Que signifie l’IA dans l’industrie ?
Contrairement à l’IA en général, l’IA dans l’industrie se concentre sur des domaines d’application spécifiques, tels que le contrôle de la qualité, la maintenance prédictive, l’optimisation des processus et la robotique. L’IA dans l’industrie se traduit par l’utilisation d’algorithmes et de l’apprentissage automatique pour automatiser des tâches complexes, identifier des modèles et faire des prédictions utiles. Il s’agit d’analyser et de traiter de grandes quantités de données provenant de machines et d’installations.
Pourquoi les entreprises devraient-elles miser sur l’IA dans l’industrie ?
A travers l'analyse permise par l'IA, on peut par exemple détecter en temps réel les signes d'un dysfonctionnement machine et prévenir les pannes. L’utilisation de l’IA dans l’industrie permet de faire de la maintenance prédictive (Predictive Maintenance), de garantir la qualité des produits (Predictive Quality) et d’utiliser les ressources de manière plus efficace (Predictive Energy).
Quels sont les avantages de l’IA dans l’industrie ?
Voilà pourquoi les entreprises devraient utiliser des logiciels d’IA :
- Augmentation de la productivité et de l’OEE
- Transformation de la stratégie de maintenance vers une maintenance basée sur l’état des lieux
- Réduction des coûts, par ex. coûts d’énergie et de production
- Amélioration de la sécurité au travail
- Avantage concurrentiel (en prenant une longueur d'avance sur les concurrents)
- Amélioration de la qualité
- Réduction des arrêts imprévus
Les avantages de l’IA dans la production sont nombreux. Par exemple, les solutions d’IA, comme la maintenance prédictive, permettent de détecter les dysfonctionnements avant qu’ils ne provoquent des défaillances coûteuses. En cas de problème, des mesures de maintenance peuvent être prises immédiatement : les défaillances imprévues sont évitées, les coûts de maintenance sont réduits et la productivité de l’entreprise est augmentée. Dans ce contexte, les données contribuent également à la sécurité du travail : l'usure des matériaux peut être partiellement détectée, ce qui permet de prévenir les situations dangereuses.
Un autre grand avantage de l’IA dans l’industrie est l’amélioration de la qualité des produits. L’utilisation de l’IA permet aux entreprises de détecter et de corriger les défauts et les erreurs à un stade précoce. Les rebuts et les retouches sont réduits. Il en résulte une plus grande satisfaction des clients et une image positive pour l’entreprise.
La capacité de prédiction est donc un autre aspect important de l’IA. En analysant de grandes quantités de données, les algorithmes d’IA peuvent identifier des tendances et des modèles qui échappent généralement aux autres experts. Cela permet aux entreprises de prendre des décisions éclairées et de mieux faire face aux défis futurs.
L’utilisation de l’IA dans l’industrie : instructions pas à pas
L’utilisation de l’IA dans l’industrie nécessite une planification et une préparation minutieuses. Il est important de choisir la bonne technologie d’IA en fonction des exigences spécifiques de l’entreprise. Il convient de tenir compte d’aspects tels que l’évolutivité, la flexibilité et la compatibilité des données. Grâce aux nombreux projets d’IA que nous avons menés à bien dans l’industrie, nous sommes en mesure de fournir un aperçu précieux et de montrer à quoi il faut faire attention lors de l’utilisation de l’IA dans les entreprises.
1. Décision Make-or-Buy :
Avant de pouvoir utiliser une solution d’IA, les entreprises doivent décider si elles souhaitent développer une solution d’IA en interne ou l’acheter à l’extérieur. Ce faisant, elles doivent tenir compte de leurs exigences, ressources et budgets spécifiques. Quel peut être le prix de la solution envisagée ? Avons-nous suffisamment de personnel qualifié avec un savoir-faire en matière d’IA, de science des données, d’informatique et de production, ... ?
Trouver la réponse n’est pas toujours facile. Notre guide Make-or-Buy des solutions d’IA vous en dira plus et vous aidera à déterminer, à l’aide d’une liste de contrôle, quand la conception en interne ou en externe est la meilleure option.
