7 façons dont l'intelligence artificielle a un impact positif sur la fabrication

L'intelligence artificielle dans la fabrication fait partie d'une tendance plus large vers une production entièrement automatisée. Avec le développement des « usines intelligentes », les systèmes d'IA ont le potentiel de transformer la façon dont les entreprises gèrent leurs lignes de production, permettant une plus grande efficacité en améliorant les capacités humaines, en fournissant des informations en temps réel et en facilitant la conception et l'innovation des produits.

Une nouvelle révolution industrielle

La fabrication a parcouru un long chemin depuis la révolution industrielle des années 1800, lorsque des machines à eau et à vapeur ont été utilisées pour la première fois pour aider les travailleurs. Dans les années 1960, l'Industrie 3.0 - la troisième révolution industrielle - était bien avancée, avec General Motors dévoilant le premier robot industriel en 1961. Cependant, les premiers robots industriels avaient une portée limitée, programmés pour effectuer une seule tâche à la fois.

Maintenant, l'industrie manufacturière est au dernier stade de son évolution :Industrie 4.0 .

L'industrie 4.0 fait référence à l'utilisation de l'automatisation et à l'échange de données, et englobe des technologies telles que l'Internet des objets, le cloud computing et l'intelligence artificielle.

Un scénario :lors de la production en usine, un capteur détecte un équipement défectueux. Ces données sont transmises via le cloud computing, qui signale immédiatement le défaut et demande automatiquement un remplacement. Cet exemple d'analyse et d'action en temps réel peut augmenter considérablement l'efficacité sur l'ensemble de la ligne de production.

7 façons dont l'intelligence artificielle peut avoir un impact sur la fabrication :

1. Optimiser les processus de production

L'intelligence artificielle peut aider à augmenter l'efficacité de l'atelier de production en automatisant les tâches manuelles ou répétitives. La robotique est un domaine où cela est déjà en pratique, les robots étant utilisés pour effectuer des tâches physiques telles que l'assemblage, le levage et l'emballage. L'utilisation de robots industriels de cette manière élimine le besoin pour les humains d'effectuer des tâches manuelles de routine, permettant aux travailleurs de se concentrer sur des opérations plus complexes.

L'année dernière, les chercheurs de Siemens ont dévoilé leur robot à deux bras, capable de fabriquer des prototypes sans avoir besoin d'être programmé. Le robot est capable de déchiffrer différents modèles CAO, éliminant ainsi le besoin de programmer ses processus. D'autres développements dans cet espace pourraient voir l'avenir de la production devenir entièrement automatisé.

Les systèmes d'IA pourront également optimiser les processus de fabrication en surveillant chaque étape du cycle de production, comme les délais et les quantités utilisées. Dans le cas de la fabrication additive, des algorithmes d'apprentissage automatique peuvent être utilisés pour prédire le taux de remplissage des constructions de machines, optimisant ainsi la planification de la production.

2. Environnements de travail plus sûrs

Un domaine de la robotique qui a pris le devant de la scène ces dernières années est la notion de « cobots », des robots collaboratifs conçus pour travailler en toute sécurité avec les humains. Petits et légers, les cobots offrent un point d'entrée aux entreprises cherchant à adopter des technologies robotiques, car ils sont considérablement moins chers et plus faciles à programmer que les robots industriels traditionnels.

Les cobots peuvent aider à créer des environnements de travail plus sûrs en des tâches plus dangereuses et physiques, laissant les travailleurs libres de travailler sur des tâches plus complexes et d'éviter les blessures. Avec le temps, les algorithmes d'apprentissage automatique pourront améliorer les capacités des robots d'usine afin qu'ils puissent mieux interagir avec les humains et recevoir leurs instructions.

Un problème avec de nombreux systèmes robotiques autonomes est l'approche basée sur des règles, dans laquelle les robots sont programmés pour une tâche et sont incapables de réagir aux changements ou aux actions inattendues. L'apprentissage automatique surmonte ce défi en analysant de grandes quantités de données pour identifier des modèles significatifs. À partir de là, le système est capable d'apprendre et de s'améliorer continuellement sans avoir besoin d'être programmé pour une seule tâche. L'intégration de systèmes et de capteurs d'IA pourrait avoir des implications importantes pour la sécurité des travailleurs :par exemple, un robot serait capable de reconnaître une situation dangereuse et de prendre des mesures préventives pour éviter les blessures.

3. Prévision de la demande

Un excellent moyen d'améliorer l'efficacité de la production consiste à prévoir et à prévoir avec précision la demande. Les systèmes alimentés par l'IA peuvent être extrêmement utiles pour cela, car ils sont capables de tester de nombreux modèles différents et les résultats possibles. Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent utiliser les données pour découvrir des modèles significatifs et fournir des informations en temps réel. Les fabricants peuvent utiliser ces informations pour prévoir la demande et déterminer les produits à prioriser en conséquence.

