L'industrie manufacturière a, toujours été pionnière lorsqu'il s’est agi de développer et de mettre en œuvre de nouvelles technologies afin d'adopter des technologies qui aident à augmenter la productivité tout en réduisant les coûts opérationnels. Des technologies telles que l'Internet des objets (IoT), l'intelligence artificielle (IA) et d'autres avancées ont déjà trouvé leur place dans l'industrie de l'acier lourd afin de faire baisser les coûts de production.

L'acier est un métal essentiel utilisé pour tout, de la construction à l'industrie automobile, en passant par presque toutes les autres industries. Les dernières technologies permettent aux fabricants d'effectuer des ajustements en temps réel sur la base de données précises. 

L'introduction d'une solution d'IA conçue pour aider à améliorer la production d'acier n'est pas un processus facile et peut prendre des mois, voire des années, pour aboutir. Le principal problème consiste à obtenir les données correctes nécessaires à l'entraînement du modèle de machine learning (ML). 

Ces données comprennent les propriétés chimiques et physiques des matériaux de production et du produit final en acier. Dans le cas de l'acier, par exemple, les données comprennent l'épaisseur du produit final et les températures pendant les différentes étapes du processus de fabrication.

Les prédictions faites par les outils traditionnels sont peu précises. Les entreprises de sidérurgie doivent se tourner vers l’IA.

Les fabricants d'acier doivent employer des experts capables de mesurer les bonnes données et de comprendre comment les mesures aident à améliorer les processus. En d'autres termes, un data scientist s’impose pour filtrer les différents types de données et choisir les plus pertinentes.. 

Ces données couvrent toutes les propriétés chimiques et physiques des matériaux utilisés pendant la production. Lorsque tout est correctement configuré, les outils alimentés par l'IA peuvent mesurer l'épaisseur de l'acier, les températures nécessaires pour souder diverses pièces et la consommation énergétique globale. 

Le système a besoin de données précises et pertinentes

Pour que la production d'acier s'améliore,  le modèle machine learning doit être alimenté par les bonnes données. En cas de présence de machines plus anciennes, l'installation de capteurs IoT s'impose sur chaque unité pour générer des quantités massives de données opérationnelles. La plupart des machines plus récentes ont des capteurs intégrés, ce qui facilite leur mise en œuvre. 

Cependant, comme la plupart des machines sont plus anciennes, vous pouvez connecter toutes les machines à un système centralisé une fois les capteurs IoT installés. L'installation de capteurs IoT sur des machines obsolètes ne va pas sans difficultés. Vous devez vous assurer que les capteurs recueillent les bonnes données pour obtenir des informations et améliorer le fonctionnement. La solution d'IA a besoin de temps pour apprendre le fonctionnement des machines afin d'établir une base de référence pour les données qu'elle génère. Lorsqu'une machine atteint des températures ou des vibrations plus élevées, elle déclenche des alarmes pour informer les ingénieurs d’un problème. Mais parfois, les utilisateurs ne peuvent pas arrêter une machine parce qu'elle est un peu chaude – les machines se réchauffent souvent légèrement. Ils doivent déterminer à quel point la température est trop élevée.

Dans ce cas, il est important d'impliquer les personnes qui travaillent avec ces machines depuis des années et qui savent quels sont les signaux importants.

Les datas scientists doivent ainsi qualifier les données et obtenir des prédictions précises sur les propriétés mécaniques de l'acier sur la base des données reçues. 

L’analyse des datas permet aussi d’optimiser les formules chimiques afin d'utiliser le moins de matières premières possible pour produire un acier présentant les propriétés mécaniques requises. On peut aussi créer des modèles capables de détailler la manière, par exemple, de déplacer les matériaux restants vers différents produits, afin de réduire davantage les déchets.

L’IA dans la sidérurgie permet aussi d’optimiser la chaîne d'approvisionnement, l'un des facteurs les plus importants lors de la gestion d'une usine de fabrication d'acier. Les capteurs IoT, aident à identifier les problèmes potentiels en amont, pour préparer un meilleur plan pour l'avenir.

Les solutions alimentées par l'IA analysent de vastes quantités de données que les humains mettraient des décennies à traiter pour l'augmentation de l'efficacité et de la réduction des coûts.