Comment l'IA est-elle utilisée dans l'industrie manufacturière ? Exemples, cas d'utilisation et avantages

À l'heure actuelle, vous connaissez certainement les voitures autonomes, les assistants d'IA générative comme ChatGPT ou les chatbots interactifs. Il ne s'agit là que de quelques exemples concrets d'IA qui se sont déjà imposés dans notre vie quotidienne.

Mais au-delà de ces innovations quotidiennes, il y a une révolution qui est en train de remodeler le paysage de la fabrication. L'intelligence artificielle dans l'industrie manufacturière est là, et elle est là pour durer.

L'IA dans l'industrie manufacturière

Selon une enquête menée auprès de fabricants internationaux, 89 % des entreprises prévoient de mettre en œuvre l'IA dans leurs réseaux de production prochainement, et 68 % ont déjà commencé à mettre en œuvre des solutions d'IA. Cependant, seules 16 % ont atteint leurs objectifs, principalement en raison d'un manque de compétences numériques et de capacités de mise à l'échelle.

Ces statistiques montrent que l'industrie reconnaît l'importance et les avantages de l'intelligence artificielle pour la fabrication, et les entreprises font déjà des efforts pour adopter l'IA dans leurs opérations. Toutefois, l'écart entre les projets pilotes et les intégrations réussies de l'IA à grande échelle reste difficile à combler.

Dans cet article, nous expliquerons ces statistiques en approfondissant la manière dont l'IA est utilisée dans l'industrie manufacturière, en donnant un aperçu des principales applications de l'IA, telles que la maintenance prédictive et le contrôle de la qualité. Nous mettrons également en évidence certains cas d'utilisation par des entreprises manufacturières de premier plan au niveau mondial et, enfin, nous passerons en revue les avantages de l'IA pour l'industrie manufacturière et ses limites, principalement liées à la mise en œuvre.

Qu'est-ce que l'IA ?

Commençons par les bases : qu'est-ce que l'intelligence artificielle (IA) ? Si vous n'êtes pas familier avec le concept et la technologie qui le sous-tend, nous allons vous mettre au courant.

L'intelligence artificielle est la technologie qui permet aux ordinateurs et aux machines de simuler l'intelligence humaine et les capacités de résolution de problèmes. L'IA aide à accomplir des tâches qui renforcent l'intelligence humaine, telles que la prise de décision ou la résolution de problèmes. Toutefois, l'IA peut également prendre en charge des tâches qui nécessitent une intervention humaine importante, comme la conduite de voitures autonomes.

Les systèmes d'IA utilisent des algorithmes et de grands ensembles de données pour imiter l'intelligence humaine. Ils collectent et traitent des données, identifient des modèles et utilisent des modèles tels que les réseaux neuronaux pour accomplir des tâches. L'IA apprend et s'adapte en permanence pour améliorer ses performances au fil du temps.

Toutefois, il est important de noter que le terme " intelligence artificielle " couvre de nombreuses technologies qui alimentent l'IA, notamment l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond et le traitement du langage naturel.

Types de technologies d'IA dans l'industrie manufacturière

L'intelligence artificielle est souvent utilisée comme un terme générique pour désigner les outils et les techniques qui permettent aux machines de simuler une intelligence et un comportement semblables à ceux de l'homme. Parmi les technologies clés que l'on retrouve souvent dans les solutions d'IA pour la fabrication, on peut citer

Apprentissage automatique

Il s'agit d'un sous-ensemble de l'IA qui donne aux machines la capacité d'apprendre à partir de données. Elle automatise la construction de modèles analytiques en permettant aux systèmes d'apprendre à partir des données, d'identifier des modèles et de prendre des décisions.

Apprentissage profond

L'apprentissage en profondeur est un sous-ensemble de l'apprentissage automatique. Il définit des paramètres de base concernant les données et entraîne l'ordinateur à apprendre de manière autonome en reconnaissant des modèles à l'aide de nombreuses couches de traitement. Il est utile pour la reconnaissance des images et de la parole.

Traitement du langage naturel (NLP)

Le NLP permet aux machines de comprendre, d'interpréter et de générer du langage humain. Il est utilisé pour la traduction des langues, l'analyse des sentiments et la conversion de la parole en texte.

