Pour réaliser le rêve d’une usine entièrement automatisée, il faut d’abord utiliser les données structurées et non structurées issues des processus de fabrication. Une fois capturées, les sources de production de données et les actifs de l’atelier doivent pouvoir être analysés de manière décentralisée afin de prendre des décisions précises et indépendantes. Pour cela, vous avez besoin de l’intelligence artificielle.
L’application de l’IA à l’optimisation ou à l’automatisation des processus de fabrication est l’un des sujets brûlants du moment. Cependant, le taux de mise en œuvre au sein de l’industrie est encore abyssal. Une étude de PWC souligne que seuls 9 % des propriétaires d’installations exploitent l’IA et que le taux d’adoption doit augmenter de façon exponentielle pour atteindre les objectifs de l’industrie 4.0.
Qu’est-ce qui motive la nécessité d’adopter l’IA ?
Des termes généraux tels que « utiliser l’IA pour analyser les données de l’atelier » ne permettent pas de comprendre pourquoi l’industrie manufacturière doit augmenter son taux d’adoption de l’IA. Les facteurs déterminants sont notamment les suivants :
- Des délais de production plus courts – La nécessité de commercialiser les produits plus rapidement confère aux fabricants un avantage concurrentiel. Les solutions de fabrication telles que le prototypage rapide permettent de réduire les délais de production. Les équipements et les processus utilisant l’IA peuvent également raccourcir les délais de production.
- Inspections et mise en œuvre de la conformité – Un débit de qualité est important pour atteindre la rentabilité et une inspection minutieuse est nécessaire pour garantir le contrôle de la qualité. L’accélération du temps d’inspection permet d’atteindre rapidement le marqueur sans réduire la qualité.
- Planification des capacités et exigences de la chaîne d’approvisionnement – Pour répondre aux demandes fluctuantes des clients, il faut pouvoir élaborer des plans de capacité optimisés et gérer les chaînes d’approvisionnement en temps réel.
- Maintenance prédictive et maintenance conditionnelle – La réduction des temps d’arrêt non planifiés est essentielle pour atteindre les objectifs de productivité, et la maintenance prédictive et la maintenance conditionnelle fournissent le soutien nécessaire. L’IA exploite les données historiques pour élaborer des stratégies de maintenance prédictive et mettre en œuvre des stratégies de maintenance conditionnelle.
Cas d’utilisation importants pour l’IA dans l’industrie manufacturière
Le déploiement de l’IA fait partie intégrante de la réalisation de vos objectifs d’adoption de l’industrie 4.0 et les entreprises doivent déterminer elles-mêmes comment utiliser l’IA pour optimiser les processus de fabrication. Pour vous aider à démarrer, voici quelques cas d’utilisation importants pour l’IA.
1. Assurance de la qualité
Le temps d’inspection au cours du cycle de production est crucial pour déterminer quels produits passent au lot fini et lesquels retournent dans le pôle pour être retravaillés. Il est également important de réaliser des inspections correctes, c’est pourquoi les opérateurs humains passent des heures à inspecter les produits dans l’atelier. En général, les processus d’inspection sont fastidieux et consistent en des tâches répétitives. Bien entendu, les répétitions quotidiennes créent des possibilités d’erreur, ce qui affecte la qualité de la production.
L’équipement de robots d’inspection ou de vision robotisée offre aux fabricants un moyen d’accélérer les processus d’inspection et de réduire les erreurs dues aux inspecteurs humains. Ces robots s’appuient sur des algorithmes de traitement d’images pour traduire les données traitées et découvrir les défauts. Le tri est ensuite effectué avec une précision basée sur l’IA, ce qui élimine les erreurs.
2. Maintenance prédictive
L’application de stratégies de maintenance prédictive devrait permettre de réduire de 75 % les temps d’arrêt non planifiés. Cependant, l’objectif de la maintenance prédictive dans le contexte de l’usine intelligente est de doter les actifs de l’atelier de la capacité de prendre des décisions qui optimisent la durée de vie des actifs. Parmi les exemples de prise de décision, on peut citer l’arrêt automatique d’un équipement et l’envoi de notifications de pièces détachées et d’un calendrier de maintenance.
