Qu'est-ce que l'IA dans le secteur de la fabrication ?
Dans le secteur de la fabrication, l'intelligence artificielle (IA) se sert du Machine Learning et du Deep Learning pour analyser de grands ensembles disparates de données à la recherche de schémas. Elle peut ensuite agir sur la base de ces données pour effectuer des tâches, automatiser des processus ou fournir des insights dont les fabricants se serviront dans leur activité.
Bien que l'IA puisse être utilisée de nombreuses manières, certaines des applications les plus courantes dans ce secteur comprennent l'automatisation des usines, notamment la planification et la gestion des ressources, les opérations et la gestion intelligentes, la surveillance de la qualité et des processus, l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement et la prise de décision basée sur des données.
Avantages de l'IA dans le secteur de la fabrication
L'IA offre de nombreux avantages dans les installations de production.
Renforcement de la sécurité, de l'efficacité et des performances
Les systèmes et les appareils accélérés par l'IA aident les fabricants à :
- Optimiser les processus de production pour augmenter le rendement
- Surveiller les équipements pour garantir un fonctionnement optimal
- Prévoir les besoins de maintenance pour un temps de fonctionnement maximal
- Automatiser les tâches répétitives ou dangereuses pour améliorer la productivité, la sécurité et la satisfaction des employés
Par exemple, des robots assistés par IA peuvent gérer des tâches salissantes, répétitives ou dangereuses afin d'améliorer la sécurité et la productivité.
Les systèmes vidéo boostés par l'IA peuvent surveiller les environnements de production en vue de détecter des situations potentiellement dangereuses ou d'identifier les accès non autorisés aux zones restreintes et prévenir les éventuels incidents.
Les systèmes basés sur l'IA peuvent surveiller la consommation d'énergie, l'utilisation des matériaux et effectuer des ajustements au niveau du système ou du flux de travail afin de réduire les déchets et d'améliorer l'efficacité énergétique, ce qui contribue également aux initiatives de développement durable.
Systèmes et charges de travail consolidés
Les systèmes de fabrication connectés fonctionnent de manière plus intelligente et plus efficace en consolidant et en exploitant les données provenant des systèmes informatiques (IT) et des appareils des technologies opérationnelles (TO) au sein d'une plateforme convergente.
Outre la centralisation de la gestion, la simplification des opérations et la réduction des coûts que permet cette convergence, l'IA peut également tirer parti des données convergées pour apporter une intelligence encore plus grande aux systèmes automatisés. Cela contribue à améliorer la qualité de la surveillance et des alertes, optimiser davantage les processus et réaliser une analyse et un reporting transversaux plus efficaces pour une meilleure prise de décisions.
Amélioration de la conception et des tests de produits
L'IA permet aux concepteurs industriels d'avoir recours à la modélisation, la simulation et l'ingénierie assistées par ordinateur, notamment les jumeaux numériques et l'IA basée sur la physique, pour passer plus rapidement de la conception à la production en passant par le prototypage. Les données et les préférences des clients peuvent également être intégrées dans le processus de conception, ce qui stimule l'innovation et accélère le développement de concepts.
Gestion efficace de la chaîne d'approvisionnement
En combinant l'analytique aux technologies de Machine Learning et de vision par ordinateur, les fabricants peuvent prévoir les tendances du marché, évaluer les risques et utiliser la logistique pour développer des scénarios hypothétiques de gestion efficace de la chaîne d'approvisionnement.
Les fabricants peuvent se servir de systèmes basés sur l'IA pour mettre en place des chaînes d'approvisionnement résilientes, réactives et centrées sur le client grâce à l'analyse avancée des données. En effet, l'IA peut aider à anticiper la demande, assurer le suivi des matériaux ou planifier les temps d'arrêt en fonction des calendriers d'utilisation et de production actuels des équipements.
Cas d'utilisation de l'IA dans le secteur de la fabrication
Les cas d'utilisation de l'IA dans le secteur de la fabrication peuvent être regroupés en trois catégories : automatisation des usines, automatisation des processus et amélioration de l'expérience des produits et des clients.
