C'est une information de Sirris. Le fabricant de presses numériques Xeikon a constaté qu'une utilisation poussée des données des événements était essentielle pour pouvoir piloter et entretenir efficacement les imprimantes. " L'opérateur d'aujourd'hui utilise souvent de façon passive les capteurs des machines et les journaux d'événements : il lit les alertes de dysfonctionnement, effectue des analyses post-mortem, etc. Une approche plus active permettrait de mieux comprendre le comportement des machines, d'obtenir des conseils de réglages ou d'anticiper les pannes ", explique Pierre Dagnely, Data Scientist chez Sirris. C'est pourquoi Xeikon et Sirris ont entrepris de développer une telle approche proactive pour le cas des imprimantes.

Deux défis à relever

Selon Pierre Dagnely, développer des approches plus proactives implique de relever de nombreux défis. Pour commencer, les données continues des capteurs numériques doivent être combinées aux journaux d'événements textuels ponctuels. " Il n'y a pas de vérité terrain concernant le comportement réel des imprimantes. Le comportement de l'opérateur peut impacter significativement le comportement de l'imprimante, il y a donc lieu de distinguer 'comportement de l'opérateur' et 'comportement de l'imprimante'. Autre défi : les journaux d'événements sont conçus pour le débogage, et non pour fournir des informations détaillées sur l'état de imprimante ".

L'IA et les solutions fondées sur les données

Pour comprendre le comportement des imprimantes, Xeikon et Sirris ont donc adopté une approche basée sur les données des capteurs et les journaux d'événements.

" L'approche débute par l'extraction des comportements typiques des imprimantes à partir des journaux d'événements, qui sont le reflet des processus internes des imprimantes. Les journaux sont d'abord nettoyés et segmentés (groupés par période d'impression) pour créer des journaux atomiques contenant tous les événements relatifs à un processus donné, par ex. une tâche d'impression. Les segments sont ensuite regroupés pour extraire les processus internes typiques en utilisant diverses approches empruntées à la fouille de textes (texte mining), comme le calcul de la fréquence des termes, le regroupement basé sur l'indexation aléatoire, etc. ", explique Pierre Dagnely. " Les processus internes typiques sont ensuite caractérisés en combinant les journaux d'événements et les données des capteurs pour créer toutes sortes d'indicateurs de performance clés, comme la densité des alertes, l'occurrence de certains événements, la hausse des événements non résolus, la vitesse à laquelle un capteur/fonctionnalité atteint son point de consigne, etc. Les valeurs de ces indicateurs pour les différents regroupements indiquent le niveau de performance associé aux comportements typiques. "

Repérer les dysfonctionnements

" Ces regroupements caractérisés et comportements typiques peuvent ensuite être utilisés pour mieux comprendre le comportement des imprimantes, épauler l'opérateur et faciliter la maintenance prédictive. Si par exemple une imprimante est apparue plusieurs fois dans le regroupement surchauffe, cela indique probablement qu'un composant particulier dysfonctionne ", conclut Pierre Dagnely.

C'est une information de Sirris. Le fabricant de presses numériques Xeikon a constaté qu'une utilisation poussée des données des événements était essentielle pour pouvoir piloter et entretenir efficacement les imprimantes. " L'opérateur d'aujourd'hui utilise souvent de façon passive les capteurs des machines et les journaux d'événements : il lit les alertes de dysfonctionnement, effectue des analyses post-mortem, etc. Une approche plus active permettrait de mieux comprendre le comportement des machines, d'obtenir des conseils de réglages ou d'anticiper les pannes ", explique Pierre Dagnely, Data Scientist chez Sirris. C'est pourquoi Xeikon et Sirris ont entrepris de développer une telle approche proactive pour le cas des imprimantes.Selon Pierre Dagnely, développer des approches plus proactives implique de relever de nombreux défis. Pour commencer, les données continues des capteurs numériques doivent être combinées aux journaux d'événements textuels ponctuels. " Il n'y a pas de vérité terrain concernant le comportement réel des imprimantes. Le comportement de l'opérateur peut impacter significativement le comportement de l'imprimante, il y a donc lieu de distinguer 'comportement de l'opérateur' et 'comportement de l'imprimante'. Autre défi : les journaux d'événements sont conçus pour le débogage, et non pour fournir des informations détaillées sur l'état de imprimante ".Pour comprendre le comportement des imprimantes, Xeikon et Sirris ont donc adopté une approche basée sur les données des capteurs et les journaux d'événements." L'approche débute par l'extraction des comportements typiques des imprimantes à partir des journaux d'événements, qui sont le reflet des processus internes des imprimantes. Les journaux sont d'abord nettoyés et segmentés (groupés par période d'impression) pour créer des journaux atomiques contenant tous les événements relatifs à un processus donné, par ex. une tâche d'impression. Les segments sont ensuite regroupés pour extraire les processus internes typiques en utilisant diverses approches empruntées à la fouille de textes (texte mining), comme le calcul de la fréquence des termes, le regroupement basé sur l'indexation aléatoire, etc. ", explique Pierre Dagnely. " Les processus internes typiques sont ensuite caractérisés en combinant les journaux d'événements et les données des capteurs pour créer toutes sortes d'indicateurs de performance clés, comme la densité des alertes, l'occurrence de certains événements, la hausse des événements non résolus, la vitesse à laquelle un capteur/fonctionnalité atteint son point de consigne, etc. Les valeurs de ces indicateurs pour les différents regroupements indiquent le niveau de performance associé aux comportements typiques. "" Ces regroupements caractérisés et comportements typiques peuvent ensuite être utilisés pour mieux comprendre le comportement des imprimantes, épauler l'opérateur et faciliter la maintenance prédictive. Si par exemple une imprimante est apparue plusieurs fois dans le regroupement surchauffe, cela indique probablement qu'un composant particulier dysfonctionne ", conclut Pierre Dagnely.