Quels sont les avantages de l'IA pour l'industrie manufacturière ?
L'explosion des systèmes d'intelligence artificielle tels que Chat GPT et les générateurs d'images d'IA ont mis l'IA au premier plan de l'attention du public. Il semble donc que l'IA ait ouvert un tout nouveau champ de possibilités pour les consommateurs.
Pourtant, à l'insu du grand public, l'intelligence artificielle est utilisée et développée dans le secteur manufacturier depuis des décennies. L'IA dans l'industrie manufacturière continue de progresser à une vitesse stupéfiante, permettant aux fabricants d'aider leur main-d'œuvre avec des processus avancés, d'acquérir des connaissances approfondies qui les aident à être proactifs, et même de prédire les résultats futurs. Dans un rapport de Deloitte, 93 % des employés de l'industrie manufacturière interrogés pensent que l'IA va considérablement stimuler la croissance de l'industrie.
Dans cette optique, explorons 10 exemples d'IA dans l'industrie manufacturière et voyons les possibilités et avantages actuels de l'intelligence artificielle dans l'industrie.
3 technologies clés pour comprendre les systèmes d'IA dans l'industrie manufacturière
Avant d'examiner nos exemples d'IA dans l'industrie manufacturière, il est utile de faire un bref tour d'horizon de l'intelligence artificielle et de son fonctionnement.
L'intelligence artificielle repose sur trois technologies clés.
1. L'apprentissage automatique
L'apprentissage automatique permet aux systèmes d'IA d'apprendre par l'expérience. Cette forme d'intelligence artificielle utilise des algorithmes heuristiques qui apprennent à partir de modèles sous-jacents dans des ensembles de données structurés. Une fois que la machine a appris une quantité suffisante de données, la machine et son IA peuvent alors mettre en œuvre des actions et effectuer certains niveaux de prise de décision sans aucune programmation externe.
2. Apprentissage en profondeur
L'apprentissage en profondeur, un sous-ensemble de l'apprentissage automatique, utilise un réseau neuronal artificiel pour apprendre à partir de grandes quantités de données non structurées. Il s'agit, à l'heure actuelle, de la meilleure tentative de la technologie de l'IA pour simuler les voies neuronales du cerveau humain. Cette technologie fonctionne en traitant des données non structurées par le biais de différentes couches de calcul jusqu'à l'obtention du résultat final ou de la sortie. Plus les algorithmes d'apprentissage profond ont la possibilité d'apprendre, plus ils parviennent à accomplir des tâches de manière répétée et à affiner leurs performances à chaque fois.
3. Les objets autonomes (AuT)
Les objets autonomes sont des systèmes/machines artificiellement intelligents qui interagissent et accomplissent des tâches dans le monde physique. Les machines intelligentes basées sur l'IdO, les robots collaboratifs et les véhicules à navigation automatique, pour n'en citer que quelques-uns, sont des exemples courants d'objets autonomes dans l'industrie manufacturière. Grâce aux progrès de l'IA moderne, les AuT peuvent percevoir et interagir avec leur environnement, prendre des décisions rapides et autonomes face à l'imprévisibilité et à l'implication variable de l'homme.
10 exemples passionnants et révolutionnaires d'IA dans la fabrication
Exemple n° 1 d'IA dans la fabrication : collaboration entre les robots et les humains
Depuis la troisième révolution industrielle, qui a vu l'émergence de l'automatisation, les robots ont généralement été relégués à l'exécution de tâches répétitives avec une efficacité extrême. Le problème est que ces robots ont souvent été éloignés des personnes, enfermés derrière des barrières ou des enceintes en verre. Et il y a une bonne raison à cette séparation. Étant donné que le robot ou la machine suivait généralement un processus strict avec peu de conscience de soi, les humains et les robots étaient des partenaires improbables.
Toutefois, grâce à la technologie de l'IA, les robots de fabrication font un énorme bond en avant dans le domaine du travail collaboratif et des espaces de travail partagés.
Les robots collaboratifs, ou cobots, sont des machines robotisées qui travaillent aux côtés des humains, exécutant des tâches de fabrication telles que l'assemblage de base, le vissage, la fixation, le ponçage, le polissage et bien d'autres encore, avec une grande précision. Grâce aux progrès de la technologie de l'intelligence artificielle, les cobots apportent plusieurs avantages à la fabrication.