Les machines dotées de capacités de prise de décision sont le pain et le beurre de l’IA. Ainsi, les applications complètes de maintenance prédictive reposeront en grande partie sur l’intégration réussie des actifs de l’atelier avec l’IA.
3. Gestion des bâtiments et sécurité physique
Le filtrage de l’accès aux différentes sections de l’atelier de fabrication fait désormais partie intégrante de la mise en place de niches de fabrication. Par exemple, Apple divise ses opérateurs de fabrication en catégories spécifiques afin de s’assurer que les secrets commerciaux ne sont pas divulgués aux concurrents. S’appuyer sur des gardiens humains pour gérer l’accès et la sécurité est un processus imparfait.
L’IA permet aux caméras de sécurité, aux scanners et aux autres solutions de sécurité de prendre des décisions en temps réel. Bien que les cartes d’accès puissent limiter l’entrée à toute personne sans carte, les caméras dotées d’IA peuvent analyser des modèles pour reconnaître des incidents de sécurité plus avancés. L’analyse en temps réel permet alors de prévenir les incidents de sécurité avant qu’ils ne se transforment en quelque chose de plus nuisible pour l’organisation.
4. Vision industrielle
Comme la vision robotique, la vision industrielle fait référence aux analyses basées sur l’imagerie qui permettent aux machines de prendre des décisions précises. Ainsi, grâce à la vision industrielle, un robot d’inspection automatise le processus de tri, tandis qu’un véhicule guidé automatisé ou un robot mobile automatisé prend des décisions de navigation en temps réel.
Les AGV ou AMR intelligents analysent leur environnement en temps réel pour naviguer à travers l’agencement de l’atelier et contourner les obstacles. Les données collectées par les caméras de traitement d’images attachées à l’AGV sont analysées en permanence pendant que l’AGV suit sa trajectoire. L’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle entrent en jeu lorsque le robot automatisé prend des décisions précises lorsqu’il se déplace dans l’atelier.
5. Planification, ordonnancement et gestion des risques
Les fabricants peuvent s’appuyer sur des solutions basées sur l’IA pour améliorer les stratégies de gestion des risques au sein de l’atelier. La planification basée sur le risque est un exemple de la manière dont l’IA peut être exploitée pour réduire les dépassements de coûts de production, planifier les temps d’arrêt imprévus des machines et résoudre les problèmes de personnel.
L’ordonnancement basé sur le risque exploite les données en temps réel pour accéder aux situations de fabrication actuelles et fournir des résultats optimisés pour gérer des situations spécifiques. Dans le cas d’un poste de travail défectueux, la solution d’ordonnancement prend le poste défectueux comme une contrainte et produit un programme en temps réel qui garantit que la production continue à respecter les délais spécifiques.
6. Limiter les incidents de cybersécurité
L’adoption de l’industrie 4.0 signifie que l’industrie manufacturière a accru sa cyber-présence pour inclure l’application de solutions alimentées par l’edge et le cloud computing afin d’atteindre ses objectifs. L’augmentation de la participation en ligne nécessite une attention particulière sur le maintien d’une infrastructure informatique sécurisée, car l’industrie manufacturière devient rapidement une cible.
L’atténuation des risques liés à l’utilisation de l’infrastructure informatique nécessite des solutions capables d’analyser des ensembles de données volumineuses afin de découvrir des schémas erratiques qui mettent en évidence les incidents de cybersécurité. L’application d’outils de gestion des événements et des informations de sécurité (SEIM) fournit aux fabricants des centres opérationnels pour faire face aux cyberattaques. Les outils SEIM s’appuient sur l’IA pour analyser en temps réel les ensembles de données provenant de l’IoT, du cloud, du jumeau numérique et d’autres infrastructures informatiques déployées pour soutenir les initiatives industrielles. L’analyse basée sur l’IA permet aux solutions SEIM de prendre des mesures qui atténuent les risques de cybersécurité.
Conclusion
L’usine interconnectée et intelligente s’appuiera sur l’intelligence artificielle pour soutenir l’effort humain dans l’atelier. Les entreprises manufacturières qui ont l’intention de tirer parti de l’intelligence artificielle doivent mettre en évidence les problèmes que l’intelligence artificielle peut résoudre. La mise en évidence de ces défis est la première étape de la création d’une feuille de route pour l’amélioration de la productivité et la gestion des risques grâce à l’intelligence artificielle.