Vision par ordinateur

La vision par ordinateur permet aux machines d'interpréter et de comprendre les informations visuelles provenant d'images ou de vidéos, pour des tâches telles que la classification d'images ou la reconnaissance faciale.

Robotique

La robotique associe l'intelligence artificielle à l'ingénierie mécanique pour créer des machines (robots) capables d'effectuer des tâches de manière autonome ou avec une intervention humaine minimale. Cela inclut les robots industriels utilisés dans la fabrication, ainsi que les robots sociaux conçus pour l'interaction humaine.

Maintenant que vous connaissez les technologies sous-jacentes, voyons comment les solutions d'IA sont mises en œuvre et comment elles améliorent l'efficacité et l'innovation dans le secteur manufacturier.

Comment l'IA est-elle utilisée dans l'industrie manufacturière ?

L'IA transforme les usines en environnements plus efficaces, plus rentables et plus innovants. Les cinq principales applications de l'IA dans l'industrie manufacturière sont les suivantes

1. Maintenance prédictive
2. Contrôle de qualité amélioré par l'IA
3. Optimisation de la chaîne d'approvisionnement
4. Automatisation intelligente
5. Formation et assistance basées sur l'IA

1. Maintenance prédictive

La maintenance prédictive est sans aucun doute l'un des cas d'utilisation de l'IA les plus en vogue et les plus susceptibles de changer la donne. Ce n'est pas étonnant, car la maintenance prédictive basée sur l'IA peut améliorer considérablement le processus de fabrication.

En analysant les données collectées à partir de capteurs, de la télémétrie des équipements et d'autres sources, les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent prévoir le moment où les pannes d'équipement sont susceptibles de se produire. Cette solution d'IA permet aux fabricants de programmer la maintenance de manière proactive, en minimisant les temps d'arrêt et en réduisant les coûts de maintenance.

Jumeaux numériques

Un jumeau numérique est une réplique virtuelle d'un bien physique qui capture des données en temps réel et simule son comportement dans un environnement virtuel. En connectant le jumeau numérique aux données des capteurs de l'équipement, l'IA pour l'industrie manufacturière peut analyser des modèles, identifier des anomalies et prédire des défaillances potentielles.

Ces informations permettent aux équipes de maintenance d'avoir une vision prédictive et de programmer les interventions de maintenance de manière proactive avant que les équipements ne tombent en panne.

IA générative

L'IA générative est en fait un sous-ensemble de l'apprentissage profond et apprend à partir d'ensembles de données existants pour générer de nouveaux contenus, tels que du texte, des images et du code. L'IA générative peut générer des données synthétiques qui simulent des scénarios de défaillance potentiels. Ces données synthétiques peuvent ensuite être utilisées pour former des modèles de maintenance prédictive.

2. Contrôle de la qualité

Une erreur au cours de la production met en péril la qualité et la sécurité du produit final. Les systèmes de vision artificielle alimentés par l'IA peuvent atténuer ces risques en analysant les images ou les données des capteurs pour détecter les défauts ou les anomalies dans les produits. Les algorithmes d'apprentissage automatique sont formés sur des ensembles de données étiquetées pour reconnaître les schémas associés aux défauts, ce qui permet une classification et un tri automatisés des défauts.

3. Optimisation de la chaîne d'approvisionnement

Imaginez une boule de cristal qui prédit les pannes d'équipement et prévoit les tendances de consommation, les délais de livraison ou les retards de transport. C'est ainsi que l'IA transforme la gestion de la chaîne d'approvisionnement : en prédisant les fluctuations de la demande, en optimisant les stocks et en identifiant les perturbations potentielles.

Prévision de la demande

L'IA est de plus en plus utilisée pour améliorer la précision et la fiabilité des prévisions de la demande. Les algorithmes d'IA peuvent identifier des modèles et des tendances que vous pourriez ignorer en analysant de grands volumes de données, y compris les données de vente, le comportement des clients, les indicateurs économiques et les facteurs externes (par exemple, les conditions météorologiques).

