Libérer la puissance de l'IA dans le secteur de la production industrielle
- 15/11/2023
Le secteur de la production industrielle est souvent confrontée à des défis tels que l'augmentation des coûts, la fluctuation de la demande et l'imprévisibilité de l'offre. Heureusement, ce secteur a toujours été enclin à adopter des technologies innovantes pour, par exemple, accroître l'efficacité et l'automatisation. Alors que nous entrons dans l'ère de l'IA (Intelligence Artificielle), son potentiel à révolutionner les différents processus de l'industrie manufacturière est très prometteur.
GTM Director - R&D
Cas d'usage
L'IA générative pour créer de nombreuses alternatives de conception
Améliorer les processus de production de votre entreprise et allouer les ressources plus efficacement
Vision artificielle alimentée par l'IA pour optimiser les actions des machines
L'IA facilite l'élaboration de modèles de détection
Passer de la maintenance réactive à la maintenance prédictive
Les processus de fabrication génèrent souvent d'importants volumes de données qui, lorsqu'on utilise l'IA pour obtenir des informations et des tendances dans ces données, peuvent conduire à des optimisations significatives. Les réseaux neuronaux d'apprentissage automatique (ML - Machine Learning) et d'apprentissage profond (DL - Deep Learning) peuvent améliorer l'analyse des données et la prise de décision dans ce secteur.
Elle peut vous aider à faire face à des tendances telles que la réduction des coûts et l'efficacité, l'inflation, la sécurité de la chaîne d'approvisionnement et le développement durable. Elles ont un impact considérable sur les entreprises, mais heureusement, l'adaptation des technologies que vous utilisez en tant qu'entreprise peut vous aider à faire face à ces tendances.
Examinons quelques domaines clés dans lesquels les entreprises manufacturières peuvent exploiter la puissance de l'IA.
Cas d'utilisation de l'intelligence artificielle dans l'industrie manufacturière
1. Conception et développement de produits pilotés par l'IA
Dans les situations inattendues, l'IA permet d'agir rapidement. Ces dernières années, nous avons constaté des taux d'inflation élevés ainsi que des perturbations dans les chaînes d'approvisionnement. La conception générative peut vous aider à reconcevoir des pièces plus rapidement en cas de changement de matériaux, par exemple.
It is clear that the potential of Generative AI in product design and development is significant.
2. L'IA au service de la planification de la production
Un aspect fondamental d'une planification de la production et d'une gestion des stocks efficaces est la prévision précise de la demande. Les modèles de prévision traditionnels sont souvent peu performants, car ils reposent uniquement sur des données historiques et des modèles linéaires. Ces méthodes peuvent conduire à des estimations inexactes et ne pas reconnaître les modèles et les corrélations.
Les systèmes basés sur l'IA, quant à eux, s'appuient sur des algorithmes d'apprentissage automatique qui apprennent en permanence à partir des données historiques et identifient les corrélations cachées qui peuvent améliorer de manière significative la précision des prévisions de la demande. Les entreprises manufacturières peuvent améliorer leurs processus de production et allouer leurs ressources plus efficacement grâce à cette solution.
La planification de la production est un processus complexe qui implique une myriade d'activités, telles que les prévisions, la gestion de la chaîne d'approvisionnement, le suivi des stocks et la programmation des tâches. Elle requiert un niveau élevé d'expertise pour planifier efficacement la production, et nécessite même parfois une reprogrammation en temps réel en raison de problèmes imprévus tels que des pannes ou des baisses de qualité. Les systèmes ERP jouent traditionnellement un rôle important dans la planification de la production, mais un nouvel acteur est entré en scène : Les systèmes alimentés par l'IA.
Les systèmes alimentés par l'IA offrent une solution plus dynamique que les systèmes ERP traditionnels, car ils utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique et des analyses avancées pour s'adapter rapidement aux changements et optimiser les processus. La mise en œuvre de l'IA permet d'éliminer les goulets d'étranglement potentiels, d'organiser judicieusement les ressources et de réagir rapidement aux changements dans l'environnement de production. Toutefois, la qualité des résultats des systèmes d'IA dépend de la disponibilité de données de haute qualité.