Automatisation des usines
Les fabricants se tournent de plus en plus vers des usines de production entièrement automatisées, faisant appel à une variété de robots. Les robots mobiles autonomes (AMR), les véhicules à guidage automatique (AGV), les robots articulés (comme les bras robotisés) et les robots collaboratifs sont déployés dans les usines et les entrepôts pour accélérer les processus, améliorer l'efficacité et garantir la sécurité des travailleurs. Ils sont utilisés dans de nombreuses applications, notamment le soudage, l'assemblage, le transport de matériaux et la sécurité des entrepôts. D'autres types d'IA peuvent optimiser les temps de fonctionnement, prévoir la demande, anticiper les pertes d'efficacité, réduire les déchets, surveiller et gérer les ressources énergétiques, détecter les anomalies ou les activités susceptibles de perturber le processus de production.
Selon les estimations, les temps d'arrêt font perdre à presque toutes les usines au moins 5 % de leur productivité, certaines subissant des pertes allant jusqu'à 20 % 1. Les arrêts non planifiés de machines coûtent aux fabricants 260 000 dollars américains par heure de production perdue2.
Automatisation des processus
L'utilisation de l'IA pour automatiser les processus peut accroître la flexibilité de la production, réduire le temps de changement et surveiller l'état des machines pour une maintenance prédictive et de routine. Les lignes de montage peuvent être ajustées en fonction de la vitesse, des tâches et de la précision afin de s'adapter aux exigences de production changeantes. L'IA peut également effectuer des analyses approfondies de scénario pour projeter les résultats potentiels des changements de processus.
Utilisée lors du contrôle qualité (pendant la préproduction, la production, la pré-expédition et lors du chargement et du déchargement des conteneurs), l'IA permet de garantir l'homogénéité des produits et de détecter les éventuelles divergences systémiques.
Grâce à l'IA, les fabricants peuvent optimiser leurs opérations, leurs ressources brutes, leur logistique et leurs actifs de façon transparente et responsable. De plus, l'IA peut automatiser les processus robotiques (RPA) pour les formalités administratives, telles que les bons de commande, les factures et les rapports de contrôle qualité.
Selon l'American Society for Quality (ASQ), le coût de la qualité varie de 15 à 20 % des ventes et peut atteindre 40 % dans certaines organisations1.
Amélioration des produits et de l'expérience utilisateur
Les clients sont le moteur de toutes les entreprises, même dans le secteur de la fabrication. La plus grande réussite consiste à établir des relations qui fidélisent les clients au fil du temps. Dans le secteur de la fabrication, l'IA peut garantir une expérience client constante et identifier les désirs, les besoins, les préférences, les comportements et l'historique des clients pour une utilisation ultérieure. Ces informations peuvent guider l'analytique prédictive dans le développement de produits futurs, la personnalisation accrue et l'amélioration des produits actuels, autant d'éléments qui contribuent à la satisfaction des clients et à l'établissement d'une relation.
Les chatbots et les portails en libre-service basés sur l'IA permettent d'augmenter l'assistance à la clientèle tout en réduisant les appels en personne pour maximiser le temps des employés. L'IA générative (GenAI) peut améliorer l'expérience client en personnalisant les communications, les campagnes de marketing et les e-mails pour renforcer l'engagement. Les systèmes de gestion de la relation client basés sur l'IA peuvent rationaliser la collecte d'informations sur les clients et encourager la collaboration entre les équipes pour venir en aide aux clients.
L'avenir de l'IA dans le secteur de la fabrication
Compte tenu des avancées de la technologie, l'IA peut potentiellement toucher presque tous les aspects de la production et des opérations, contribuant à les rendre plus automatisés, plus intelligents et plus efficaces.
Les possibilités futures à surveiller en matière d'IA dans le secteur de la fabrication sont les suivantes :
- Renforcer les compétences de la main-d'œuvre humaine en la complétant, plutôt qu'en la remplaçant, par des cobots et des outils boostés par l'IA afin d'améliorer la sécurité, la productivité et la satisfaction des employés.
- Accélérer les délais de commercialisation grâce à l'IA, en comprimant les cycles de développement et de production.
- Utiliser l'IA, la vision par ordinateur et les données des capteurs pour la reconnaissance spatiale afin d'optimiser l'agencement des usines ou de planifier et de visualiser la conception d'une nouvelle opération sur la base de données opérationnelles antérieures et de spécifications uniques.
L'adoption de technologies d'IA qui soutiennent la production industrielle permet aux fabricants de bénéficier de nouveaux avantages, de la chaîne de production jusqu'aux clients finaux.