Par George Dickey
Dans des secteurs comme l'industrie manufacturière et automobile, l’IA a déjà révolutionné les processus et la productivité. Cet article vise à explorer l'emploi de l’IA dans les manufactures du monde entier.
Maintenance prédictive assistée par l'IA
Partout où des machines sont impliquées, la maintenance prédictive utilise des algorithmes IA pour prédire quand et comment une machine pourra tomber en panne. Cette mise en œuvre de l'IA permet de réparer les machines de manière proactive, avant qu'elles ne tombent en panne, afin de minimiser les coûts, d'optimiser les calendriers de maintenance et de réduire les temps d'arrêt du système. Pour les applications de maintenance prédictive, l’IA analyse les données historiques provenant des capteurs, les performances des équipements au fil du temps et la demande prévue afin de prédire les défaillances potentielles.
Pour que la maintenance prédictive fonctionne, les machines doivent comporter un ensemble de capteurs conçus spécialement à cet effet, des dispositifs de connectivité IoT et des unités de traitement de données intégrées au système. Les algorithmes de machine learning peuvent s'exécuter sur les unités de traitement de données intégrées, sur des serveurs locaux ou dans le cloud. La technologie de maintenance prédictive peut se rencontrer dans presque tous les secteurs, qu'elle soit mise en œuvre sur une simple pompe hydronique de système de refroidissement ou sur un tour à commande numérique à 12 axes à la pointe du progrès.
Optimisation de la chaîne d'approvisionnement assistée par l'IA
Dans le secteur manufacturier, la logistique de la chaîne d’approvisionnement peut influencer considérablement la productivité, pour le meilleur ou pour le pire. L'optimisation par l'IA des chaînes d'approvisionnement de fabrication peut permettre de prévoir la demande de ressources de la chaîne de montage, d'optimiser les niveaux de stocks en fonction de la vitesse de fabrication et de suggérer des itinéraires de stockage et de transport efficaces dans l'ensemble de l'usine. En combinant tous ces facteurs, l’IA appliquée aux chaînes d’approvisionnement des usines manufacturières peut réduire considérablement les coûts, augmenter la productivité et minimiser les retards.
Par exemple, l'usine Boeing d'Everett, le plus grand bâtiment de la planète avec près de 400 000 mètres carrés d'espace intérieur, fabrique quatre modèles d'avions différents. Un seul modèle, le Boeing 777, contient environ 3 millions de pièces provenant de plus de 500 fournisseurs. Boeing utilise des étiquettes RFID, des trackers GPS, des systèmes d'automatisation d'entrepôt, des véhicules automatisés, des systèmes de convoyeurs et une robotique avancée pour gérer sur son site la complexité de cette vaste chaîne d'approvisionnement. La rationalisation de la logistique de la chaîne d'approvisionnement s'appuie fortement sur un logiciel de logistique piloté par l'IA, qui assure la gestion au-delà des capacités humaines, non seulement pour la fabrication d'un seul avion, mais pour l'ensemble de l'usine.
Optimisation énergétique dans les opérations manufacturières
La productivité et l'efficacité d'une usine sont au cœur de ses indicateurs de performance. Réduire la consommation d’énergie peut augmenter la rentabilité d’une usine, mais sans une gestion efficace, cela peut réduire sa productivité globale. L'optimisation énergétique des usines assistée par l'IA implique d'analyser en temps réel les données provenant d'un ensemble de capteurs d'appareils et environnementaux, du fonctionnement des machines, des modèles de consommation d'énergie et des modèles de coûts, en vue d'identifier les sources d'inefficacité et de suggérer des ajustements pour utiliser l'énergie de manière optimale.
Par exemple, Siemens utilise des algorithmes IA pour créer des jumeaux numériques de ses usines, surveiller les performances des équipements, optimiser les calendriers de production et modifier les modèles de consommation d'énergie dans les différents types d'usines. Grâce à l'analyse prédictive basée sur l'IA, Siemens a prouvé qu'il était possible de réduire de 50 % les émissions liées à l'énergie tout en maintenant la productivité, en réduisant le gaspillage d'énergie pendant les périodes d'inactivité et en optimisant le fonctionnement des machines. Il convient d'employer des appareils tels que les compteurs intelligents, les systèmes de pilotage énergétique, les capteurs compatibles IoT et les plateformes de gestion de l'énergie assistée par l'IA. Même en tenant compte de leur coût initial élevé, leur utilisation peut réduire le coût global sur la durée de vie de l’usine.