Gestion des stocks

Les systèmes d'IA permettent aux fabricants de maintenir des niveaux de stocks optimaux en tenant compte de multiples facteurs tels que les délais d'exécution, les coûts de détention, les coûts de commande et les exigences en matière de niveau de service. Grâce au suivi en temps réel des niveaux de stock, de l'état des commandes et des délais de livraison prévus, les fabricants peuvent équilibrer les stocks et améliorer la visibilité des stocks tout au long de la chaîne d'approvisionnement.

Cela permet aux fabricants d'anticiper plus précisément les variations de la demande, d'optimiser les niveaux de stocks et de prendre des décisions éclairées en matière de production, d'approvisionnement et d'affectation des ressources.

4. Automatisation intelligente

L'automatisation intelligente est la combinaison de logiciels intelligents et d'équipements robotiques. Elle utilise les avantages de l'IA pour automatiser des tâches qui vont au-delà de la répétition en combinant l'IA, les robots industriels ou l'automatisation des processus robotiques.

Robots automatisés

Les robots industriels sont un élément essentiel de l'industrie manufacturière depuis un certain temps. Cependant, l'intégration de l'IA dans les robots automatisés représente une avancée significative dans la technologie de fabrication. Contrairement aux robots industriels traditionnels programmés avec des instructions fixes, les robots dotés d'IA peuvent apprendre de leur environnement, s'adapter à des conditions changeantes et prendre des décisions de manière autonome.

Contrairement aux travailleurs humains, les robots d'IA peuvent fonctionner en continu sans avoir besoin de faire des pauses. Ils affichent également des taux d'erreur nettement inférieurs, ce qui permet aux fabricants d'augmenter leur capacité de production en toute confiance.

Robots collaboratifs (cobots)

Les robots collaboratifs, également appelés cobots ou co-robots, sont des robots qui travaillent aux côtés des ouvriers dans une usine pour accomplir une tâche qui ne peut pas être entièrement automatisée (et réalisée par un robot automatisé).

Cette approche collaborative de l'automatisation améliore l'efficacité, la flexibilité et l'ergonomie des opérations de fabrication, tout en permettant aux travailleurs de se concentrer sur des tâches plus complexes nécessitant une intelligence humaine.

Automatisation des processus robotiques

L'automatisation des processus robotiques (RPA) permet d'automatiser les tâches répétitives, basées sur des règles, que les travailleurs effectuent généralement sur des ordinateurs. Elle utilise des robots logiciels pour imiter les actions humaines telles que la saisie de données, la copie de fichiers et le remplissage de formulaires.

Factures, commandes, rapports, listes de contrôle : la paperasserie est présente dans tous les aspects de la fabrication. Si la numérisation de la paperasserie est la première étape vers l'efficacité, l'introduction d'une RPA basée sur l'IA est l'objectif ultime. La RPA est un assistant qui se charge des tâches administratives répétitives. Grâce à l'IA, il peut apporter des capacités de prise de décision et d'analyse, pour une stratégie d'automatisation optimale.

5. Formation et assistance

Dans le secteur industriel, des instructions de travail claires et précises constituent l'épine dorsale de processus de production efficaces. Traditionnellement, ces instructions étaient compilées manuellement, ce qui se traduisait par un processus fastidieux et sujet aux erreurs. Ces dernières années, les instructions de travail numériques ont révolutionné l'efficacité opérationnelle et la productivité des usines. Cependant, l'ajout d'une couche d'outils numériques alimentés par l'IA pourrait changer la façon dont les instructions de travail sont créées.

Par exemple, grâce aux capacités de conversion de la parole en texte, les ouvriers peuvent désormais dicter des instructions et les convertir automatiquement en étapes structurées et écrites. Une autre application est la segmentation vidéo automatique, où les instructions enregistrées au format vidéo sont analysées et divisées en étapes discrètes et faciles à suivre. Cela est possible grâce à la reconnaissance vocale avancée et à l'analyse de contenu pilotée par l'IA.

L'IA dans l'industrie manufacturière Exemples

L'intégration de l'IA dans les opérations de production est passée d'une vision futuriste à une réalité pratique, comme le prouvent les entreprises suivantes qui utilisent l'IA dans la fabrication. Par exemple, les principaux constructeurs automobiles placent l'IA à la place du conducteur, Ford place des cobots à côté des ouvriers de la chaîne de montage et BMW personnalise le contrôle de la qualité grâce à sa plateforme d'IA.