3. Optimisez votre chaîne de montage grâce à l'IA
Outre l'optimisation des machines elles-mêmes, l'IA peut également améliorer considérablement les capacités des travailleurs de la production, en leur fournissant des informations précieuses et des recommandations fondées sur des données. Les solutions logicielles conçues pour recueillir des données et suggérer des actions visant à améliorer les performances de fabrication en sont un excellent exemple. Des systèmes similaires permettent aux travailleurs de poser des questions spécifiques au contexte, auxquelles l'IA répond en générant des requêtes pertinentes et en fournissant des informations exploitables.
Une autre collaboration intéressante entre l'homme et la machine se trouve dans les robots dotés d'une intelligence artificielle. Ils peuvent aider les travailleurs en transportant des outils et des articles essentiels, quelle que soit la position changeante de l'outil et du travailleur. Ce système d'assistance dynamique permet non seulement de stimuler la productivité, mais aussi de réduire le risque d'accidents du travail et d'erreurs humaines.
4. L'IA pour améliorer le contrôle de la qualité
Le contrôle manuel de la qualité est un processus à forte intensité de main-d'œuvre et sujet aux erreurs. L'IA facilite l'élaboration de modèles de détection. Des caméras placées à proximité de votre chaîne de production, combinées à des algorithmes d'IA, permettent de détecter automatiquement les défauts. Cette inspection automatisée de la qualité basée sur la vision peut garantir que chaque pièce est exempte de défauts, alors que l'inspection manuelle est souvent basée sur des contrôles ponctuels. Le modèle de détection pourrait également utiliser des données de mesure entrantes au lieu d'images. La détection des anomalies permet d'identifier et de détecter les points de données (par exemple, les données de mesure entrantes) qui sortent de la norme ou qui sont rares. Si vous pouvez détecter immédiatement un tel écart, vous pouvez éviter qu'un lot entier ne tourne mal.
5. Maintenance soutenue par l'IA
L'IA peut favoriser le passage d'une maintenance réactive à une maintenance prédictive. Des solutions telles que 9A Connected Factory & Insights peuvent fournir des données historiques et en temps réel. Grâce à l'IA, il est possible de prévoir les futures pannes de machines. En fin de compte, la prévision des temps d'arrêt des machines se traduira par une amélioration de la fiabilité et une réduction des déchets dans vos processus de fabrication. Là encore, les données qualitatives de l'internet des objets (IoT) sont indispensables.
De nombreux fabricants fournissent également des services à leurs clients. Vous pouvez consulter l'article suivant pour découvrir comment les Field Services pilotés par l'IA peuvent apporter de la valeur.
Comment l'IA va-t-elle modifier l'industrie manufacturière ?
Les solutions évoquées ci-dessus ont un impact significatif sur l'infrastructure de l'entreprise. L'autonomisation de votre personnel, par exemple par l'automatisation des tâches répétitives, optimisera les opérations de production, améliorera la maintenance des équipements et la qualité des produits. Si vous souhaitez rester le fabricant à long terme de vos clients, la qualité des produits doit être l'une de vos priorités.
Pour s'assurer de pouvoir faire face à toutes les tendances qui ont un impact sur l'entreprise, il est temps de commencer à explorer comment l'IA peut vous aider en tant qu'entreprise manufacturière. 9altitudes peut aider les entreprises manufacturières à définir l'approche la plus efficace pour tirer parti de l'IA. Certains de ces cas d'utilisation peuvent sembler complexes, mais souvent les fonctionnalités standard existantes dans l'ERP ou l'IoT les couvrent déjà. Dans d'autres cas, plusieurs éléments de base existent déjà, de sorte que vous ne devez pas partir de zéro.
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