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Itinéraire d’un projet IA : Automatisation

Itinéraire d’un projet IA : Automatisation

Dans notre article précédent, nous avons vu comment mobiliser les techniques de Deep Learning et Amazon Sagemaker pour établir un modèle de données permettant de distinguer un wafer défectueux d’un wafer de bonne qualité. Nous allons maintenant aborder l’industrialisation et l’automatisation de la solution.

Traitement des images et détection des défauts

Les wafers sont photographiés lorsqu’ils sortent de production. L’équipement, basé sur les lignes de productions, alerte une machine que des images de wafers sont disponibles. Une seconde machine virtuelle va chercher le lot d’images, lui applique un identifiant spécifique et envoie la donnée sur Amazon S3 afin de gérer son traitement.

L’arrivée de nouveaux fichiers sur S3 va déclencher un certain nombre d’actions, toutes orchestrées par le service AWS Step Functions. Ce service de AWS permet de coordonner et d’exécuter des actions dans un ordre spécifique. Chaque action étant strictement définie, il est possible d’obtenir un rapport précis en cas d’erreurs.

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Une action se déclenche uniquement si les conditions et la tâche précédente ont été réalisées sans problème.

  • Pré-traitement de l’image

Cette première action attribue à chaque image un identifiant permettant une rapide indexation des wafers et lui applique des pré-traitements utiles pour la suite du processus.

  • Utilisation de Amazon DynamoDB pour la traçabilité des lots d’images.

Les identifiants de chaque lot d’images sont stockés temporairement dans une base de données NoSQL.

  • Traitement en simultané des images avec le modèle.

Grâce au service AWS Lambda, les images sont confrontées au modèle établi avec Amazon SageMaker. Lambda gère la scalabilité et est serverless (pas de nécessité de gérer soi-même les serveurs où s’exécute le code). En aucun cas cette étape est un goulot d’étranglement grâce à la capacité de déploiement en simultanée de machines temporaires.

  • Détection d’une défaillance possible

Si une anomalie a été détectée, un rapport d’erreur est produit indiquant où sur l’image le défaut est décelé. Grâce à l’indexation de l’étape 1, le lot de wafer imparfait est facilement identifié.

  • Alerte de la fin du traitement

Une fois l’éventuel rapport d’erreur créé, une alerte est envoyée aux équipes en charge.

Avec une fiabilité de l’algorithme de plus de 98%, le résultat obtenu est largement digne de confiance et permet d’engager les opérateurs de Soitec sur des tâches plus sophistiquées et moins répétitives.

Pour conclure, voici les avantages de l’industrialisation du système :

  • Optimisation financière grâce aux services serverless (paiement à la ressource consommée), à un stockage peu cher (S3) et à un environnement reposant sur des services managés (pas de frais externes à l’utilisation du service)
  • Sécurité des informations entre les ressources sur site et le cloud de AWS très importante (segmentation du réseau grâce au VPC, règles de firewall et d’accessibilité précises)
  • Scalabilité très importante du fait des services AWS mobilisés. Le traitement des images n’est pas limité par un seuil maximal et toutes les comparaisons avec le modèle sont faites simultanément quelle que soit la charge.
  • Déploiement facilité grâce à AWS SAM. SAM est une extension de Cloud Formation permettant de déployer des environnements serverless déjà configurés.

Centralisant les ressources sur une seule stack, SAM garantit le bon déploiement de l’infrastructure sur un environnement de production et simplifie la maintenance.

Si vous aussi, comme Soitec, vous souhaitez vous emparer des opportunités qu’offrent le cloud de AWS, n’hésitez pas à nous contacter ! Nous mettrons tout en œuvre pour vos projets de migration, d’optimisation et de développement afin de rendre vos idées une réalité.