L'introduction de l'industrie 4.0 en 2011 et la transformation numérique qui la permet ont conduit à un afflux de nouvelles technologies pour optimiser les processus traditionnels dans l'industrie manufacturière. L'intelligence artificielle, qui était principalement utilisée dans les domaines de l'informatique et du génie logiciel, a également été introduite dans l'industrie manufacturière, car pour réaliser l'usine "lights out", les équipements de fabrication doivent devenir des penseurs indépendants.
L'usine "lights out" a été inventée pour décrire l'installation alimentée par l'industrie 4.0 où les opérateurs humains sont réduits au strict minimum tandis que les processus automatisés se déroulent. Par exemple, imprégner l'équipement d'IA devrait lui permettre de diagnostiquer ses défauts et de commander des pièces de rechange ou de programmer une date de maintenance pour réparer les défauts.
Aujourd'hui, l'IA a été appliquée dans l'ensemble du secteur manufacturier pour soutenir de multiples initiatives de l'industrie 4.0. Ces initiatives recoupent les principaux modèles commerciaux de l'industrie 4.0 ou le concept partagé dans le document officiel de preuve de concept élaboré par l'équipe fondatrice d'ingénieurs allemands.
Modèles économiques de l'industrie 4.0
La mise en évidence des avantages et des cas d'utilisation de l'IA dans le secteur manufacturier nécessite une brève explication des importants modèles d'entreprise de l'industrie 4.0 qu'ils soutiennent. Ces modèles d'affaires sont les suivants :
- Optimisation de l'usine basée sur les données
- Maintenance prédictive
- Validation et test
- Machine en tant que service
La mise en œuvre de ces 4 modèles commerciaux de l'industrie 4.0 peut améliorer les processus de fabrication et entraîner une croissance du chiffre d'affaires, comme l'ont montré les statistiques. Une recherche de Deloitte met en évidence le fait que les stratégies de maintenance prédictive peuvent réduire les temps d'arrêt non planifiés jusqu'à 70%.
La mise en œuvre de modèles d'entreprise de l'industrie 4.0 utilisant des technologies de rupture permet également aux entreprises de se protéger et de poursuivre des solutions innovantes aux problèmes de fabrication traditionnels. 56 % des cadres de niveau C ont l'intention de mettre en œuvre des modèles d'entreprise de l'industrie 4.0 pour protéger leurs opérations contre les perturbations externes, tandis que 33 % ont l'intention de l'utiliser comme une force d'innovation perturbatrice. Indépendamment du choix de l'application, l'exploitation de l'IA permet de concevoir des modèles d'entreprise de l'industrie 4.0 qui répondent à votre organisation et à vos objectifs opérationnels.
En commençant par l'optimisation des usines pilotée par les données, l'IA fournit le soutien dont les actifs producteurs de données ont besoin pour obtenir un aperçu contextuel des données capturées. L'analyse des données fournit des informations contextuelles qui sont nécessaires à la prise de décision des cadres de haut niveau et des actifs préparés pour l'automatisation. Grâce à l'IA, les sources de production de données peuvent analyser des situations en temps réel afin de prendre les bonnes décisions qui conduiront à une usine optimisée.
Par exemple, un robot mobile automatisé (AMR) capable de naviguer dans les ateliers sans pistes magnétiques préinstallées fait appel à l'IA. Le robot saisit en temps réel les données relatives à l'agencement de l'atelier et applique l'apprentissage automatique pour analyser les données et prendre des mesures en temps réel. C'est pourquoi les AMR peuvent utiliser la vision artificielle pour éviter les obstacles lorsqu'ils se déplacent dans l'atelier. Dans ce cas, les données sont analysées, les matériaux sont acheminés rapidement vers les postes de travail et les matériaux sont reçus en une seule pièce. C'est ce que les modèles d'optimisation d'usine pilotés par les données de l'industrie 4.0 entendent accomplir.
Les stratégies complètes de maintenance prédictive qui répondent aux normes avancées de l'Industrie 4.0 ne s'arrêtent pas à la création d'un calendrier de maintenance optimisé. Pour que l'usine lights out fonctionne à sa capacité optimale, les actifs de fabrication doivent être capables de prendre des décisions telles que la commande de pièces de rechange et la programmation de la maintenance sans assistance humaine.
