Comment l'IA et l'apprentissage automatique révolutionnent l'usinage CNC

De la chaîne d'approvisionnement jusqu'à la pièce finie et installée, l'optimisation incrémentale sera au cœur du travail de fabrication futur. Qu'est-ce qu'il faudra pour rendre l'optimisation plus automatisée ? L'intelligence machine et l'apprentissage automatique. Nous explorons.

Le moteur de la fabrication d'aujourd'hui réside dans l'usinage CNC. Mais où le CNC se dirige-t-il ? Vers une optimisation continue et automatisée, disent les experts de l'industrie et les universitaires.

L'optimisation peut sembler un concept simple, mais elle est complexe — surtout à automatiser. Il y a tellement de technologie sous-jacente, y compris les logiciels et les données — et l'interprétation humaine — nécessaires pour rendre l'automatisation dans la fabrication une réalité.

Nous examinons deux domaines qui devraient vraiment avoir un impact au sein des systèmes CNC : l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle, ou « IA ». L'intelligence artificielle — qu'elle vienne d'algorithmes basés sur logiciel, de sondes intelligentes ou de commande vocale — est une moitié du puzzle de l'optimisation. L'autre moitié est l'apprentissage automatique.

L'apprentissage automatique prend les données machine et, en théorie, s'auto-optimise ou change de cap pour prendre des mesures correctives. Cela ne signifie pas qu'il n'y a pas d'implication humaine. Au contraire, cela signifie qu'il y a une implication humaine constante qui définit et affine ou enseigne à une machine les paramètres de l'optimisation — via l'évaluation analytique, la simulation, la programmation et les tests.

Imaginez des systèmes avec plus d'utilité prédictive qui rapportent des informations nuancées sur la machine et la construction de pièces et sont pré-programmés pour ajuster et auto-planifier les temps d'arrêt ou déclencher des activités de machine dans une cellule plus saine. Imaginez des systèmes d'exploitation de machine qui peuvent communiquer et agir avec les machinistes par commande vocale.

Qu'est-ce qui se fait aujourd'hui pour rapprocher l'industrie de cet état futur ? Nous avons parlé au cofondateur et PDG de MachineMetrics, Bill Bither, et d'autres pour le découvrir.

IA et apprentissage automatique sur machines CNC : La valeur de la visibilité

Avec un background en génie mécanique et une connaissance de la fabrication dans l'industrie aérospatiale et de la défense, Bither a reconnu un besoin de logiciels de processus plus nuancés et en temps réel dans la fabrication. Bither a passé cinq ans chez Hamilton Sundstrand, une division de United Technologies, où il a conçu des systèmes hydrauliques.

« Il y a une opportunité d'exploiter les données pour vraiment comprendre ce qui se passe sur le plancher d'usine et pour prendre de meilleures décisions », dit Bither. « Le défi est que c'est assez difficile de se connecter aux machines. Donc nous avons commencé une entreprise il y a un peu moins de cinq ans pour augmenter la visibilité de la production en rendant facile la connexion aux machines CNC. »

MachineMetrics fournit une visualisation en temps réel de l'analytique des machines CNC — ou ce que Bither appelle « l'analytique descriptive » qui permet à une entreprise de voir des métriques de production précises, telles que les taux d'utilisation, et de les suivre jusqu'aux objectifs de production. Il y a plusieurs autres domaines d'analytique sur lesquels il fournit des informations, y compris les données diagnostiques, prédictives et prescriptives.

Le résultat : des augmentations de débit et d'efficacité de 20 pour cent ou plus sur sa base de 100 clients de fabricants de taille moyenne à grande. Étant donné son grand ensemble de données sur des milliers de machines, la plateforme MachineMetrics inclut également le benchmarking — ce qui aide les entreprises à se mesurer par rapport à leurs pairs et à rester compétitives.

Prendre de meilleures décisions n'est pas seulement une question d'investir dans l'équipement, dit Bither. Avec des données de production plus détaillées, les fabricants peuvent évaluer quels processus ont besoin d'être optimisés. Les données diagnostiques peuvent aider les équipes de maintenance et les fabricants de machines à améliorer les fonctions et à créer une boucle de rétroaction réelle.

Les données prédictives permettent aux équipes de comprendre les conditions et quand les CNC auront besoin d'aide. L'analytique prescriptive capitalise sur les conditions pour offrir une direction et des conseils opportuns aux opérateurs.

