n'y a pas de délai dû à la latence et seules les données qui doivent être traitées sont envoyées, ce qui implique des paquets de données plus petits.
L’industrie l’utilise-t-elle ?
Actuellement, peu d'industries utilisent l'interface homme-machine. Le secteur de la santé a été l'un des premiers à adopter la technologie de l'interface homme-machine et l'a utilisée pour aider les patients paraplégiques. On s'attend à ce que de plus en plus d'industries adoptent le modèle d'interface homme-machine dans un avenir proche.
Que nécessite la mise en œuvre ?
Changement d'attitude
Le premier obstacle à surmonter pour mettre en œuvre une interface de données humaine est l’attitude. Traditionnellement, l’analyse des données et la gestion des big data n’étaient réellement abordées que par les analystes de données et autres professionnels de l’informatique et des affaires. Pour interroger les données, il faut également comprendre les bases de données et les multiples langages de programmation. Le concept d’interface de données humaine repose sur la capacité du cerveau humain à émettre des commandes directes aux machines, et sur la capacité des machines à capter les signaux humains et les indicateurs sensoriels. Cela signifie que le flux de données peut être facilité quel que soit le niveau de compétence ou d’expertise de l’utilisateur final, ce qui nécessite un changement radical des attitudes actuelles à l’égard de l’interrogation et de la gestion des données.
Comprendre les données
Le cerveau humain doit être capable de comprendre les données transmises par la machine et vice versa. La formation en réalité virtuelle et d’autres outils d’IA peuvent être utilisés pour proposer aux personnes des sessions d’interaction avec la machine pour des ensembles de données plus complexes. Les machines doivent également disposer des capteurs et des algorithmes nécessaires pour traiter les retours humains directs.