L'amélioration des capacités d'analyse des équipements de production grâce à la mise en œuvre de l'IA et des capacités d'apprentissage en profondeur garantit que les équipements peuvent accéder à de vastes référentiels de données pour faire des choix optimisés.
La validation et le test de nouvelles idées avant leur mise en œuvre garantissent que les stratégies coûteuses de l'industrie 4.0 sont évaluées afin d'éviter le gaspillage des ressources et du capital. Les technologies telles que les logiciels de modélisation de simulation sont des solutions de transformation numérique qui jouent un rôle important dans la validation des idées. Ces technologies exploitent l'IA sous de multiples formes. Les exemples incluent l'exploitation de l'IA pour automatiser le développement de modèles de simulation précis par des utilisateurs finaux non techniques de logiciels de simulation et le développement d'entités intelligentes basées sur des agents pour améliorer les résultats de la simulation.
La servitisation des équipements de fabrication est devenue une source de revenus pour les fabricants d'équipements lourds (OEM). Les équipementiers qui choisissent d'offrir des machines coûteuses aux utilisateurs finaux par le biais d'abonnements profitent de la servitisation avancée pour générer d'autres sources de revenus.
L'équipement impliqué dans les plans d'abonnement "Machine as a Service" doit fonctionner de manière optimale pour répondre aux exigences des différents utilisateurs finaux. Les équipementiers s'appuient sur l'IA pour analyser les données des utilisateurs finaux afin d'élaborer des plans d'utilisation optimisés qui garantissent qu'une heure payée est une heure optimisée. Ainsi, grâce aux données de référence et aux messages d'aide des machines alimentés par l'IA, les abonnés tirent le meilleur parti des machines auxquelles ils souscrivent.
5 cas d'utilisation de l'IA dans l'industrie manufacturière
L'application théorique de l'IA pour soutenir les initiatives de l'industrie 4.0 dans l'industrie manufacturière a des exemples correspondants dans le monde réel qui seront explorés ici. Ces cas d'utilisation vont de l'utilisation de l'IA pour optimiser les performances de l'usine à la mise en œuvre de stratégies de maintenance prédictive.
Schneider Electric met en œuvre la maintenance prédictive avec l'IA - Schneider Electric, dont le siège est à Paris et qui produit des solutions pour optimiser les opérations industrielles, a développé une solution et une stratégie IoT pour surveiller et configurer les pompes à tige utilisées dans l'industrie du pétrole et du gaz. Les solutions IoT permettaient aux entreprises pétrolières et gazières de configurer et de surveiller à distance les opérations offshore sans avoir à envoyer des techniciens pour contrôler les processus.
Le défi - Schneider Electric souhaitait fournir aux utilisateurs de sa solution de surveillance IoT, Realift, des fonctionnalités avancées telles que la possibilité de prédire les problèmes des pompes à tige et d'autres opérations avant que les défaillances ne se produisent.
La solution - L'entreprise s'est appuyée sur les capacités d'apprentissage automatique d'Azure Machine Learning de Microsoft pour améliorer les capacités de sa solution Realift. Grâce aux capacités de l'IA, la solution IoT a fourni aux entreprises pétrolières et gazières les outils nécessaires pour prédire les défaillances avec précision et élaborer des plans d'atténuation.
Optimisation de la manutention avec les cobots - L'optimisation des systèmes de manutention permet aux fabricants et aux installations d'entreposage de réduire les accidents dans les ateliers tout en optimisant le flux des matériaux. XPO Logistics, une entreprise spécialisée dans les opérations d'entreposage, avait du mal à optimiser ses processus de manutention.
Le défi - Les systèmes de manutention traditionnels peuvent être inefficaces en raison du travail manuel qu'implique le transport des matériaux dans l'atelier. Les matériaux transportés atteignent parfois les postes de travail en retard et avec des défauts.