Usinage CNC intelligent : Alarmes, déclencheurs et surveillance de broche

« L'IA est un terme très générique », dit Bither. « Si un humain n'a pas à faire un calcul dans sa tête et que la machine le fait, cela pourrait être considéré comme de "l'IA". Avec l'apprentissage automatique, il y a des cas d'utilisation très spécifiques pour cela … Il y a l'apprentissage automatique supervisé, qui nécessite un entraînement et un retour d'information, et l'apprentissage automatique non supervisé qui n'en nécessite pas. »

Comprendre la défaillance de broche ou classer automatiquement les temps d'arrêt pourrait nécessiter l'apprentissage automatique, explique Bither. Les alertes déclenchées par une logique simple qui notifient un opérateur qu'une machine est tombée en panne trois fois aujourd'hui n'est pas nécessairement de l'apprentissage automatique per se — mais c'est le genre d'algorithme intelligent basé sur des règles qui aide les opérateurs humains à suivre et gérer facilement les systèmes.

La technologie basée sur l'intelligence rend le travail d'un opérateur plus proactif. Une information bien chronométrée peut faire la différence entre perdre des jours de profit d'une CNC et être capable de planifier et d'organiser des chemins alternatifs vers les objectifs de production.

L'automatisation et l'intelligence basée sur capteurs intelligents sont également venues à la gestion des stocks et aux solutions de distribution pour l'outillage. Apprenez comment prendre le contrôle et réduire le gaspillage dans les dépenses d'approvisionnement.

L'IA et l'apprentissage automatique permettent des décisions plus intelligentes et une compréhension plus profonde de la défaillance d'outil, de la durée de vie d'outil et de la qualité de pièce

MachineMetrics n'est pas seul. Les ingénieurs du Centre de Recherche en Fabrication Avancée's Factory 2050 à Sheffield, Royaume-Uni, utilisent également l'IA et l'apprentissage automatique pour l'utilisation des machines. Ils utilisent du matériel de calcul en périphérie pour suivre la consommation d'énergie dans les composants de suspension automobile. Ils travaillent également avec Tinsley Bridge pour surveiller les processus de fabrication.

« Interroger nos taux d'utilisation des machines signifie que nous avons une meilleure visibilité de ce qui était fabriqué et quand, et la capacité d'évaluer si nous planifions efficacement », dit Russell Crow, directeur de l'ingénierie chez Tinsley Bridge, dans un article de Metrology News.

La prochaine phase de ce projet est d'enseigner aux machines à apprendre et détecter les composants non-conformes en production et trouver l'usure d'outil incohérente qui pourrait affecter la qualité de la pièce.

« Les insights que l'IA fournira nous permettront d'identifier quand nos machines nécessiteront une intervention pour les changements d'outils, ou combien de temps nous pouvons les faire fonctionner sans intervention », dit Crow. « Prédire la défaillance d'outil et prolonger la durée de vie d'outil affectera également nos taux de réussite du premier coup, réduisant les pièces non-conformes et augmentant la productivité. »

Avez-vous besoin d'une réponse à une question technique ? Demandez à l'Équipe Technique Métallurgie MSC dans le forum.

L'automatisation dans la fabrication libère du temps pour la résolution cruciale de problèmes

L'avenir de l'usinage sera sans aucun doute plus automatisé. Avec un fossé des compétences imminent et une évolution technologique se produisant simultanément, l'automatisation élèvera la valeur des travailleurs qui programment, dépannent et maintiennent les systèmes CNC automatisés et les pièces fabriquées.

Les concepteurs industriels, les ingénieurs de processus et les opérateurs de machine travailleront plus étroitement ensemble que jamais, s'attendent les experts de l'industrie.

« [L]a plupart des fabricants croient que la cause n°1 de la pénurie de compétences est « le changement de compétences dû à l'introduction de nouvelles technologies avancées et d'automatisation » », écrivent le Manufacturing Institute et Deloitte dans leur rapport 2018 sur le fossé des compétences et l'avenir du travail.

Pour en savoir beaucoup plus sur les compétences futures nécessaires sur le plancher d'atelier, lisez « Industrie 4.0 : Compétences de fabrication nécessaires dans les usines intelligentes. »

Mais arriver à un lieu d'automatisation nécessite une programmation de machine complexe et une intégration plus profonde des technologies basées sur Internet et cloud. L'avenir, faute d'un meilleur mot, sera optimisé pour être optimal pour la production. Et les compétences numériques, ainsi que les compétences douces, la pensée critique et la gestion des personnes, sont également nécessaires, selon l'étude Deloitte et Manufacturing Institute, qui écrit :

« Dans la fabrication, cela se traduit généralement par la résolution de problèmes en production, comme avoir la capacité d'identifier les défaillances de qualité avec des pièces sortant d'une ligne de production automatisée et, plus important encore, de prendre des actions qui remédient au problème en temps réel. »

Crow, de Tinsley Bridge, est d'accord. La qualité future vient de l'optimisation des processus et des machines ensemble.

« Dans le futur, les insights dans nos données nous permettront de faire fonctionner nos machines plus efficacement, donc nous pourrons libérer du temps pour nos ingénieurs pour travailler sur des tâches à valeur ajoutée telles que la programmation pour plusieurs travaux ou machines, créant une usine plus intelligente qui nous aidera à fabriquer des produits techniquement avancés », dit Crow.

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