La production industrielle moderne est de plus en plus associée aux robots, aux logiciels avancés et à l’intelligence artificielle. En pratique, les plus grands défis apparaissent encore là où se rencontrent machines lourdes, production à grande échelle et exigences de qualité très élevées. Dans le dernier épisode du podcast « IA in Production », Jakub Orczyk échange avec Łukasz Borzęcki, président de VM.PL, au sujet d’un projet réalisé pour un fabricant canadien de portes en acier spécialisées.
Sommaire
La production industrielle en pratique
Le projet que nous avons réalisé concernait une entreprise canadienne fabriquant des portes en acier spécialisées utilisées dans des institutions publiques et des sites nécessitant un niveau de sécurité maximal. Il s’agissait notamment de structures destinées aux prisons ou aux banques, où chaque élément doit répondre à des normes strictes de qualité et de certification.
Le principal défi du projet portait sur la découpe des ouvertures dans les portes en acier. Le client utilisait deux types de machines différents.
La première était une machine ancienne, lourde et extrêmement résistante. Son fonctionnement reposait sur une découpe mécanique réalisée à l’aide de têtes spécifiques. Ce type d’équipement était très rapide et particulièrement économique à exploiter. Le coût de réalisation d’une seule ouverture était inférieur à un centime.
La seconde solution reposait sur des machines de découpe plasma modernes. Elles offraient une très grande précision et permettaient de produire pratiquement toutes les formes, y compris les plus irrégulières. Le problème était cependant leur coût d’exploitation beaucoup plus élevé. Une consommation d’énergie plus importante, des frais de maintenance supérieurs et des délais de production plus longs rendaient la fabrication moins rentable.
En théorie, le processus fonctionnait correctement. Les formes les plus complexes étaient envoyées vers les machines de découpe plasma, tandis que les formes plus simples étaient réalisées à l’aide des anciennes machines mécaniques.
En pratique, il s’est toutefois avéré qu’un très grand nombre de composants étaient considérés comme trop complexes pour une production à faible coût, alors qu’ils pouvaient en réalité être fabriqués à l’aide d’une méthode beaucoup plus simple.
Un problème que personne n’avait réussi à résoudre auparavant
Le client tentait de résoudre ce problème depuis plusieurs années. Le défi ne concernait pas uniquement l’analyse des formes, mais également la complexité des données de production.
Dans le cadre du projet, le client a fourni des fichiers CAO contenant les formes utilisées dans le processus de fabrication. Leur analyse est devenue la base du développement d’une solution permettant d’optimiser le fonctionnement des machines.
Les concepteurs chargés de la documentation technique ne créaient pas toujours des modèles géométriques parfaitement corrects. Certaines formes comportaient de petites imperfections. Les lignes ne se rejoignaient pas exactement, les points étaient légèrement décalés et certaines figures s’éloignaient des formes géométriques idéales.
Pour les algorithmes standards, cela signifiait une seule chose : l’élément était considéré comme irrégulier et automatiquement dirigé vers la machine de découpe plasma.
Une technologie au service de l’efficacité
La discussion du podcast montre que l’utilisation efficace de l’IA dans l’industrie ne nécessite pas toujours des modèles complexes ni une infrastructure technologique avancée.
L’élément essentiel a été la compréhension du processus de production ainsi que l’analyse des données permettant une meilleure classification des différents composants. Grâce à cela, il a été possible d’augmenter l’utilisation des équipements les moins coûteux et de réduire la charge des machines plus onéreuses. Le déploiement a permis de générer des économies significatives et d’améliorer l’organisation du travail au sein de l’usine.
L’IA dans l’industrie apporte des bénéfices concrets pour les entreprises
De plus en plus d’entreprises industrielles utilisent l’intelligence artificielle pour :
- réduire les arrêts de production,
- diminuer les coûts énergétiques,
- optimiser les processus,
- améliorer la qualité,
- automatiser l’analyse des données technologiques.
Le projet présenté dans le podcast montre clairement que les technologies modernes peuvent également soutenir l’industrie lourde et les processus nécessitant un très haut niveau de précision.
La prochaine étape du projet
La discussion aborde également les perspectives de développement de cette solution. L’une des pistes envisagées consiste à utiliser l’IA pour une reconnaissance des formes plus avancée et pour recommander automatiquement la méthode de production la plus efficace.
Cela montre comment les projets liés à la transformation numérique de l’industrie évoluent progressivement. La première étape repose sur l’analyse et l’optimisation des processus, puis viennent les phases suivantes d’automatisation et d’intégration de l’intelligence artificielle.
Écoutez le dernier épisode du podcast « IA in Production »
Si vous vous intéressez à l’utilisation concrète des technologies dans l’industrie, à l’optimisation des processus de production et aux déploiements réels de l’IA dans les usines, cet épisode du podcast mérite vraiment votre attention.
Vous y découvrirez une approche pratique montrant comment les technologies modernes permettent de réduire les coûts, d’améliorer la production et de renforcer la compétitivité dans l’industrie.
Une étude de cas détaillée consacrée à ce projet est également disponible sur notre site. Elle présente le processus de mise en œuvre, les solutions utilisées ainsi que les résultats concrets obtenus :
Webinar sur l’IA dans l’industrie pharmaceutique le 10 juin
Le 10 juin, nous organisons un webinar consacré à l’utilisation de l’IA dans l’industrie pharmaceutique. Lors de cet événement, nous présenterons un projet qui a permis de réduire les arrêts de production dans une usine pharmaceutique et de générer jusqu’à 400 000 dollars d’économies annuelles pour un seul site de production. Plus d’informations sont disponibles sur notre profil LinkedIn.
