Pourquoi des données sécurisées et bien gouvernées ne sont pas négociables pour l’IA dans les PGC

L’IA n’est rien sans de bonnes données. En son absence, les idées perdent leur sens, les décisions deviennent peu fiables et les prédictions sont susceptibles d’échouer.

Mais qu’est-ce qui rend les données « bonnes » et capables d’alimenter efficacement l’IA dans les CPG (biens de consommation emballés) ? Bien que l’exhaustivité, la cohérence, la propreté et la précision soient tous des éléments essentiels, il existe un autre facteur tout aussi important mais souvent négligé : la sécurité de vos données.

La sécurité des données garantit que vos modèles d’IA reçoivent des données propres et non modifiées à des fins d’analyse. Le transfert de données sécurisé est essentiel si vous vous attendez à ce que l’IA fournisse des informations précises.

Lorsque les transferts de données ne sont pas sécurisés, vous courez le risque d’alimenter l’IA avec des informations corrompues, incomplètes, interceptées ou altérées. Cela peut entraîner des problèmes car il tente de détecter des modèles, de faire des prédictions et de générer des recommandations significatives.

Dans les environnements de produits de grande consommation, où les données en temps réel sont vitales, il est encore plus important que les données soient protégées. Il permet aux travailleurs de faire confiance aux informations de l’IA afin qu’ils puissent prendre des décisions opportunes et précises qui se traduisent par des produits de qualité pour les consommateurs.

Une partie importante de la sécurité des données consiste à mettre des garde-fous autour de vos informations. La gouvernance des données permet de s’assurer que vos données sont cohérentes, précises, organisées et accessibles aux personnes qui en ont besoin.

Qu’il s’agisse des cadres supérieurs dans la salle de réunion ou des opérateurs de machines sur la chaîne de production, tout le monde dans une usine de produits de grande consommation peut bénéficier de données opérationnelles en temps réel, mais ils les utilisent tous différemment. La définition de politiques claires peut garantir la cohérence et la sécurité dans l’ensemble de l’organisation.

Il est essentiel de clarifier votre stratégie d’utilisation de l’IA dans les PGC

Définir comment vous prévoyez d’utiliser l’IA dans les produits de grande consommation, qu’il s’agisse d’augmenter le débit, de déployer la maintenance prédictive ou d’améliorer la qualité, vous aidera à façonner les processus et les politiques qui sous-tendent votre stratégie de gouvernance des données.

Clarifier votre stratégie d’IA peut vous aider à vous assurer que l’IA dans les PGC est bien faite du premier coup en déterminant :

• Quel type de données est nécessaire et à quelle fréquence les données doivent être collectées
• Qui a besoin d’accéder aux informations
• Quels types de contrôles d’accès doivent être en place
• À quoi ressemblent des données propres et bien structurées pour cette application
• Comment l’information sera utilisée et présentée

Prenons l’exemple des jumeaux numériques. Ces modèles virtuels basés sur l’IA peuvent aider les fabricants à optimiser la production, en permettant aux dirigeants de tester les processus et de simuler les changements avant de les appliquer dans la vie réelle.

Dans la fabrication de produits de grande consommation (PGC), par exemple, un jumeau numérique peut vous aider à :

• Découvrez l’impact des ajustements apportés aux processus sur la production avant leur application
• Testez les changements et leur fonctionnement sur le plancher de production
• Signaler rapidement les défauts de production possibles pour éviter des rappels coûteux
• Simuler des scénarios de défaillance pour déterminer les causes premières, ce qui peut réduire la maintenance inutile
• Former les nouveaux travailleurs dans un environnement virtuel afin qu’ils puissent apprendre à utiliser les machines correctement et en toute sécurité.
• Reproduire l’utilisation des matériaux et la consommation d’énergie pour réduire les déchets et optimiser l’allocation des ressources
• Créer différents scénarios de sécurité pour voir comment les blessures peuvent être réduites

Bien que les jumeaux numériques aient un impact dans les produits de grande consommation, leur efficacité se résume à un transfert de données sécurisé et à une gouvernance robuste des données. Pour permettre des décisions précises, vous devez d’abord comprendre quels problèmes seront résolus à l’aide du jumeau numérique alimenté par l’IA. Ensuite, vous pouvez identifier les données nécessaires pour l’alimenter.

Les données OT doivent être transférées de l’équipement CPG au système d’IA en toute sécurité et conformément aux règles appropriées. À partir de là, l’IA doit être capable d’interpréter correctement les données qu’elle reçoit et de les mapper au jumeau numérique. Des structures de gouvernance appropriées permettent d’éviter les erreurs et les interprétations erronées, comme les acronymes qui signifient différentes choses d’un ministère à l’autre.

Optimiser la valeur des initiatives d’IA

Lorsque vos données sont sécurisées et bien gouvernées, vous pouvez utiliser l’IA dans les produits de grande consommation pour ouvrir des possibilités incalculables d’améliorer les opérations et la prise de décision.

Belden est votre partenaire pour envoyer des données en toute sécurité partout où elles doivent aller. En tant qu’experts des réseaux OT, nous comprenons la complexité des flux de données industrielles. Nous sommes prêts à vous aider à établir des politiques de gouvernance autour de vos données OT et à surveiller votre réseau pour détecter le trafic non autorisé ou indésirable.

Si un incident de sécurité se produit dans votre environnement de produits de grande consommation, notre vaste réseau de partenaires est prêt à réagir.

Nos solutions de connexion complètes vous aident à optimiser la valeur fournie par l’IA afin que vous puissiez travailler en toute confiance, de l’usine à la suite exécutive.

Découvrez comment nous pouvons vous aider à collecter, transférer et contextualiser les données.

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