- Adaptabilité et évolutivité : Grâce à des algorithmes d'apprentissage automatique, les cobots peuvent gérer une grande variété de tâches tout en passant par de multiples fonctions. Comme l'intelligence artificielle des cobots peut être reprogrammée relativement facilement, les cobots dotés d'intelligence artificielle peuvent s'adapter à des stratégies de fabrication évolutives tout au long de leur durée de vie.
- Fonctionnement collaboratif : Grâce à des technologies de détection avancées, les cobots perçoivent et apprennent de leur environnement, ce qui leur permet de réagir aux gestes et aux mouvements humains tout en les rendant plus sûrs pour les humains dans les espaces de travail partagés.
- Réduction des coûts : Les cobots apportent certains avantages financiers à l'atelier de fabrication. Contrairement aux robots industriels traditionnels, les cobots n'ont pas besoin d'un espace dédié pour fonctionner, ce qui libère un espace précieux pour d'autres activités de fabrication.
Cette collaboration entre les humains et les systèmes cyber-physiques permet aux travailleurs de se concentrer sur des tâches stratégiques, l'innovation et la résolution de problèmes, tout en améliorant la productivité globale, la sécurité et la flexibilité au sein de l'environnement de fabrication.
Exemple n° 2 d'IA dans la fabrication : Analyse avancée et intelligente des données
L'un des principaux avantages de l'IA dans la fabrication est sa capacité à traiter rapidement de grandes quantités de données grâce à des algorithmes d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond. Cette capacité est cruellement nécessaire dans l'environnement de fabrication d'aujourd'hui.
L'industrie manufacturière américaine génère chaque année 1 812 pétaoctets de données, soit plus que tout autre secteur. Ce chiffre est presque le double de celui du secteur suivant, qui ne génère que 911 pétaoctets par an. Bien que ce niveau d'acquisition de données soit impressionnant et bénéfique pour l'industrie, il n'est pas surprenant que les entreprises ressentent le poids du traitement de toutes ces données.
Cependant, les outils d'analyse alimentés par l'IA prennent ces grands ensembles de données et les transforment en indicateurs concis et en éléments exploitables, ce qui permet aux fabricants de bénéficier des avantages suivants.
- Traitement des données en temps réel : La capacité de l'IA à traiter rapidement les données permet aux fabricants de prendre des décisions fondées sur des informations actualisées et précises.
- Analyse autonome des données : Au lieu d'utiliser de vastes feuilles de calcul nécessitant une certaine forme de construction et de compilation humaine, l'analyse des données par l'IA peut être relativement autonome, ce qui permet aux équipes de se concentrer sur la prise de décision et moins sur la compilation manuelle des données.
- Interopérabilité : L'intelligence artificielle facilite la centralisation des informations entre les appareils IoT, les autres logiciels d'entreprise et les personnes. Cette interopérabilité contribue à créer un fil numérique solide qui connecte et unifie l'environnement de fabrication.
Exemple n° 3 d'IA dans la fabrication : Amélioration de la communication grâce à l'IA de traduction
Une bonne communication est une priorité pour toute entreprise manufacturière. Si la normalisation et d'autres méthodologies allégées contribuent toutes à élever le niveau de communication au sein d'une entreprise, il existe un dernier obstacle qui a été extrêmement difficile à surmonter : la barrière de la langue.
Pour les entreprises et les chaînes d'approvisionnement qui s'étendent à travers le monde, la communication et la normalisation des méthodes peuvent demander beaucoup de travail. Comment pouvez-vous normaliser les processus à l'échelle mondiale si vos installations parlent des langues différentes ?
Les progrès de la technologie de traduction par IA ont permis aux entreprises de partager leurs connaissances avec leurs autres sites, leurs fournisseurs et leurs clients, quelle que soit la langue. Cette IA de traduction s'appuie sur des réseaux neuronaux d'apprentissage profond pour analyser et reconnaître des modèles à partir de plusieurs langues, ce qui permet aux entreprises de communiquer des normes de manière efficace.
En exploitant les outils de traduction de l'IA, notre logiciel d'instructions de travail permet aux entreprises de traduire instantanément leurs instructions normalisées. Cette capacité signifie que les usines américaines peuvent normaliser leurs meilleures pratiques et les partager avec d'autres installations dans des endroits comme l'Allemagne ou l'Inde, en veillant à ce que les meilleures pratiques soient suivies de manière cohérente dans le monde entier.
