Les longs délais de production, les produits défectueux et la maintenance couteuse des machines ne sont que quelques-uns des nombreux problèmes auxquels sont confrontées les entreprises manufacturières. Toutefois, avec la mise en œuvre de l’intelligence artificielle fondée sur les données, l’industrie manufacturière d’aujourd’hui entre dans une nouvelle ère.
La technologie de l’IA n’est pas réservée aux grands fabricants. Il existe aujourd’hui de nombreuses solutions d’IA précieuses et rentables qui permettent de réduire les couts, d’améliorer la qualité des produits ou de réduire les temps d’arrêt.
L’IA répond parfaitement aux besoins de l’industrie manufacturière. En effet, ce secteur produit de nombreuses pièces et produits identiques. L’industrie manufacturière génère une énorme quantité de données, qui peuvent être utilisées par des algorithmes d’intelligence artificielle pour identifier les problèmes ou optimiser les processus.
Selon une enquête du Forum économique mondial auprès de fabricants internationaux, 89 % des entreprises prévoient de déployer prochainement l’IA dans leurs réseaux de fabrication, et 68 % ont déjà commencé à mettre en œuvre des solutions d’IA. L’étude de Capgemini révèle que 44 % des organisations du secteur manufacturier mettent actuellement en œuvre des prototypes d’intelligence artificielle.
Sommaire
Qu’est-ce que l’intelligence artificielle (IA) ?
L’intelligence artificielle (IA) est un algorithme mathématique multivectoriel qui apprend des modèles simulant la pensée humaine. L’IA englobe les réseaux neuronaux, la robotique et la création de modèles de comportement intelligents. Ces systèmes peuvent effectuer des tâches qui requièrent généralement l’intelligence humaine, telles que la perception visuelle, la reconnaissance vocale, la prise de décision et la traduction linguistique.
Aujourd’hui, les capacités typiques de l’IA comprennent la reconnaissance de la parole, de l’image et de la vidéo, la création d’objets autonomes, le traitement du langage naturel, l’automatisation intelligente, la simulation avancée, ainsi que l’analyse et la prédiction complexes.
Dans le contexte des opérations de fabrication, la plupart des cas d’utilisation de l’intelligence artificielle tournent autour des technologies suivantes :
1. Apprentissage automatique : la capacité des algorithmes et du code à utiliser des données et à apprendre automatiquement de leurs modèles sous-jacents sans être explicitement programmés.
2. Deep Learning: une forme avancée d’apprentissage automatique (nécessitant de grandes quantités de données) qui utilise des réseaux neuronaux artificiels pour analyser et interpréter des images et des vidéos.
3 Objets autonomes : agents artificiels — par exemple, robots collaboratifs ou véhicules autonomes — capables d’exécuter de manière autonome une tâche qui leur est confiée.
Comment l’intelligence artificielle est-elle actuellement utilisée dans le secteur manufacturier ?
Selon l’étude Deloitte, 27 % des entreprises estiment que les projets d’IA ont déjà apporté de la valeur à leur entreprise, et 56 % pensent que ces projets apporteront de la valeur d’ici 2 à 5 ans. Cela montre bien le potentiel de l’IA en matière de réduction des erreurs critiques, de détection des défauts de produits, d’amélioration de la planification ou de renforcement des mesures de sécurité.
Autrefois, une usine remplie de robots semblait sortir d’un film de science-fiction. Aujourd’hui, ce n’est qu’un des scénarios de la vie réelle qui reflètent l’utilisation de l’intelligence artificielle par les fabricants.
Aujourd’hui, les robots autonomes interagissent entre eux et apprennent de leurs homologues humains ; les ordinateurs sont formés pour détecter les moindres défauts des machines et des produits ; et la combinaison de l’intelligence artificielle et des dispositifs IoT permet la maintenance prédictive, qui influe sur l’évaluation des performances des équipements.
De nombreux fabricants de renom utilisent l’IA pour optimiser leurs processus. Danone, par exemple, utilise l’apprentissage automatique pour prévoir la variabilité de la demande et la planification. Cette nouvelle fonctionnalité a permis d’améliorer le processus de prévision et de rendre plus efficace la planification entre les différentes fonctions, telles que le marketing et les ventes. Cela a permis de réduire de 20 % les erreurs de prévision et de 30 % les pertes de ventes.
Par ailleurs, le système « Dreamcatcher » de General Motors utilise l’apprentissage automatique pour transformer le prototypage. La solution a récemment été testée lors du prototypage des pièces d’un support de ceinture de sécurité, ce qui a permis d’obtenir une conception en une seule pièce qui est 40 % plus légère et 20 % plus résistante que la conception originale en huit pièces.