La solution - XPO logistics s'est tourné vers Cobots, un robot de manutention qui exploite l'IA, pour automatiser les processus de préparation de commandes et de manutention. Grâce à Cobots, XPO logistics a pu améliorer sa manutention et effectuer des livraisons "juste à temps" qui augmentent le niveau de satisfaction des clients.
Meister Group utilise l'IA pour développer des stratégies d'inspection visuelle - L'inspection des produits finis avant leur expédition à l'utilisateur final est un aspect important des plans de mise sur le marché des produits manufacturés. Des stratégies d'inspection appropriées permettent de réduire les rappels et les coûts financiers qui en découlent.
Le défi - Le groupe Meister, fabricant belge de pièces automobiles, traite des millions de pièces qui sont vendues à des entreprises de l'industrie automobile. Le processus traditionnel d'inspection des pièces est manuel, répétitif et fastidieux, ce qui fait que des pièces défectueuses peuvent parfois s'échapper de l'atelier de production.
La solution - Le groupe Meister s'est tourné vers une caméra dotée d'une intelligence artificielle pour automatiser son processus d'inspection. La caméra In-sight 1000 de Cognex utilise un capteur visuel pour inspecter les pièces produites et compare les données capturées aux données de référence avant d'attribuer un statut à la pièce inspectée. Grâce au capteur visuel alimenté par l'IA, l'entreprise peut inspecter avec précision des milliers de pièces en une journée.
Siemens Gamesa exploite l'IA pour améliorer le temps d'inspection - Siemens Gamesa fabrique des pales de turbine pour soutenir les solutions renouvelables qu'elle propose à ses clients. Pour bénéficier des avantages de ces solutions, les composants tels que les pales de turbine doivent être fabriqués pour fonctionner de manière optimale.
Le défi - Siemens Gamesa avait besoin d'un processus pour inspecter ses pales pendant la fabrication et pour contrôler les pales déployées. Avec plus d'un millier de pales de turbine sous sa juridiction, l'organisation avait besoin d'un processus d'inspection automatisé pour gérer le processus de surveillance.
La solution - Siemens Gamesa recherchait un système de reconnaissance d'images avancé alimenté par l'IA, capable de capturer des images de pales de turbines et de les comparer aux données historiques. L'audit d'analyse des données a fourni des détails sur les pales nécessitant une maintenance en temps réel.
Atténuer les effets des perturbations des oléoducs et gazoducs grâce à l'IA - Les arrêts des oléoducs et gazoducs entraînent des temps d'arrêt imprévus et affectent les niveaux de service que les entreprises fournissent aux utilisateurs finaux dans l'industrie. Comprendre les effets des arrêts et de l'augmentation de la demande permet de développer des solutions pour atténuer ces effets.
Le défi - L'entreprise pétrolière et gazière souhaitait comprendre comment l'augmentation de la demande et les arrêts de production pouvaient affecter sa capacité à répondre à la demande de ses clients. L'atténuation de ce risque protégerait ses revenus et améliorerait les services qu'elle fournit à ses clients.
La solution - L'entreprise a construit un modèle de jumeau numérique qui prend en compte diverses entrées et sorties séquencées par lots de la ligne principale selon le principe du premier entré - premier sorti (FIFO), la maintenance programmée et les ralentissements de service aléatoires ou les événements de défaillance. Le jumeau numérique s'est appuyé sur l'IA pour analyser les données historiques. Le client a pu utiliser les résultats de l'analyse du scénario du modèle pour aller de l'avant en toute confiance avec des recommandations sur les exigences de stockage et les philosophies d'exploitation afin d'atteindre les niveaux de service souhaités.
Conclusion
L'IA soutient la mise en œuvre des modèles commerciaux de l'industrie 4.0 au sein de l'industrie manufacturière. Les cas d'utilisation ci-dessus donnent un aperçu de la façon dont l'IA peut être appliquée parallèlement à une solution de transformation numérique pour optimiser la planification et résoudre des défis opérationnels complexes. Les cas d'utilisation servent également d'inspiration pour les entreprises manufacturières, car ils mettent en évidence le fait que l'IA peut être exploitée de diverses manières pour résoudre des problèmes propres à votre créneau de fabrication.