Étant donné que la longueur d'un texte varie en fonction de la langue, VKS s'appuie sur des outils de traduction IA pour afficher automatiquement la longueur du texte traduit le plus long. Le texte traduit le plus long est représenté par les barres jaunes situées derrière le texte original. Dans l'exemple ci-dessous, le texte allemand est le plus long et ne nécessite aucune représentation.
Exemple n° 4 d'IA dans la fabrication : des jumeaux numériques imitent et résolvent des événements de fabrication en direct
L'idée des technologies jumelles existe depuis la mission spatiale Apollo 13 en 1970. À l'époque, la NASA a utilisé une réplique réelle du vaisseau spatial Apollo 13 sur Terre pour résoudre des problèmes. Grâce à ce qu'ils ont découvert, ils ont indiqué aux astronautes dans l'espace les bonnes méthodes pour résoudre leurs problèmes d'oxygène.
Aujourd'hui, la technologie jumelle utilise des copies numériques moins chères et plus puissantes de systèmes réels. Grâce aux capteurs IoT, tout ce qui se produit dans le monde réel est automatiquement reproduit dans l'environnement du jumeau numérique.
Avec l'introduction de l'IA, les jumeaux numériques ont encore progressé, devenant des décideurs clés autonomes dans l'environnement de fabrication.
Par exemple, les moteurs électriques équipés de capteurs IoT peuvent mesurer la température, les vibrations, le régime, les heures d'utilisation, etc. Ces capteurs transmettent ensuite ces informations à un système alimenté par l'IA qui traite les données pour surveiller précisément les conditions de la machine.
Le système d'IA utilise ensuite son algorithme d'apprentissage automatique pour effectuer les actions suivantes.
- Détection d'anomalies en temps réel : En utilisant la masse de données générées par le jumeau numérique, les algorithmes d'IA détectent les anomalies et les erreurs au sein de la machine en temps réel, ce qui permet de réduire les temps d'arrêt et le gaspillage.
- Analyse proactive et prédictive : Grâce à cette capacité de détection des anomalies, l'IA du jumeau numérique peut prédire les problèmes qui pourraient survenir à l'avenir en se basant sur les tendances et/ou les fluctuations. Les entreprises peuvent utiliser ces données pour prendre des mesures préventives, ce qui leur permet d'être proactives plutôt que réactives.
- Prise de décision adaptative et autonome : Avec de grandes quantités de données de capteurs IoT, le jumeau numérique IA peut s'adapter automatiquement aux conditions et exigences en temps réel, telles que la consommation d'énergie, l'utilisation des ressources, les besoins de maintenance et d'autres facteurs.
- Simulation dynamique : Grâce à des simulations pilotées par l'IA, le jumeau numérique peut exécuter des scénarios de test dans un environnement numérique totalement sûr et rentable. Cette capacité permet aux entreprises de prendre des décisions éclairées pour les machines qui sont fortement influencées par des facteurs complexes et dynamiques.
Exemple n° 5 d'IA dans la fabrication : Maintenance prédictive
Un exemple clé de l'IA dans la fabrication au cours des dernières années a été la maintenance prédictive, qui surveille activement l'utilisation de la machine pour déterminer le besoin de service et/ou de maintenance de la machine.
Par le passé, la maintenance régulière était essentiellement préventive, c'est-à-dire qu'une machine subissait des temps d'arrêt planifiés à intervalles réguliers. Cela permet de s'assurer que les machines sont toujours utilisables en toute sécurité et qu'elles ne sont pas exposées à une usure importante.
Le problème est que ce processus est intrinsèquement un gaspillage, car la machine n'a pas forcément besoin d'être entretenue au moment prévu. De plus, les équipes de maintenance se rendent sur place à l'aveuglette, sans disposer de données de diagnostic. Ces deux facteurs contribuent à augmenter la durée et la fréquence des arrêts planifiés.
Cependant, grâce aux capteurs IoT et à l'apprentissage automatique, les systèmes de maintenance prédictive alimentés par l'IA peuvent surveiller la santé des machines en temps réel, ce qui permet aux équipes de maintenance de savoir exactement quand les machines doivent être entretenues et quelles pièces doivent être remplacées. La connaissance de ces deux facteurs permet aux fabricants de connaître moins de temps d'arrêt et d'économiser de l'argent.
