Imaginez le raccourci ultime en ingénierie : prédire les performances complexes d’un produit en quelques secondes au lieu de passer des semaines à mettre en place des campagnes de tests physiques. C’est la promesse immense de intelartificielle et de l’apprentissage automatique dans la production moderne. Mais si vous avez déjà essayé d’alimenter un réseau neuronal avec des données de tests historiques, vous connaissez déjà la dure réalité. Les modèles d’IA sont incroyablement sensibles ; ils ne font pas la différence entre un phénomène physique réel et un capteur défectueux. Ils apprennent tout simplement à reconnaître les deux.

Historiquement, les données de test étaient collectées pour répondre à des questions d'ingénierie très spécifiques et isolées, et non pour entraîner des modèles d'apprentissage automatique. De ce fait, les data scientists et les ingénieurs de test consacraient jusqu'à 80 % de leur temps au nettoyage, à l'étiquetage et à la validation manuels des jeux de données existants. Avec le lancement de Simcenter Testlab 2606, Siemens s'attaque précisément à ce problème en proposant un flux de données unifié et compatible avec l'IA, qui comble le fossé entre les tests physiques et l'apprentissage automatique.

Pourquoi les données de test compatibles avec l'IA constituent la nouvelle référence en ingénierie

Lorsqu'on aborde le déploiement de l'IA dans le domaine des essais de bruit, de vibrations et de rudesse (NVH) ou des essais environnementaux dynamiques, le principal obstacle réside rarement dans les algorithmes d'apprentissage automatique eux-mêmes. Le véritable défi, ce sont les données. Si vos données d'entraînement manquent de cohérence, de traçabilité ou d'annotations appropriées, votre modèle d'IA produira des prédictions peu fiables.

Pour résoudre ce problème, Simcenter Testlab 2606 transforme les mesures physiques brutes en ressources numériques structurées, fiables et réutilisables. En établissant un pipeline intégré du capteur à la plateforme d'apprentissage de l'IA, les équipes d'ingénierie peuvent éliminer les goulots d'étranglement liés au nettoyage manuel des données et accélérer leurs cycles de conception.

Les 7 piliers des données de test prêtes pour l'IA dans Simcenter Testlab 2606

Siemens a défini sept piliers essentiels que les données de test doivent respecter pour être considérées comme véritablement « prêtes pour l’IA ». Analysons comment la dernière version du logiciel répond à chacune de ces exigences.

1. Qualité

Un modèle d'IA apprendra sans problème la dérive des capteurs, les signaux d'accéléromètre instables ou les canaux écrêtés, comme s'il s'agissait de comportements physiques réels. Un matériel d'acquisition de données de haute qualité constitue votre première ligne de défense. L'utilisation Simcenter SCADAS garantit l'intégrité du signal directement au point de mesure. Il intègre les métadonnées essentielles — telles que les surcharges de canaux, la connectivité des capteurs et les enregistrements d'étalonnage — directement dans les fichiers de données, assurant ainsi la fiabilité de vos données d'entraînement.

2. Validité

Vos fichiers enregistrés sont-ils corrects ou une erreur de saisie a-t-elle été commise ? La validation manuelle de plusieurs heures de données de séries temporelles est fastidieuse. Dans Simcenter Testlab Neo, le concepteur de processus automatise la validation des données temporelles, des résultats de blocs et des valeurs individuelles. En comparant automatiquement les données de blocs aux courbes cibles ou aux seuils spécifiques, le système détecte les anomalies avant même qu'elles n'atteignent votre équipe de data scientists.

3. Traçabilité

Un jeu de données non étiqueté est inutilisable pour un modèle d'apprentissage automatique. Sans identification immédiate de la configuration du véhicule, des conditions de fonctionnement ou de l'environnement de test d'un essai spécifique, impossible de l'utiliser pour l'entraînement. L' Simcenter éditeur intégré de modèles de données descriptifs et de gabarits résout ce problème en vous aidant à concevoir des modèles d'annotation conformes à la norme ASAM. Vous pouvez pré-remplir jusqu'à 90 % de ces métadonnées avant même le début de la campagne de tests, ne laissant que les variables en temps réel (comme les conditions météorologiques) à renseigner sur place.

4. Intégrité

Pour entraîner un réseau neuronal fiable, vos jeux de données doivent être cohérents d'une campagne à l'autre. Si différents opérateurs utilisent des procédures différentes, les données obtenues ne sont pas facilement comparables. Le nouveau classeur « Planification des acquisitions » de Simcenter Testlab Neo automatise et standardise l'intégralité de votre campagne de mesure. Il guide les opérateurs pas à pas dans l'instrumentation, l'exécution et la génération de rapports, garantissant ainsi que chaque test est réalisé dans des conditions identiques.

5. Quantité

Les prototypes physiques sont coûteux et les équipes de test subissent une pression constante pour réduire le nombre de tests physiques. Or, les modèles d'IA nécessitent d'énormes quantités de données. Pour pallier ce manque, Simcenter Testlab 2606 vous permet de compléter les mesures physiques par des données simulées haute fidélité. Grâce à l'analyse des chemins de transfert par composants (C-TPA) et à l'assemblage de prototypes virtuels, vous pouvez générer des jeux de données synthétiques afin de combler les lacunes critiques et d'enrichir votre bibliothèque d'apprentissage.

6. Accessibilité

Les data scientists ne devraient plus avoir à rechercher les résultats de tests par e-mail ou messagerie instantanée. Simcenter Testlab Data Management fournit une base de données centralisée et conforme à la norme ASAM-ODS. Ce référentiel centralisé permet aux équipes de rechercher, filtrer et récupérer instantanément les données historiques des tests NVH (bruit, vibrations et dureté) de différents services et sites à travers le monde.

7. Connectivité

La dernière étape consiste à connecter vos données organisées directement à votre environnement d'apprentissage automatique. Simcenter Testlab Workflow Automation (TWA) a été mis à jour pour rechercher et traiter les données stockées directement dans votre base de données centralisée. Vous pouvez définir une requête de recherche (par exemple, récupérer toutes les mesures de véhicules hybrides effectuées sur un terrain d'essai spécifique) et le système extraira, traitera et exportera automatiquement les données directement vers des plateformes d'IA telles que RapidMiner AI Studio.

Comparaison des flux de travail : Traditionnel vs. Prêt pour l’IA

Pour comprendre l’impact pratique de ces mises à jour, comparons la manière dont les données de test sont gérées dans un environnement de test traditionnel par rapport au flux de travail automatisé de la version 2606.

La voie vers le prototypage zéro

En intégrant les essais physiques à la simulation virtuelle et à l'apprentissage automatique, les services d'ingénierie peuvent accroître leur efficacité de 60 % tout en obtenant plus rapidement des informations sur les performances globales du système. Qu'il s'agisse de réduire les risques liés à la qualification des engins spatiaux grâce aux essais de vibration virtuels ou d'optimiser le confort acoustique et vibratoire des véhicules, la capacité à générer des données d'essai structurées, fiables et réutilisables change la donne.

Comment votre équipe d'ingénierie gère-t-elle actuellement la transition vers l'apprentissage automatique ? Vos data scientists passent-ils encore la majeure partie de leur temps à nettoyer les fichiers existants, ou avez-vous commencé à automatiser votre pipeline de données de test ? Partagez vos réflexions dans les commentaires ci-dessous !

Ce guide s'appuie sur les informations publiées sur le blog officiel Siemens .

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