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Deltamu et le Big Data

Historiquement, la métrologie a souvent été cantonnée à la gestion des instruments de mesure. À l’aube du Big Data et du Data Mining, la mesure va enfin s’installer au cœur de la productivité industrielle (versus la qualité actuellement). Deltamu s’inscrit dans cette évolution avec un message martelé par Jean-Michel Pou, son Président : « Plus de données oui, mais fiables ! ».

Deltamu s’intéresse au Big Data sous un angle encore peu exploré. Pour des raisons historiques, d’aucuns pensent que les mesures sont justes, qu’il suffit de les analyser. D’autres croient qu’il suffit d’étalonner ou de vérifier les instruments de mesure pour qu’il en soit ainsi. Or il n’en est rien, toutes les mesures sont fausses et il en convient donc de s’assurer de leur fiabilité, c’est à dire de s’assurer de leur capacité à représenter la réalité inconnue, que la mesure cherche à quantifier.

Pour illustrer cette vérité (la mesure n’est pas juste) qui peut surprendre, voire choquer, il suffit de rappeler que la longueur d’une pièce dépend de sa température (du fait de la dilatation) et que la température n’est jamais constante dans un espace industriel. La variation de la température fait donc varier la longueur apparente de l’objet, la mesure n’est donc pas juste, et pour mille autres raisons parfois complexes parmi lesquelles les capteurs, les opérateurs, les méthodes, …

La société Deltamu est devenue spécialiste de la fiabilité des données mesurées. Quel que soit le domaine de mesure, quel que soit le type de capteur, Deltamu analyse le contexte d’utilisation, détermine la fiabilité de la mesure et le maintien de ladite fiabilité dans le temps ou lors d’un changement de capteur. Ainsi, forte d’une compétence reconnue dans ce domaine, Deltamu intervient à différents niveaux :

  • Évaluation de la qualité des mesures, c’est à dire leur capacité à représenter le plus fidèlement possible la grandeur recherchée ;
  • Préconisations en vue de l’amélioration de la qualité des mesures (si nécessaire) ;
  • Préconisations quant au maintien de la qualité des mesures dans le temps ;
  • Préconisations quant à la robustesse des mesures en cas de changement de capteurs.

La prestation prend plusieurs formes : diagnostic/expertise sur site, rapport de préconisations, développement de briques « logicielles » spécifiques, formation, …

Rendez-vous au Salon du Big Data les 10 et 11 mars pour en savoir plus …

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