L'intelligence artificielle : le moteur de l'Industrie 4.0

Une grande partie du battage médiatique autour de l’intelligence artificielle dans le secteur manufacturier s’est concentrée sur l’automatisation industrielle, mais ce n’est qu’un aspect de la révolution des usines intelligentes – une prochaine étape naturelle dans la recherche de l’efficacité. L’intelligence artificielle offre également la possibilité de révéler de nouvelles opportunités commerciales pour la fabrication de tables. Dans le cadre du paradigme émergent de l’Industrie 4.0, nous fournirons un aperçu de la capacité de l’IA à piloter l’automatisation industrielle et à ouvrir de nouvelles opportunités commerciales. De plus, nous expliquerons comment les fabricants peuvent utiliser cette technologie puissante pour accroître l'efficacité, améliorer la qualité et mieux gérer leurs chaînes d'approvisionnement.

Cas d'utilisation de l'IA dans la fabrication

#1 : Prédire la qualité et les rendements

Réduire les pertes de production et prévenir les inefficacités dans le processus de production a toujours été un défi pour les fabricants de tous les secteurs. Cela est d’autant plus vrai aujourd’hui qu’une demande toujours croissante rencontre une concurrence croissante.

D'une part, les attentes des consommateurs sont élevées ; les habitudes de consommation mondiales s'« occidentalisent » progressivement, même si la poussée démographique se poursuit. Selon plusieurs enquêtes réalisées ces dernières années, la population mondiale augmentera de 25 % d’ici 2050, ce qui équivaut à 200 000 nouvelles bouches chaque jour.

D’un autre côté, les consommateurs n’ont jamais eu autant de produits parmi lesquels choisir. Des enquêtes récentes suggèrent que cette abondance de choix signifie que les consommateurs sont de plus en plus susceptibles d'abandonner définitivement leurs marques préférées, par exemple si le produit n'est plus en rayon.

Compte tenu de ces tendances, les fabricants ne peuvent plus accepter les inefficacités des processus et les pertes qui y sont associées. Chaque perte de déchets, de rendement, de qualité ou de débit érode leurs résultats financiers et donne un pouce supplémentaire aux concurrents, à condition que leurs processus de production soient plus efficaces.

Le défi auquel sont confrontés de nombreux fabricants, en particulier ceux dont les processus sont complexes, est qu'ils finissent par atteindre un plafond en matière d'optimisation des processus. Certaines inefficacités n’ont pas de cause profonde évidente, ce qui empêche les experts en processus de les expliquer.

Predict Quality and Yield utilise des solutions de processus et de santé des machines basées sur l'IA pour découvrir les causes cachées de nombreuses pertes de production récurrentes auxquelles les fabricants sont confrontés. Ceci est accompli grâce à une analyse multivariée continue, à l’aide d’algorithmes d’apprentissage automatique spécialement formés pour obtenir des informations sur les processus de production individuels.

La technique spécifique d'IA/apprentissage automatique utilisée ici est appelée apprentissage supervisé, ce qui signifie que l'algorithme est entraîné pour identifier les tendances et les modèles dans les données. Des recommandations et des alertes automatisées peuvent ensuite être générées pour informer les équipes de production et les ingénieurs de processus des problèmes imminents et partager de manière transparente les connaissances essentielles sur la manière de prévenir les pertes avant qu'elles ne surviennent.

#2 : Maintenance prédictive

La maintenance prédictive est l'une des applications les plus connues de l'intelligence artificielle industrielle. Plutôt que d'effectuer la maintenance selon un calendrier prédéterminé, la maintenance prédictive utilise des algorithmes pour prédire la prochaine panne d'un composant, d'une machine ou d'un système, puis alerte le personnel pour qu'il effectue des procédures de maintenance ciblées afin d'éviter toute panne. Ces alertes surviennent au bon moment pour éviter des temps d'arrêt inutiles.

Ces systèmes de maintenance s'appuient sur des techniques d'apprentissage automatique non supervisées pour formuler des prédictions. Les solutions de maintenance prédictive peuvent contribuer à réduire les coûts tout en éliminant, dans de nombreux cas, le besoin de temps d'arrêt planifiés, renforçant ainsi les résultats et améliorant l'expérience des employés.