BMW Group - Contrôle de la qualité développé sur mesure

Comme le montre l'exemple suivant du groupe BMW, l'IA est de plus en plus présente dans la construction automobile. Le constructeur allemand a développé sur mesure sa plateforme d'IA AIQX, qui signifie Artificial Intelligence Quality Next.

La plateforme utilise des caméras, la technologie des capteurs et l'IA pour automatiser les processus de qualité dans la bande transporteuse. Les algorithmes et l'IA analysent les données enregistrées par ces derniers en temps réel et envoient un retour d'information immédiat aux employés de la chaîne de production via des appareils intelligents.

Ford - Des robots sur la chaîne de montage

Il y a plus d'un siècle, Henry Ford a révolutionné l'industrie automobile en créant une chaîne de montage révolutionnaire. Depuis, le constructeur automobile n'a cessé d'innover dans la production de véhicules.

Plus récemment, Ford a intégré l'IA dans ses chaînes de montage en installant des bras robotisés qui saisissent les convertisseurs métalliques et les assemblent en place. Pendant l'exécution de cette tâche, le système d'IA apprend la manière la plus efficace d'assembler les pièces.

Rolls Royce - Des jumeaux numériques pour la maintenance prédictive

Pour optimiser les performances et la maintenance des moteurs d'aviation, le constructeur aéronautique Rolls-Royce a développé une plateforme de jumelage numérique pour consolider les données de tous les moteurs produits.

Rolls-Royce peut surveiller les performances des moteurs, prédire les problèmes potentiels et optimiser les calendriers de maintenance en collectant et en analysant les données historiques et en temps réel de ces moteurs. Cette intégration des jumeaux numériques et de l'IA améliore l'efficacité opérationnelle et renforce la sécurité et la fiabilité de l'aviation.

General Electric - Des données pour le développement durable

À partir de 2024, General Electric (GE) a lancé Proficy for Sustainability Insights, une nouvelle solution logicielle qui aide les fabricants à atteindre leurs objectifs en matière de développement durable, tout en maximisant la productivité et la rentabilité. En intégrant les données opérationnelles et de durabilité, le logiciel basé sur l'IA permet aux fabricants d'utiliser les ressources de manière plus efficace et efficiente dans une usine ou dans l'ensemble des opérations, et de suivre les mesures climatiques requises pour la conformité réglementaire.

Avantages de l'IA dans l'industrie manufacturière

L'IA pourrait être considérée comme le maître d'œuvre de la fabrication dans l'industrie 4.0. Elle analyse les données pour optimiser les processus, en stimulant l'efficacité, en réduisant les coûts et en améliorant la qualité grâce à un contrôle qualité de l'IA aux yeux d'aigle.

Économies de coûts

L'IA réduit les coûts opérationnels grâce à l'optimisation des processus, à la réduction des temps d'arrêt et à l'affectation efficace des ressources.

Prise de décision fondée sur des données

L'IA analyse de grandes quantités de données pour identifier les tendances et les modèles, fournissant des informations précieuses pour optimiser les processus de production, améliorer la conception des produits et prendre des décisions commerciales fondées sur des données.

Optimisation de la chaîne d'approvisionnement

L'IA optimise la logistique de la chaîne d'approvisionnement, la gestion des stocks et les processus d'approvisionnement, en améliorant l'efficacité, en réduisant les coûts et en renforçant la résilience globale de la chaîne d'approvisionnement.

Amélioration de la sécurité

L'IA améliore la sécurité au travail en combinant l'automatisation, la surveillance en temps réel et l'analyse prédictive. Cette approche multidimensionnelle protège les travailleurs et assure la sécurité de l'environnement de production.

Amélioration de la qualité des produits

Les systèmes de vision alimentés par l'IA peuvent inspecter les produits avec une précision et une rapidité bien supérieures à celles des inspecteurs humains, qui sont plus enclins à commettre des erreurs (et à les négliger).

Efficacité accrue

L'IA peut prendre en charge les tâches répétitives, libérant ainsi les travailleurs pour qu'ils se concentrent sur des processus plus complexes. Les systèmes optimisent les processus en analysant les données pour identifier les goulets d'étranglement, détecter les problèmes avant qu'ils ne surviennent, assurer un contrôle qualité de premier ordre et suggérer des améliorations. Cela permet d'accélérer la production et de minimiser les erreurs et le gaspillage de matériaux, ce qui se traduit par un environnement de fabrication plus fluide et plus productif.