Exemple n° 6 d'IA dans la fabrication : les systèmes cyber-physiques facilitent le contrôle de la qualité
Grâce à la combinaison de choses autonomes (AuT) alimentées par l'IA et de systèmes de contrôle de la qualité, aux côtés d'inspecteurs du contrôle de la qualité, les fabricants peuvent détecter et analyser les défauts avec une précision et une cohérence incroyablement élevées.
La qualité commence d'abord et avant tout avec vos travailleurs. Notre logiciel d'instructions de travail fournit aux inspecteurs une méthode normalisée à suivre, ce qui permet de diminuer les temps d'inspection de 75 %.
Parallèlement, les inspecteurs de fabrication peuvent renforcer leurs mesures de contrôle de la qualité en utilisant les systèmes et outils de contrôle de la qualité suivants, alimentés par l'IA.
- Système de vision : Grâce à la vision artificielle et aux techniques de traitement d'images, les systèmes de qualité IA et les cobots jumelés peuvent détecter des défauts qui échapperaient à l'œil nu. Ces défauts peuvent être des rayures, des imperfections ou des boulons et/ou vis mal fixés.
- Analyse des causes profondes : Grâce à des niveaux élevés de traçabilité sur l'ensemble de la chaîne de production, les systèmes de qualité IA peuvent remonter jusqu'à la cause première des défauts, ce qui permet aux fabricants de résoudre rapidement les problèmes à la source.
- Contrôle statistique des processus (SPC) : À l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique, les systèmes d'IA peuvent surveiller les tendances et les variations statistiques susceptibles d'affecter la qualité. Ces données peuvent être compilées dans un graphique SPC, permettant aux fabricants de visualiser ces tendances et de prendre des mesures correctives si nécessaire.
- Tri des défauts : L'IA de contrôle de la qualité peut trier et suivre les unités défectueuses en fonction de leur type et de leur gravité. Au fur et à mesure que le système surveille et classe les défauts, l'IA calcule si l'unité vaut la peine d'être récupérée en fonction des exigences spécifiques de la chaîne de production en termes de coûts et de temps.
Pro Tip : En utilisant VKS DataConnect, notre logiciel d'instructions de travail communiquera avec les outils d'inspection de la qualité tels que les systèmes de vision et les bancs d'essai. Une fois qu'une unité est terminée, l'opérateur peut la placer dans la zone de test et activer l'outil d'inspection automatisé directement à partir de son guide VKS.
Exemple n° 7 d'IA dans la fabrication : Gestion des stocks et des entrepôts
Les exemples d'IA dans l'industrie manufacturière ne sont pas uniquement basés sur la production. Les fabricants se tournent de plus en plus vers les systèmes d'IA pour les aider à gérer leurs stocks avant et après la production.
Ces systèmes d'IA peuvent remplir les fonctions suivantes
- Surveiller les niveaux de stocks et les flux de matériaux
- Alerter les équipes lorsque les stocks sont bas.
- Commander de manière autonome des matériaux supplémentaires en cas de besoin
- Identifier les goulets d'étranglement dans l'entrepôt et sur les lignes de production.
- Créer des itinéraires plus efficaces pour les travailleurs, les machines et les produits.
Par exemple, des entreprises comme Amazon, qui utilisent une combinaison de travailleurs humains et de robots automatisés dans leurs centres de traitement des commandes, utilisent l'IA pour faciliter le flux des commandes entrantes et sortantes. L'IA crée la séquence optimale des ramassages et l'itinéraire optimal pour les multiples robots en mouvement.
À l'instar de l'optimisation de la production basée sur la théorie des contraintes, un système d'IA peut évaluer les données historiques, détecter les contraintes dans la chaîne de production et ajuster les niveaux de stock en conséquence.
De même, l'IA peut être utile aux entreprises pharmaceutiques ou de restauration dont les ingrédients ont une durée de conservation spécifique. Une IA d'inventaire calculera les quantités requises, leur date d'arrivée, leur date de départ et d'autres facteurs potentiellement impactants.
Exemple n° 8 d'IA dans la fabrication : Chaînes d'approvisionnement intelligentes et connectées
Une chaîne d'approvisionnement saine est le marqueur clé d'une opération de fabrication performante. Les fabricants ont besoin que leurs fournitures et leurs produits soient livrés à temps. Ils doivent également assurer le suivi de leurs matériaux et produits avant et après la production.