4. Innovation produit

L'intelligence artificielle crée de nouvelles possibilités de production — la conception générative en est un bon exemple. Utilisé par Airbus et New Balance, le logiciel de conception générative permet aux ingénieurs de générer des centaines, voire des milliers, de possibilités de conception. Les concepteurs et les ingénieurs peuvent ensuite choisir les résultats qui répondent le mieux à leurs besoins.

Dans ce cas, l'intelligence artificielle est capable de résoudre les principaux défis de fabrication et d'ingénierie en créant de nouvelles solutions de conception qui seraient autrement impossibles ou inconcevables. Cette forme de « co-création » entre les humains et la technologie permettra aux fabricants de créer de nouveaux produits innovants et de fournir des services répondant aux besoins des clients en moins de temps et à moindre coût.

5. Chaînes d'approvisionnement simplifiées

Selon une étude récente, les entreprises consacrent en moyenne 6 500 heures par an à des processus manuels liés aux activités de gestion de la chaîne d'approvisionnement. Cela comprend le traitement des factures papier, la réponse aux fournisseurs et la recherche des numéros de bon de commande. En automatisant bon nombre de ces tâches de routine, le temps passé pourrait être considérablement réduit.

Mais l'intelligence artificielle peut aller encore plus loin, en optimisant les processus de planification de la chaîne d'approvisionnement. Grâce à la technologie d'apprentissage automatique, les fabricants peuvent potentiellement identifier des modèles de demande pour divers produits, y compris des variables clés telles que le comportement du marché, les développements politiques ou socio-économiques, par exemple. Cela pourrait aider à prévoir la demande future du marché, avoir un impact sur la manière dont les matières premières sont obtenues et aider les fabricants à prendre des décisions financières et de recrutement clés.

Optimiser ainsi l'ensemble du processus de prise de décision tout au long de la chaîne d'approvisionnement peut également aider à accélérer la livraison et à équilibrer l'offre et la demande.

6. Maintenance prédictive

La disponibilité d'un équipement d'outillage fonctionnel est vitale pour toute opération de production. Être capable de prédire et de prévenir les pannes ou les dysfonctionnements de l'équipement est donc très bénéfique pour un processus de production fluide et efficace. Cependant, l'entretien des équipements de production est généralement basé sur un calendrier fixe, quel que soit l'état de fonctionnement actuel, ce qui fait perdre un temps précieux de main-d'œuvre et augmente le risque de pannes inattendues des équipements.

Les fabricants reconnaissent donc de plus en plus l'importance des solutions de maintenance prédictive, par exemple en utilisant des capteurs pour suivre l'état et les performances des équipements. Avec le temps, la maintenance prédictive peut éventuellement évoluer vers des systèmes d'apprentissage automatique capables d'analyser de grandes quantités de données pour prédire de futurs dysfonctionnements. Cela augmenterait considérablement l'efficacité et aiderait à réduire les coûts de maintenance liés aux pièces de rechange coûteuses.

7. Fabrication sur mesure

Une grande partie de l'avenir de la fabrication résidera dans la personnalisation de masse. Comme les consommateurs attendent de plus en plus des produits personnalisés, les fabricants devront trouver des moyens de répondre à cette demande sans affecter l'efficacité.

Avec les approches traditionnelles de production de masse, la personnalisation n'est ni rentable ni rapide. L'émergence de technologies comme la fabrication additive, cependant, renverse la situation. Les progrès de l'intelligence artificielle et de la fabrication additive aideront les fabricants à répondre à la demande en fabriquant des produits pertinents pour leurs clients. Cela aidera également à partager des données tout au long de la chaîne de valeur pour créer un service client plus réactif et des livraisons plus rapides.

Améliorer l'efficacité de la production avec l'IA

Les développements technologiques, tels que le cloud computing, les mégadonnées et l'apprentissage automatique, ont des implications importantes sur la façon dont les produits sont fabriqués. L'intelligence artificielle est la prochaine étape logique de cette évolution et jouera un rôle clé pour aider à améliorer la productivité, l'efficacité et la visibilité des opérations de fabrication.

On a beaucoup parlé de la possibilité que l'IA et l'automatisation remplacent les travailleurs humains, mais ce n'est pas nécessairement le cas. L'IA ne remplacera pas l'intelligence humaine; au contraire, il soutiendra et améliorera le rôle des humains en éliminant les tâches manuelles répétitives et la possibilité d'erreur humaine. Les travailleurs pourraient alors être recyclés pour effectuer des tâches plus complexes.

Les fabricants devront utiliser des processus de fabrication flexibles, ce qui signifie qu'ils doivent être capables de s'adapter rapidement pour exploiter les nouvelles technologies et être réactifs aux besoins des clients et au paysage du marché en constante évolution.