L’introduction de modèles de production allégée, Six Sigma, Heijunka et les initiatives de transformation numérique ont tous un point commun : réduire les coûts opérationnels pour maximiser la productivité. La mise en œuvre réussie de ces modèles de réduction des coûts nécessite l’utilisation de solutions technologiques transformatrices. L’intelligence artificielle (IA) et son sous-ensemble, les réseaux neuronaux (NN), donnent au secteur industriel les outils nécessaires pour améliorer l’efficacité opérationnelle, ce qui permet de réaliser des économies considérables.
Dans l’industrie manufacturière, la nécessité de fournir aux clients individuels des produits personnalisés de haute qualité modifie le paysage de la production. Par exemple, dans les lignes de production de lots de taille 1, le fabricant doit tenir compte de complexités telles que les changements d’outillage, les séquences de postes de travail et leurs effets sur l’ensemble du processus. Par conséquent, les modèles de simulation conventionnels qui évaluent les plans de capacité, l’utilisation des ressources ou qui prévoient les délais de maintenance sont susceptibles de ne pas être adaptés à l’évaluation des opérations de lots de taille 1.
Ainsi, alors que le modèle conventionnel permet de développer avec succès des stratégies de maintenance prédictive précises pour les cycles de production de masse, une approche différente est nécessaire pour les productions personnalisées. Cette approche implique le développement de règles ou de logiques complexes pour simuler les actions dynamiques des postes de travail, des équipements et des systèmes du lot 1. Si ces complexités ne sont pas intégrées, les stratégies de maintenance prédictive seront inefficaces, les temps d’arrêt seront longs et les coûts d’exploitation augmenteront.
Simplifier le développement d’une logique complexe dans les modèles de simulation
Les réseaux neuronaux offrent aux fabricants une approche rationalisée de la création d’une logique de règles complexes dans les modèles de simulation et de jumeaux numériques. L’algorithme des réseaux neuronaux est capable de capturer les variables dynamiques qui définissent des exigences de production complexes sans que le concepteur ait à créer des règles pour chaque variable.
Les réseaux neuronaux automatisent le processus de création de la logique et leur précision dépend de l’entraînement et du réentraînement qu’ils subissent pour prendre de meilleures décisions. L’automatisation du développement d’une logique complexe permet de gagner du temps et d’améliorer la prise de décision, ce qui se traduit par des économies quantifiables. Pour revenir à l’exemple précédent, l’intégration de NN dans des modèles de simulation de lignes de production de taille de lot 1 améliore ses capacités d’évaluation. Par exemple, lors de l’élaboration d’un plan d’ordonnancement en temps réel pour les cycles de production de personnalisation, le NN aide à prévoir les changements d’outils, les rotations de postes de travail et le processus d’assemblage afin de garantir la production d’articles personnalisés de haute qualité. Le processus de production optimisé élimine les goulets d’étranglement opérationnels et réduit les coûts.
Automatisation des processus décisionnels
La mise en œuvre de processus d’optimisation axés sur les données est cruciale pour obtenir les avantages de l’industrie 4.0. La transformation numérique des processus de fabrication traditionnels résout déjà les défis liés à la capture et à l’agrégation des données grâce à l’utilisation d’API. L’utilisation de modèles de simulation, du jumeau numérique et d’autres outils d’analyse de données résout les défis liés à l’obtention d’un aperçu à partir des données capturées. Il ne reste plus qu’à explorer et à optimiser la simplification du processus d’analyse des données grâce à l’automatisation.
Les réseaux neuronaux offrent au secteur industriel une solution robuste pour automatiser la prise de décision à la source. Par exemple, l’intégration d’algorithmes NN dans une application analytique lui donne le pouvoir d’analyser les complexités opérationnelles et de fournir des résultats d’évaluation sans intervention humaine. Si l’industrie 4.0, l’automatisation intelligente et la réduction de l’intervention humaine, doit être réalisée, alors l’intégration continue des réseaux neuronaux offre une voie vers l’automatisation intelligente.
L’automatisation réussie des tâches d’analyse des données offre deux avantages cruciaux aux entreprises industrielles. D’une part, elle réduit la charge financière associée à l’embauche de plusieurs techniciens pour gérer les données et, d’autre part, elle démocratise l’analyse des données et sa compréhension auprès du personnel technique et non technique. Un exemple est l’utilisation du logiciel Simio pour analyser les données provenant d’activités opérationnelles complexes. Grâce à Simio, les non-développeurs peuvent créer des réseaux neuronaux pour remplacer des règles ou des logiques complexes sans avoir besoin de connaissances ou d’expérience en programmation.
Les plateformes d’IA open-source telles qu’ONNX et son format de fichier donnent aux entreprises industrielles les outils nécessaires pour exploiter les algorithmes NN existants afin d’automatiser des flux de travail spécifiques. Les capacités d’automatisation intelligente du NN et la disponibilité des ressources open source réduisent le temps consacré aux tâches répétitives et améliorent l’efficacité opérationnelle – ce qui entraîne une réduction des coûts d’exploitation.
Améliorer les systèmes intelligents
La quatrième révolution industrielle consiste à développer des espaces cyber-physiques hautement fonctionnels qui limitent l’intervention humaine. Malgré les étapes admirables franchies dans la mise en œuvre de solutions transformatrices, dans de nombreux cas, les décisions finales sont prises par des personnes. Par exemple, un jumeau numérique, qui est un miroir numérique de systèmes physiques, envoie toujours des notifications à l’utilisateur pour l’inciter à agir. Mais au sens propre de l’automatisation, l’automatisation complète signifie que le système intelligent ou le jumeau numérique devrait être capable de prendre des décisions cruciales sans en informer son gestionnaire.
Il est important de noter que le tampon mis en place par un processus de notification vise à garantir la sécurité et la responsabilité dans l’atelier. La crainte qu’un système interprète mal les données de l’atelier signifie qu’un superviseur doit être en place pour assumer la responsabilité de ses actions. La capacité d’entraîner régulièrement les réseaux neuronaux à améliorer leurs niveaux de précision en matière d’évaluation situationnelle pourrait être le dernier maillon pour atténuer ces craintes et parvenir à une automatisation complète.
Les réseaux neuronaux sont formés à partir de données historiques et de données réelles, ce qui améliore la capacité d’un système à faire des déductions précises en temps réel. Les systèmes intelligents bénéficieront donc d’un processus analytique itératif et on pourra leur faire confiance pour passer de l’émission de notifications à la prise de mesures.