Grâce à l'apprentissage automatique qui évite les pannes, les systèmes peuvent continuer à fonctionner sans interruption ni retard inutiles. La maintenance requise est très spécifique : les techniciens sont informés des composants qui doivent être inspectés, réparés et remplacés, quels outils utiliser et quelles méthodes suivre.

La maintenance prédictive peut également prolonger la durée de vie utile restante (RUL) des machines et des équipements, car les dommages secondaires peuvent être évités tout en nécessitant moins de main-d'œuvre pour effectuer les procédures de maintenance. Améliorer RUL peut accroître les efforts de développement durable et réduire les déchets.

#3 : Collaboration homme-robot

Selon la Fédération internationale de robotique (IFR), en 2020, il y avait environ 1,64 million de robots industriels en fonctionnement dans le monde. On craint que les robots ne suppriment des emplois, mais l’industrie voit les travailleurs se tourner vers la programmation, la conception et la maintenance.

Les humains travaillent également aux côtés des robots pour améliorer l’efficacité et la productivité dans et en dehors des usines. À mesure que les robots s’implantent de plus en plus dans le secteur manufacturier, l’intelligence artificielle jouera un rôle important. Il garantira la sécurité des travailleurs humains et donnera aux robots plus d’autonomie pour prendre des décisions permettant d’optimiser davantage les processus sur la base des données en temps réel collectées depuis l’atelier de production.

#4 : Conception Générative

Les fabricants peuvent également tirer parti de l'intelligence artificielle pendant la phase de conception. Avec un cahier des charges de conception bien défini, les concepteurs et les ingénieurs peuvent utiliser des algorithmes d'IA (souvent appelés logiciels de conception générative) pour explorer toutes les configurations possibles d'une solution.

Le brief peut inclure des limitations et des définitions des types de matériaux, des méthodes de production, des contraintes de temps et des contraintes budgétaires. L’ensemble des solutions générées par l’algorithme peut ensuite être testé grâce à l’apprentissage automatique. La phase de test fournit des informations supplémentaires sur les idées ou les décisions de conception qui fonctionnent et celles qui ne fonctionnent pas. À partir de là, des améliorations supplémentaires peuvent être apportées jusqu’à ce qu’une solution optimale soit trouvée.

#5 : Adaptation au marché et chaîne d'approvisionnement

L'intelligence artificielle imprègne tout l'écosystème de l'industrie 4.0 et ne se limite pas à l'atelier de production. Les algorithmes d’intelligence artificielle peuvent optimiser la chaîne d’approvisionnement des opérations de fabrication, aidant ainsi les fabricants à mieux réagir et prévoir l’évolution des marchés.

Les algorithmes peuvent construire des estimations de la demande du marché en considérant les modèles de demande classés par plusieurs facteurs tels que la date, le lieu, les attributs socio-économiques, le comportement macroéconomique, le statut politique, les conditions météorologiques, etc. Les fabricants peuvent utiliser ces informations pour planifier la voie à suivre. Certains des processus qui peuvent être optimisés à l'aide de ces informations incluent le contrôle des stocks, le personnel, la consommation d'énergie, les matières premières et les décisions financières.

Industrie 4.0 et collaboration

L'IA est populaire, mais elle nécessite une collaboration pour être utilisée correctement. Premièrement, les fabricants doivent peser le pour et le contre de l’achat par rapport à la création de la technologie et de l’expertise requises. Un système Industrie 4.0 se compose de nombreux éléments et étapes propres aux fabricants :

• Collecte de données historiques.
• Capturez des données en temps réel grâce à des capteurs.
• Agrégation de données.
• Connectez-vous via des protocoles de communication, des dispositifs de routage et de passerelle.
• Intégré au PLC.
• Tableau de bord de suivi et d'analyse.
• Applications de l'intelligence artificielle : apprentissage automatique et autres technologies.

L'intelligence artificielle industrielle n'est plus un souhait lointain. Les fabricants peuvent désormais utiliser ces technologies pour répondre à leurs défis et besoins commerciaux spécifiques. À mesure que l’Industrie 4.0 évolue et devient plus complexe, les fabricants auront besoin de l’agilité et de la visibilité qu’apporte l’IA.

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