Magazine Lundi 8 avril 2019 - 11:36

René Ohlmann, ADDI-DATA GmbH, nous présente la Mécatrologie

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Depuis plus de 30 ans, la société ADDI-DATA développe et commercialise des solutions technologiques pour l’industrie. Elle a notamment développé le concept de la « Mecatrologie ». Renée Ohlmann, directeur de ADDI-DATA GmbH, nous explique ce concept.

Entrepreneur spécialisé, depuis près de 30 ans, dans les hautes technologies numériques, particulièrement la mesure, le contrôle et l’automatisation industriels sous la forme d'électronique embarquée et de logiciels pour l'industrie, René Ohlmann est le directeur du groupe ADDI-DATA. CElui-ci se compose d'ADDI-DATA GmbH (PME allemande dont le siège se situe au Baden-Airpark, proche de la frontière française) et d'ADDI-DATA France SAS (dont le siège est à Strasbourg). Elle a développé et commercialise un concept original et essentiel pour les industriels, la Mecatrologie.

Dans un contexte de transformation numérique, la société ADDI-DATA se positionne comme un offreur de solutions pour accompagner la digitalisation de processus de ses clients, en particulier dans le domaine de la mesure et de l’automatisation industrielle. Dans ce but, elle a développé le concept de la Mécatrologie. L’entreprise propose ainsi des systèmes de mesure et d’automatisation cyberphysiques qui sont intégrés dans la ligne de production et qui permettent de collecter et de traiter rapidement des grandeurs physiques comme la température, la pression, la vitesse ou des dimensions de l’ordre du nanomètre. Les systèmes de mesure cyberphysiques sont des systèmes embarqués intelligents. Ils sont à la fois reliés au monde réel au travers de capteurs et au monde virtuel via des technologies d’Internet des Objets (IdO). Les solutions ADDI-DATA sont employées dans de nombreux secteurs industriels aux quatre coins du monde : industrie automobile et métallurgique, construction de machines, machines spéciales, construction aéronautique, chimie, etc. Leurs produits sont utilisés, entre autres, pour l‘assurance qualité, la gestion de processus, la commutation de signaux, la saisie de données, la commande d‘axes ou la saisie de position.

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Pouvez-vous nous présenter la Mecatrologie ?

Grâce à son expérience et son savoir-faire, ADDI-DATA développe des produits et des solutions grâce auxquelles, il est possible d’animer le concept « Industrie 4.0 » d’applications réelles. Ceci particulièrement dans le domaine de la mesure industrielle, dans lequel l’entreprise a développé le concept de la « Mécatrologie » composées de systèmes de mesure cyberphysiques, intégrés dans les lignes de production, qui permettent localement une collecte et un traitement rapide de grandeurs physiques, comme la température, la pression, la vitesse et les dimensions. La Mécatrologie matérialise ainsi un type de système nerveux digital dans l’usine. Permettant de percevoir de manière intelligente les grandeurs physiques environnantes.

Cette mesure industrielle, cyberphysique, intelligente, intégrée dans les lignes de production qu’est la Mécatrologie est une partie importante de l’Industrie 4.0 et des systèmes intelligents autonomes. Pour mettre en œuvre et développer ces systèmes nous rassemblons les technologies suivantes : mécatronique, électronique et informatique embarquée, IT industriel, intelligence artificielle, fusion de données, datamining, Statistic process, machine learning et métrologie. 

Pour la mise en pratique, nous appliquons une méthode que nous avons développé et qui est certifiée en Allemagne et en France. Notre vision pour l´industrie 4.0, entre autres, la Mécatrologie, n’est pas uniquement technologique mais également un projet de transformation digitale d´entreprise qui sert à gagner surtout en termes de capacité à produire.

Peut-on collecter des données sur toutes les machines ? 

Oui ! Tout type de machines – dans n’importe quelle usine et secteur – peut générer des donnés ou en génère déjà. Grâce à notre savoir-faire nous accompagnons les industriels dans n’importe quel secteur pour augmenter le degré de numérisation de leurs processus et produits existants, ainsi nous pouvons proposer du retrofitting.

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Comment sélectionner les données à collecter ?

Dans le domaine du datamining, nous procédons en cinq étapes :

  1. Audit de l’existant et objectifs du Data Analytics/Mining
  2. Description des données
  3. Préparation des données
  4. Modèles
  5. Déploiement

Ces cinq étapes sont généralement appliquées en deux temps. Dans un premier temps, les données à sélectionner sont choisies en fonction des capteurs existants et de l’expérience des personnes sur site. Dans un deuxième temps, ces données sont choisies dans un objectif d’optimisation et de maintenance prédictive. Il fait sens de rajouter graduellement des capteurs ou des données corrélées selon l’expérience des opérateurs sur site et les problèmes de maintenance rencontrés dans le passé. Grâce à l’historique sauvegardé dans les bases de données de nouvelles optimisations sont découvertes.

Quels avantages peut-on tirer de la collecte de données ?

S’il fallait résumer, je nommerais principalement trois avantages.

  • La transparence dans les processus industriels, afin de savoir ce qui se déroule en temps réel.
  • Les améliorations du processus, grâce à l’analyse des données collectées dans le passé.
  • La rétroactivité ou le retour d’informations en temps réel sur la qualité – autant du process que du produit – ainsi que sur le déroulement de process impactant la planification.

De plus, avec la croissance du nombre de données, il est important d’avoir des systèmes qui mettent à disposition la bonne information, à la bonne personne au bon moment et au bon endroit.

Est-il possible d’utiliser ces données en temps réel ?

Grâce à nos systèmes cyberphysiques (Dataloggers) performants, communicants et de plus en plus autonomes, nous mettons à disposition un système composé de plusieurs agents intelligents capables de prendre des décisions au plus près du process et de partager les informations avec les autres acteurs - locaux ou déportés. Cela permet d’augmenter le degré d’autonomie d’un process industriel.

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