Contrairement à l'IA généraliste, l'IA appliquée à l'industrie manufacturière s'article autour de domaines précis comme le contrôle de la qualité, la maintenance prédictive, l'optimisation des processus et la robotique. L'IA de l'industrie manufacturière a recours a des algorithmes et à l'apprentissage automatique pour automatiser des tâches complexes, identifier des schémas et formuler des prédictions. Elle analyse et traite de grands volumes de données provenant de machines et de systèmes.
En quoi les entreprises pourraient tirer profit de l'IA dans l'industrie manufacturière ?
Elles pourraient notamment, par une simple analyse de données, détecter en temps réel les dysfonctionnements d'une machine. L'intégration de l'IA dans l'industrie permet de mettre en place une maintenance prédictive, garantir la qualité des produits (qualité prédictive) et d'exploiter plus judicieusement les ressources (énergie prédictive).
L'apprentissage automatique est le moteur technologique de l'IA dans l'industrie manufacturière. Contrairement aux systèmes à base de règles, les modèles d'apprentissage automatique (ML) puisent dans les données de production historiques en temps réel pour affiner continuellement leurs prédictions. Ils conviennent tout spécialement aux environnements dynamiques où les processus et les conditions changent fréquemment.
Les applications courantes comprennent la maintenance prédictive, laquelle détecte les motifs d'usure des machines par le biais d'algorithmes avant la survenue des pannes, et le contrôle de la qualité, où les systèmes de vision par ordinateur identifient les défauts plus rapidement et efficacement que les inspections manuelles. L'apprentissage automatique sert aussi à optimiser les processus, par exemple en ajustant les paramètres en temps réel pour réduire la consommation d'énergie ou stabiliser la qualité de la production. Elle est idéale dans l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement car l'apprentissage automatique analyse les variations de la demande, les délais de livraison et la disponibilité des matériaux afin de rendre les processus plus résilients et plus économiques.
La force de l'apprentissage automatique réside dans son évolutivité. Une fois entraînés, les modèles trouvent leur place dans diverses installations ou lignes de production. Les entreprises peuvent donc normaliser leurs pratiques d'excellence à l'échelle mondiale. De même, les algorithmes s'adaptent aux conditions locales et poursuivent leur apprentissage avec chaque nouvel ensemble de données.
Pour les entreprises, cela se traduit par une baisse des immobilisations et des coûts, mais aussi par une flexibilité et une compétitivité accrues. L'intégration de la ML dans les systèmes de production est donc une étape décisive vers une production véritablement axée sur les données.
Les entreprises devraient recourir à des logiciels IA pour les raisons suivantes :
Les avantages de l'IA dans la production sont multiples. Des solutions IA comme la maintenance prédictive permettent d'identifier les dysfonctionnements avant qu'ils n'entraînent des pannes coûteuses. En cas de besoin, des mesures de maintenance peuvent être appliquées immédiatement. Il en résulte une réduction des pannes imprévues, descoûts de maintenance et une productivité accrue. En outre, les données renforcent également la sécurité au travail grâce à la détection précoce de l'usure des matériaux et donc les situations dangereuses.
Un autre avantage majeur de l'IA dans l'industrie est l'amélioration de la qualité des produits. Grâce à l'IA, les entreprises détectent et corrigent les défauts et les erreurs à un stade précoce, ce qui réduit les rejets et les reprises. Les clients sont plus satisfaits et l'entreprise bénéficie d'une image globalement positive.
C'est pourquoi la capacité prédictive est un autre aspect important de l'IA. Capable d'analyse de grands volumes de données, les algorithmes IA soulignent des tendances et des modèles qui échapperaient normalement aux experts. Les entreprises prennent donc des décisions éclairées et relèvent les défis avec plus de succès.
L'intégration de l'IA dans l'industrie exige un travail minutieux d'organisation et de préparation. Il convient de choisir la technologie d'IA adaptée aux besoins spécifiques de l'entreprise. Il faut tenir compte de certains facteurs comme l'évolutivité, la flexibilité et la compatibilité des données. Forts de nos nombreux projets IA menés avec succès dans l'industrie, nous avons accumulé de précieuses informations et savons à quoi il faut être attentifs.
1. Le choix entre conception ou achat :
Avant de déployer une solution d'IA, les entreprises doivent décider si elles souhaitent développer une solution d'IA en interne ou l'acquérir auprès de tiers. Pour ce faire, elles doivent tenir compte de leurs besoins spécifiques, de leurs ressources et de leur budget. Combien voulons-nous dépenser pour une solution ? Disposons-nous de suffisamment de spécialistes en IA, en science des données, en informatique et en production, etc ?
La réponse n'est pas toujours évidente. Notre guide des solutions IA (Make or Buy) vous en dira plus à ce sujet; il comprend une liste de contrôle pour déterminer si une solution interne ou externe est la meilleure option.
2. Acquisition de données :
identifier les sources de données intéressantes pour la production, notamment les capteurs, les journaux des machines et les données de contrôle de la qualité. La connectivité des données doit être garantie.
3. Traitement et analyse des données :
pour exploiter l'IA, il est important de disposer d'une quantité suffisante de données de qualité. Celles--ci doivent être nettoyées, ordonnées et préparées avant d'être traitées par les algorithmes IA. L'objectif est d'identifier des modèles et des corrélations dans les données.
4. Intégration :
La solution d'IA doit être intégrée dans les systèmes de production existants. Des tests complets sont menés pour vérifier le bon fonctionnement général et la capacité de traitement en temps réel des données.
5. Formation :
Les modèles IA sont entraînés à partir de toutes les données recueillies. Il est essentiel de revoir et d'adapter régulièrement le processus de formation afin d'améliorer la précision et les performances des modèles IA. Ce n'est qu'ainsi que l'on obtient les meilleurs résultats possibles.
Ce guide pas à pas constitue une base solide pour la mise en oeuvre de l'IA dans la production. L'IA constitue un énorme potentiel d'amélioration de la production et de la compétitivité.
Pour illustrer les applications industrielles de l'IA, examinons quelques exemples concrets. Ces entreprises ont décidé d'acheter une solution IA et en ont récolté les fruits.
L'application de l'intelligence artificielle dans l'industrie peut libérer un énorme potentiel. Elle est avantageuse pour les entreprises en leur garantissant une efficacité accrue, une réduction des coûts et une base plus solide pour la prise de décision.
L'avenir de l'IA dans l'industrie est prometteur. À mesure que les technologies IA se développent et que leur potentiel se dévoile, l'IA gagne du terrain dans l'industrie. Les entreprises doivent s'emparer sans tarder du sujet et exploiter tout le potentiel de l'IA afin de développer des solutions innovantes et rester compétitives. Il existe déjà sur le marché des solutions d'IA standardisées pour diverses applications, telles que la maintenance prédictive des cylindres. Elles peuvent être interconnectées, ce qui facilite l'introduction de l'IA dans l'industrie.
Les exemples pratiques dévoilent déjà les avantages de l'IA appliquée à la production. Vous devez réfléchir consciencieusement à la question de savoir si vous devez acquérir une solution externe ou concevoir votre propre solution IA. L'achat d'une solution IA auprès d'experts permet, entre autres avantages, un déploiement rapide, des algorithmes éprouvés et une interface conviviale. Faire ou faire faire : pour choisir, il faut prendre en compte les besoins et les ressources particuliers de l'entreprise.