Robotique assistée par l'IA dans l'industrie automobile
L'industrie automobile utilise des techniques d'assemblage robotisées à presque toutes les phases de l'assemblage. Les robots assistés par l'IA peuvent placer avec précision les matériaux, souder et fixer des sections ensemble, travailler avec des humains pour l'assemblage général (on les appelle « cobots » pour « robots collaboratifs ») et transporter les matériaux partout dans l'usine.
De plus, les mouvements robotiques eux-mêmes peuvent être optimisés à l’aide de l’IA. Par exemple, si un bras robotique utilise cinq moteurs indépendants pour commander un système de griffes à son extrémité, l'IA peut déterminer la meilleure manière de commander indépendamment les moteurs afin d'améliorer la précision, de réduire la consommation d'énergie et de réduire le temps nécessaire à la réalisation d'une tâche. Cette capacité est particulièrement bénéfique pour les applications de soudage, d'assemblage et de peinture, à l'instar des opérations réalisées dans une usine de fabrication automobile, car elle peut garantir des soudures homogènes et de haute qualité, tout en minimisant la consommation totale d'énergie et les délais de fabrication. Ces robots utilisent souvent des capteurs de vision par ordinateur, des systèmes de calcul, des unités de commande assistées par l'IA et divers capteurs de mouvement.
Contrôle qualité automatisé par l'IA
Les véhicules contiennent des centaines de milliers de composants, dont la plupart sont susceptibles de tomber en panne. À l'heure où l’automatisation devient prépondérante dans le processus d’assemblage, le besoin d’une assurance qualité rigoureuse aux normes élevées devient croissant. L'IA aide à identifier les défauts ou les écarts par rapport aux normes de qualité en analysant les images, les vidéos et les données des capteurs pour signaler les défauts de construction ou les composants défaillants.
Par exemple, le site de peinture automobile de Porsche contient un tapis roulant de six kilomètres de long qui comprend un processus de peinture entièrement robotisé et un tunnel d'inspection finale. Dans le tunnel d'inspection, des employés et des caméras haute résolution examinent les finitions des peintures. Les flux vidéo de ces caméras sont analysés par une IA capable de détecter les imperfections mineures, lesquelles peuvent être immédiatement corrigées.
Amélioration constante des processus
BMW a employé l'IA dans ses processus de peinture d'une autre manière : elle analyse l'ensemble du processus de sa chaîne de peinture. BMW utilise l'IA pour prédire l'augmentation des niveaux de poussière dans ses installations en fonction de la température et des saisons, ces niveaux pouvant avoir un impact négatif sur la qualité de la peinture. Sur la base de ces prédictions, BMW peut prévoir avec précision le remplacement des filtres de ses systèmes de conditionnement d'air afin de réduire les effets néfastes.
D’une manière générale, l’IA peut accepter de massives séries de données constituées d'une grande diversité d’entrées, et peut identifier des modèles et des irrégularités dans ces données pour surveiller ou prédire les résultats des données. Les données entrantes de BMW sont constituées d'une variété de données météorologiques historiques et actuelles, et le résultat est l'augmentation prévue des particules de poussière, puis le remplacement des filtres en conséquence.
Optimisation de la fabrication assistée par l'IA
L’IA peut fusionner diverses entrées de données, y identifier des schémas, faciliter leur analyse approfondie et fournir des recommandations adaptées aux applications pour améliorer encore davantage les usines et les processus, dans presque tous les secteurs. L'implémentation de l'IA permet aux humains de mieux comprendre les systèmes complexes, ce qui ouvre la possibilité de résoudre des problèmes concrets. Qu'il s'agisse de renforcer le contrôle qualité sur la chaîne d'inspection des peintures chez Porsche, de faciliter la gestion de la plus grande usine de fabrication de la planète chez Boeing ou de surveiller les performances d'une simple pompe hydronique, l'IA a la capacité d'optimiser l'efficacité de la fabrication industrielle, de maximiser les performances et de réduire la consommation d'énergie.
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