Comment l'IA transforme l'industrie manufacturière

Maintenance prédictive utilisant l'IA

Dans toute application impliquant des machines, la maintenance prédictive utilise des algorithmes d'IA pour prédire quand et comment une machine pourrait tomber en panne. Cette implémentation de l'IA permet de réparer de manière proactive les machines avant qu'elles ne se brisent afin de minimiser les coûts, optimiser les horaires de maintenance et réduire les temps d'arrêt du système. Pour les applications de maintenance prédictive, l'IA analyse les données historiques provenant des entrées des capteurs, la performance de l'équipement au fil du temps, et la demande prévue pour anticiper les pannes potentielles.   Pour que la maintenance prédictive fonctionne, les machines doivent inclure un ensemble de capteurs spécialement conçus, des dispositifs de connectivité IoT, et des unités de traitement des données sur le système. Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent s'exécuter sur des unités de traitement des données intégrées, des serveurs locaux ou le cloud. La technologie de maintenance prédictive peut être trouvée dans presque toutes les industries, qu'elle soit implémentée sur une simple pompe de système de refroidissement à hydronique ou sur un CNC de pointe à 12 axes.

Optimisation de la chaîne d'approvisionnement à l'aide de l'AI

Dans la fabrication, la logistique de la chaîne d'approvisionnement peut influencer considérablement le rendement, pour le meilleur ou pour le pire. L'optimisation des chaînes d'approvisionnement de fabrication, alimentée par l'IA, peut prévoir la demande d'actifs de la chaîne de montage, optimiser les niveaux d'inventaire en fonction de la vitesse de fabrication et suggérer des itinéraires de stockage et de transport efficaces à travers une usine. En combinant tous ces éléments, l'IA utilisée dans les applications de la chaîne d'approvisionnement de fabrication peut réduire considérablement les coûts, augmenter le rendement et minimiser les retards.   Par exemple, l'installation d'Everett de Boeing, le plus grand bâtiment sur la planète avec plus de 98 acres 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 FRID, des traceurs GPS, des systèmes d'automatisation d'entrepôt, des véhicules automatisés, des systèmes de convoyeur et des robots avancés pour gérer la complexité vaste de la chaîne d'approvisionnement au sein de l'installation. La rationalisation de la logistique de la chaîne d'approvisionnement repose fortement sur le logiciel logistique piloté par l'IA pour fournir une gestion surhumaine non seulement de la fabrication d'un seul avion, mais de l'ensemble de l'usine.

Optimisation énergétique dans les opérations d'usine

La productivité et l'efficacité d'une usine sont au cœur de ses indicateurs de performance. Réduire la consommation d'énergie peut augmenter l'efficacité des coûts d'une usine, mais si elle n'est pas gérée efficacement, elle peut réduire sa productivité globale. L'optimisation énergétique d'une usine utilisant l'IA implique l'analyse des données en temps réel provenant d'une gamme de capteurs de dispositifs et de l'environnement, des opérations des machines, des schémas d'utilisation de l'énergie et des schémas de coûts pour identifier les inefficacités et suggérer des ajustements pour une utilisation optimale de l'énergie.   Par exemple, Siemens utilise des algorithmes d'IA pour créer des jumeaux numériques d'usines, surveiller la performance des équipements, optimiser les plannings de production et modifier les schémas d'utilisation de l'énergie dans une variété de types d'usines. Grâce à l'analytique prédictive basée sur l'IA, Siemens a prouvé qu'elle pouvait aider à réduire les émissions liées à l'énergie de 50 % tout en maintenant la production en réduisant le gaspillage d'énergie pendant les périodes d'inactivité et en optimisant les temps de fonctionnement des machines. Des dispositifs tels que les compteurs d'énergie intelligents, les systèmes de surveillance de l'énergie, les capteurs IoT, et les plateformes de gestion énergétique basées sur l'IA doivent être employés. Même compte tenu de leur coût initial élevé, leur utilisation peut réduire le coût de vie global de l'usine.

Robotiques alimentées par l'IA dans l'industrie automobile

La fabrication automobile utilise des techniques d'assemblage robotisé à presque chaque phase du processus d'assemblage. Les robots alimentés par l'IA peuvent placer précisément les matériaux, souder et fixer des sections ensemble, travailler avec des humains pour l'assemblage général (appelés 'cobots' – pour robots collaboratifs), et transporter des matériaux dans une installation de fabrication.   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 contrôler un dispositif de griffes à l'extrémité du bras, l'IA peut définir la manière la plus efficace de contrôler indépendamment les moteurs pour améliorer la précision, réduire la consommation d'énergie et réduire le temps d'exécution d'une tâche. Cette capacité est particulièrement bénéfique pour les applications de soudage, d'assemblage et de peinture telles que celles utilisées dans les installations de fabrication automobile, car elle peut assurer des soudures de haute qualité et cohérentes, tout en minimisant la consommation totale d'énergie et le temps de fabrication. Ces robots utilisent souvent des capteurs de vision par ordinateur, des systèmes de calcul, des unités de contrôle activées par l'IA et divers capteurs de mouvement.

Contrôle qualité automatisé par IA

Les véhicules contiennent des centaines de milliers de composants, dont la plupart sont sujets à des défaillances. À mesure que l'automatisation prend de plus en plus en charge le processus d'assemblage, il y a un besoin croissant d'une assurance qualité rigoureuse et de haute qualité. L'IA aide à identifier les défauts ou les écarts par rapport aux normes de qualité en analysant des images, des vidéos et des données de capteurs pour signaler une construction défectueuse ou des composants individuels.   Par exemple, l'installation de peinture automobile de Porsche dispose d'un convoyeur de quatre miles de long qui inclut un processus de peinture entièrement robotisé et un tunnel d'inspection final. Dans le tunnel d'inspection, les employés et des caméras haute résolution examinent les finitions peintes. Les flux vidéo de ces caméras sont analysés par une IA capable de détecter des imperfections mineures pouvant être immédiatement corrigées.

Amélioration continue des processus

BMW a employé l'IA dans leur processus de peinture d'une manière différente : analyse globale du processus pour leur chaîne de peinture. Ils utilisent l'IA pour prédire une augmentation des niveaux de poussière dans leur installation, ce qui peut affecter négativement la qualité de leur peinture en fonction des schémas de température et de saison. Sur la base de cette prédiction, BMW peut synchroniser précisément le remplacement des filtres dans leurs systèmes CVC afin de minimiser efficacement les effets nocifs.   De manière générale, l'IA peut accepter de vastes séries de données en utilisant une variété d'entrées de données, identifiant des motifs et irrégularités dans ces données pour surveiller ou prédire les résultats des données. L'entrée de données de BMW était une variété de dates météorologiques historiques et actuelles, et la sortie est une augmentation attendue des particules de poussière suivie d'un changement de filtre.

Optimisation de la fabrication utilisant l'AI

L'IA peut amalgamer des données diversifiées, identifier des schémas, faciliter l'analyse approfondie et fournir des recommandations adaptées aux applications pour augmenter les améliorations dans les usines et les secteurs manufacturiers dans presque tous les secteurs. Les humains peuvent mieux comprendre les systèmes complexes grâce à la mise en œuvre de l'IA, permettant de résoudre des problèmes concrets. Que ce soit pour imposer une nouvelle ère de contrôle qualité sur la ligne d'inspection de peinture de Porsche, aider à gérer la plus grande installation de fabrication au monde chez Boeing, ou surveiller la performance d'une simple pompe hydronique, l'IA peut optimiser l'efficacité de la fabrication industrielle, maximiser les performances et réduire la consommation énergétique.

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