Cependant, la gestion des matériaux et des produits chez de multiples fournisseurs et clients peut s'avérer complexe et chronophage.
L'IA permet aux entreprises d'extrapoler les données provenant de plusieurs fournisseurs et détaillants, créant ainsi une source d'information centralisée et connectée. Ces données peuvent être transformées en informations exploitables grâce à plusieurs méthodes.
- Visibilité de la chaîne d'approvisionnement : Grâce à une source de données centralisée, l'IA offre aux fabricants une visibilité en temps réel de la chaîne d'approvisionnement sur les mouvements de marchandises, l'état de la production, les niveaux de stocks et le suivi des commandes. L'IA peut ensuite utiliser ces données pour générer des alertes en cas d'activités ou de problèmes clés.
- Prévisions d'approvisionnement prédictives : En analysant les activités passées et en déterminant les résultats futurs possibles, l'IA permet aux fabricants de prévoir la quantité de produits dont ils auront besoin et le moment où ils en auront besoin.
- Amélioration des relations avec les fournisseurs : Les outils de gestion de la chaîne d'approvisionnement basés sur l'IA peuvent analyser les performances des fournisseurs au fil du temps et mettre en évidence les problèmes ou les tendances potentiels. Grâce à ces données, les fabricants peuvent améliorer de manière proactive leurs relations avec les fournisseurs et/ou trouver de meilleurs fournisseurs qui répondent à leurs besoins.
- Optimisation de la logistique : À l'instar des chemins d'inventaire, les chaînes d'approvisionnement alimentées par l'IA peuvent analyser le trafic, les conditions météorologiques, l'efficacité énergétique et les priorités de livraison afin de déterminer les itinéraires logistiques optimaux.
Exemple n° 9 d'IA dans la fabrication : Les prévisions de la demande déterminent les stratégies futures
L'IA portant l'analyse des données à de nouveaux niveaux de possibilités, il n'est pas surprenant que les entreprises l'utilisent pour prédire la demande de produits et anticiper les fluctuations de leurs marchés cibles. Grâce à des algorithmes d'apprentissage automatique, l'IA utilise diverses sources de données pour prévoir la demande de produits. Ces sources de données peuvent inclure
- Données historiques : Les données sur les ventes passées, les tendances saisonnières et d'autres modèles récurrents.
- Tendances contemporaines : Les tendances des médias sociaux, les activités des concurrents, les comportements des clients et les évolutions du marketing.
- Facteurs externes : Les performances économiques de la population cible, les prévisions météorologiques et les événements géopolitiques.
Par exemple, les entreprises de l'habillement s'appuient fortement sur la saisonnalité, les tendances de la mode et les préférences des clients pour réaliser des ventes. L'IA leur permet de surveiller les indicateurs clés du marché et d'ajuster leur production et leurs stocks en conséquence.
Cependant, l'avenir n'est jamais prévisible à 100 %, ce qui signifie que la prévision de la demande comporte un certain niveau de risque inhérent si elle est prise au pied de la lettre. C'est pourquoi l'IA peut également procéder à des analyses de risque et à diverses simulations pour donner aux entreprises une image complète de la demande prévue ainsi que des coûts potentiels si elles poursuivent leur prédiction.
Exemple n° 10 d'IA dans la fabrication : Réduction des coûts et amélioration de la rentabilité
Pour finaliser notre liste d'exemples d'IA dans la fabrication, explorons l'un des facteurs de motivation les plus importants pour mettre en œuvre l'intelligence artificielle : l'argent.
À travers tous les exemples que nous avons explorés, l'avantage global de l'IA dans l'industrie manufacturière est un système plus efficace et efficient, ce qui a des implications majeures sur la rentabilité d'une entreprise.
Les jumeaux numériques alimentés par l'IA, l'analyse prédictive, la communication avancée, les cobots autonomes, les systèmes d'inspection cyber-physiques et les outils de gestion de l'IA font de l'intelligence artificielle et des autres systèmes de fabrication intelligents des acteurs incroyablement forts de la fabrication, qui atteignent les deux objectifs suivants.
- Économiser de l'argent grâce à une efficacité accrue et à la réduction des déchets.
- Créer plus de revenus grâce à des méthodes de production avancées.
Alors, avec tout ce que l'IA a à offrir, comment allez-vous utiliser l'IA dans l'industrie manufacturière ?