Limites de l'IA dans l'industrie manufacturière

Même si les avantages de l'IA dans l'industrie manufacturière sont prometteurs, les limites sont tout aussi importantes à prendre en compte. Les défis et les préoccupations associés à l'IA sont principalement liés au processus de mise en œuvre et à la main-d'œuvre.

Infrastructure de données

L'IA se nourrit de données. Toutefois, l'industrie manufacturière traditionnelle peut avoir besoin d'une infrastructure de données plus importante pour collecter, stocker et analyser les nombreuses données nécessaires à la formation pratique à l'IA. La qualité des données est également essentielle, et il peut être difficile de garantir des ensembles de données propres et exacts.

En fournissant un centre de collecte et de suivi des données de production en temps réel, il permet d'éliminer les silos de données, de garantir la qualité des données et de rationaliser le flux d'informations.

Protection des données et réglementation

Comme les systèmes d'IA reposent largement sur des données, y compris des informations sensibles liées aux processus de fabrication, à la conception des produits et aux données des clients, il devient primordial de garantir la confidentialité et la sécurité des données.

Outre la sécurisation des données, les entreprises manufacturières doivent se conformer à diverses réglementations en matière de protection des données, telles que le règlement général sur la protection des données (RGPD) en Europe ou le California Consumer Privacy Act (CCPA) aux États-Unis. Le non-respect de ces réglementations peut entraîner des amendes et des atteintes à la réputation.

Normalisation

La mise à l'échelle d'une solution d'IA peut nécessiter la normalisation des processus ou des formats de données afin de garantir un fonctionnement cohérent de l'IA. Bien que cela garantisse des données propres et simplifie l'intégration de l'IA, cela peut également limiter la capacité de l'IA à apprendre et à s'adapter à des situations uniques.

La clé est de trouver un équilibre : normaliser les données pour une intégration harmonieuse de l'IA, mais maintenir une certaine flexibilité dans les processus pour permettre à l'IA de découvrir et de suggérer des améliorations, créant au final un environnement de fabrication plus intelligent et plus adaptable.

Lacunes en matière de compétences

La mise en œuvre de systèmes d'IA complexes nécessite des spécialistes en science des données, en ingénierie de l'IA et en fabrication. Cette situation, associée aux différents niveaux de maturité numérique des fabricants, constitue un défi. Même si l'IA est mise en œuvre, un manque de compréhension des résultats de l'IA peut persister.

Les travailleurs ayant une formation en science des données ont besoin d'aide pour comprendre le fonctionnement de la science des données et de la modélisation prédictive et ont besoin de plus de confiance dans les algorithmes abstraits qui sous-tendent la technologie de l'IA.

Former les employés existants, élaborer des instructions de travail numériques claires pour les outils d'IA et établir des partenariats avec des experts en IA. En comblant le déficit de compétences et en favorisant la maîtrise du numérique, les fabricants peuvent exploiter le véritable potentiel de l'IA et transformer leurs activités. L'élaboration d'instructions de travail numériques claires peut également jouer un rôle crucial. Ces instructions devraient expliquer comment utiliser les outils alimentés par l'IA et interpréter efficacement leurs résultats.

L'IA pour les entreprises manufacturières en quelques mots

L'industrie manufacturière étant à la pointe de la transformation numérique, l'intégration de l'IA devient plus un must qu'un nice-to-have. Les applications de l'IA dans la fabrication, telles que la maintenance prédictive, le contrôle de la qualité et l'automatisation intelligente, stimulent l'efficacité, la sécurité et la prise de décision.

Toutefois, le chemin vers une intégration complète de l'IA dans l'industrie manufacturière n'est pas sans défis. Des questions telles que l'infrastructure des données, la normalisation et la pénurie de compétences numériques doivent être abordées pour tirer pleinement parti des avantages de l'IA. L'avenir de la fabrication est sans aucun doute un avenir où l'IA a sa place, et les fabricants qui adoptent son potentiel mèneront la charge en matière d'innovation, d'efficacité et de compétitivité.