Les fabricants peuvent bénéficier des mises en œuvre de l’IA de plusieurs façons. Nous examinerons ci-dessous quelques exemples d’applications de l’IA dans l’industrie manufacturière qui méritent d’être pris en compte et appliqués à votre entreprise.
Tendances actuelles de l’utilisation de l’intelligence artificielle dans l’industrie manufacturière
1. Maintenance prédictive et surveillance des équipements
L’une des applications les plus influentes de l’intelligence artificielle dans la fabrication est la maintenance prédictive. En analysant les données des capteurs IoT et les performances des machines en temps réel, les algorithmes d’IA peuvent prédire quand l’équipement peut avoir besoin d’une maintenance. Cela permet aux fabricants d’effectuer des réparations en temps opportun et d’éviter les pannes inattendues qui peuvent entrainer des temps d’arrêt couteux.
La maintenance intelligente présente de nombreux avantages. Elle permet notamment :
- la recommandation du moment optimal pour effectuer la maintenance (maintenance basée sur l’état actuel) ;
- l’analyse des causes profondes et l’identification des facteurs à l’origine des temps d’arrêt des machines afin de prévenir les défaillances futures,
- l’analyse de l’impact des problèmes sur les performances et les défaillances des machines ;
- la minimisation des pertes de production et l’augmentation de l’efficacité globale de l’équipement ;
- la production des « bonnes alertes au bon moment » afin d’éviter un trop grand nombre de fausses alertes, ce qui pourrait rendre la solution inutile (un écueil pour de nombreuses solutions de maintenance intelligente).
2. Optimiser les chaines d’approvisionnement
La capacité de l’intelligence artificielle à traiter rapidement de grandes quantités de données en fait un outil puissant pour l’optimisation de la chaine d’approvisionnement. Cela permet de réduire les couts des stocks et les déchets, et d’améliorer la résilience de la chaine d’approvisionnement, ce qui aide les fabricants à mieux faire face aux perturbations mondiales telles que les pandémies ou les évènements géopolitiques.
En matière d’optimisation des chaines d’approvisionnement, l’IA peut :
- trouver des modèles et des relations cachés dans de grands ensembles de données qui aident à gérer les réseaux logistiques, y compris les cargos, les camions de livraison, les entrepôts et les centres de distribution ;
- suivre les biens physiques chaque fois qu’ils changent de mains ;
- prévoir la capacité de production et optimiser la capacité de stockage en fonction de la demande des clients ;
- signaler les retards potentiels et les pannes d’équipement avant qu’ils n’entrainent des problèmes de production ;
- tirer des conclusions à partir des flux de données provenant des capteurs IoT installés dans les entrepôts et les infrastructures de transport.
3. Automatisation et robotique basées sur l’intelligence artificielle
L’automatisation est depuis longtemps un élément clé de la fabrication, mais l’intelligence artificielle la fait passer à la vitesse supérieure. À l’heure actuelle, il faut environ deux semaines à des ingénieurs très bien payés pour optimiser les robots afin qu’ils puissent réellement faire ce qu’ils sont censés faire à l’avenir. Contrairement aux robots traditionnels, qui nécessitent une programmation poussée, les robots IA peuvent apprendre de leur environnement et ajuster leurs actions en temps réel.
Comme les robots disposent de modèles préchargés sur lesquels s’appuyer, ils sont en mesure d’effectuer des tâches complexes telles que le contrôle de la qualité, l’assemblage et la manutention des matériaux avec une intervention humaine minimale. L’automatisation basée sur l’intelligence artificielle permet non seulement d’accroitre la productivité, mais aussi d’améliorer la sécurité en réduisant l’implication humaine dans les tâches dangereuses ou répétitives.
4. Contrôle de qualité assisté par l’IA
Garantir la qualité des produits est essentiel dans l’industrie manufacturière, et l’intelligence artificielle joue un rôle important dans ce domaine. Si l’IA offre un potentiel dans l’ensemble du secteur manufacturier, le graphique ci-dessus montre que les efforts les plus importants sont concentrés sur la maintenance (29 % de toutes les mises en œuvre de l’IA) et la qualité (27 %). L’enquête a été menée auprès des 75 plus grandes entreprises en matière de chiffre d’affaires dans les secteurs de l’automobile, de la fabrication industrielle, des produits de consommation, de l’aérospatiale et de la défense.
Les systèmes visuels basés sur l’intelligence artificielle, combinés à des capteurs avancés, peuvent détecter les défauts et les écarts en temps réel, souvent avec plus de précision que le personnel d’inspection. Ces systèmes peuvent analyser les produits rapidement, en identifiant même les plus petits défauts qui peuvent entrainer des rappels couteux ou des clients mécontents.