2. Saisie des données :
Les sources de données pertinentes dans la production, par ex. les capteurs, les protocoles des machines et les données de contrôle qualité, doivent être identifiées. La connectivité des données doit être garantie.
3. Traitement et analyse des données :
Pour utiliser efficacement l’IA, il est important de disposer de données de qualité et en nombre suffisant. Celles-ci doivent être nettoyées, structurées et préparées pour être traitées par les algorithmes d’IA. L’objectif est d’identifier des modèles et des relations dans les données.
4. Intégration :
La solution d’IA est intégrée dans les systèmes de production existants. Des essais complets permettent de s’assurer que tout fonctionne parfaitement et que les données peuvent être traitées en temps réel.
5. Formation :
Les modèles d’IA sont entraînés à l’aide de toutes les données collectées. Il est important de revoir et d’adapter régulièrement le processus d’apprentissage afin d’améliorer la précision et les performances des modèles d’IA. Ainsi, les meilleurs résultats sont toujours obtenus.
Grâce à ces instructions étape par étape, vous disposez d’une base solide pour la mise en œuvre de l’IA dans votre production. L’IA offre un énorme potentiel d’optimisation de votre production et d’amélioration de votre compétitivité.
Exemples : utilisation de l’IA dans l’industrie
Pour illustrer l’application pratique de l’IA dans l’industrie, examinons maintenant quelques exemples concrets. Ces entreprises ont décidé d’acheter une solution d’IA et ont profité de ses avantages.
- Une entreprise de l’industrie automobile a utilisé Festo AX Industrial Intelligence pour améliorer la disponibilité des machines et l’assurance qualité dans la construction brute de carrosseries. L’utilisation d’algorithmes d’IA a permis de détecter en temps réel des problèmes tels que la chute d’air comprimé et de prendre des mesures immédiates. Les rebuts et les retouches ont ainsi été considérablement réduits, ce qui a permis de réaliser des économies substantielles. Les arrêts non planifiés ont pu être réduits de 25 %, le Mean-Time-To-Repair (MTTR) de 20 %.
- Une autre entreprise du secteur des semiconducteurs a utilisé Festo AX Industrial Intelligence pour maximiser la qualité de ses wafers. L’analyse IA a permis d’anticiper les sources d’erreurs typiques dans le processus de sciage (par ex., les surfaces rugueuses). Sur cette base, des mesures précoces d’assurance qualité ont été lancées. L’entreprise a économisé 100 000 € par an en raison de la réduction des rebuts par ligne.
Conclusion et perspectives
L’utilisation de l’intelligence artificielle dans l’industrie a un énorme potentiel. Elle offre aux entreprises de multiples avantages, tels qu’une augmentation de l’efficacité, une réduction des coûts et de meilleures bases de décision.
L’avenir de l’IA dans l’industrie est prometteur. Avec le développement constant des technologies d’IA et la prise de conscience croissante de leur potentiel, l’utilisation de l’IA dans l’industrie va continuer à augmenter. Les entreprises devraient se pencher très tôt sur le sujet et saisir les opportunités offertes par l’IA afin de rester compétitives et de développer des solutions innovantes. Il existe déjà sur le marché des solutions d’IA standardisées pour diverses applications, par ex. la maintenance prédictive des vérins. Celles-ci peuvent être connectées elles-mêmes et permettent ainsi une entrée simple et bon marché de l’IA dans l’industrie.
Les exemples tirés de la pratique montrent comment les entreprises profitent déjà de l’IA dans la production. Qu’elles développent elles-mêmes cette solution d’IA ou qu’elles l’achètent, il convient de peser soigneusement le pour et le contre. Acheter une solution d’IA auprès d’experts offre des avantages tels qu’une mise en œuvre rapide, des algorithmes éprouvés et une interface utilisateur conviviale. Il est important de bien peser la décision Make-or-Buy et de prendre en compte les exigences et les ressources spécifiques de l’entreprise.