5. Jumeaux numériques et simulations virtuelles
Le concept de jumeaux numériques — répliques virtuelles de systèmes physiques — est de plus en plus populaire dans les entreprises manufacturières. Selon l’enquête de McKinsey, 86 % des personnes interrogées dans divers secteurs, y compris l’industrie manufacturière, ont indiqué que les jumeaux numériques étaient applicables à leur organisation. En outre, 44 % de ces répondants ont déjà mis en œuvre des jumeaux numériques, et 15 % prévoient de le faire.
Les jumeaux numériques sont particulièrement utiles pour relever des défis tels que les contraintes liées aux matériaux et à la main-d’œuvre, les pénuries de la chaine d’approvisionnement et la nécessité d’une meilleure visibilité de la fabrication. Ils fournissent aux fabricants les outils nécessaires pour prendre des décisions plus rapides, plus intelligentes et plus rentables en matière de fabrication.
En simulant divers scénarios, les fabricants peuvent identifier les inefficacités, tester de nouvelles stratégies et prendre des décisions éclairées sans perturber la production réelle. Cela permet de réduire les temps d’arrêt et d’améliorer la productivité globale.
Vous pouvez en savoir plus sur ce sujet dans l’article :
Simulateurs et jumeaux numériques : Comment choisir la meilleure solution pour votre projet ?
6. Durabilité grâce à l’optimisation de l’IA
La durabilité est une priorité croissante dans l’industrie manufacturière, et l’intelligence artificielle joue un rôle clé en aidant les entreprises à atteindre leurs objectifs environnementaux.
L’intelligence artificielle est utilisée, entre autres, pour :
- l’optimisation de la consommation d’énergie ;
- la réduction des déchets ;
- l’identification des inefficacités des processus qui consomment trop d’énergie ou génèrent trop de déchets ;
- l’optimisation de l’utilisation des matériaux pour réduire les déchets.
Un exemple d’une telle application de l’IA est celui d’une entreprise britannique qui fournit des solutions pour optimiser la consommation et la production d’énergie. Le client a utilisé des modèles prédictifs (ML) conçus pour optimiser la consommation d’énergie afin de minimiser les couts ou les émissions de CO2, en fonction de l’objectif choisi, en prenant des décisions optimales concernant l’énergie produite et prélevée sur le réseau électrique. Grâce à l’intelligence artificielle, le client peut poursuivre une stratégie de zéro émission de CO2, où chaque entreprise et chaque communauté peut générer et utiliser sa propre énergie renouvelable. Vous trouverez plus de détails sur ce projet dans l’article Application de la ML à l’optimisation de la consommation d’électricité.
7. Renforcer la capacité des employés
Si l’automatisation basée sur l’IA suscite souvent des inquiétudes quant aux licenciements, la réalité est que l’IA est plus susceptible d’accroitre la productivité des travailleurs que de remplacer les professionnels qualifiés.
Les tendances actuelles indiquent que l’intelligence artificielle sera de plus en plus utilisée pour aider les employés, en fournissant des informations sur les tâches en temps réel, une aide à la décision ou en automatisant les tâches répétitives.
Par exemple, les systèmes d’IA peuvent aider les employés en :
- analysant les données de production afin de formuler des recommandations pour l’optimisation des processus ou pour l’amélioration de la qualité des produits ;
- alertant les employés sur les problèmes potentiels avant qu’ils ne s’aggravent ;
- contrôlant plus facilement des machines complexes, nécessitant moins de formation spécialisée.
Il est certain que l’utilisation de l’IA dans les tâches quotidiennes augmentera la productivité et contribuera à former des équipes plus compétentes sur le plan technologique.
Travailler avec un partenaire expérimenté en matière d’IA pour l’industrie
Alors que l’industrie manufacturière est à la pointe de la transformation numérique, l’intelligence artificielle devient une nécessité. De la maintenance prédictive aux jumeaux numériques en passant par le contrôle de la qualité, l’IA modifie le mode de fonctionnement des fabricants. L’application de l’IA dans ce domaine a un impact énorme sur l’efficacité et la sécurité des processus.
Il est essentiel que les fabricants prennent des mesures stratégiques à long terme pour exploiter pleinement le potentiel de l’intelligence artificielle. Cela implique l’élaboration d’une stratégie globale en matière d’IA qui s’aligne sur les objectifs de l’entreprise, l’investissement dans l’infrastructure nécessaire et la mise en place d’un environnement propice à l’innovation.
Si vous souhaitez vous entretenir avec des experts expérimentés dans ce domaine, n’hésitez pas à nous contacter. Nous nous ferons un plaisir d’analyser les besoins de votre organisation et de vous conseiller sur le choix des bonnes solutions technologiques.
