Suivez nous sur

Des leaders d'opinion

Comment l'IA change l'industrie manufacturière

mm

Publié le

 on

Selon l'enquête 2020 MIT Technology Review Insights, la fabrication est le secteur avec la deuxième adoption la plus élevée de l'intelligence artificielle. Cela n'est pas surprenant puisque l'IA peut changer le paradigme de l'industrie et réinventer la façon dont les entreprises gèrent tous les aspects du processus de fabrication.

L'IA n'est pas bonne en tout, la mise en œuvre stratégique est donc essentielle

Malgré la façon dont elle révolutionne presque tous les aspects de nos vies, il y a beaucoup de choses que l'intelligence artificielle ne peut pas faire aussi bien que les humains. Par exemple, bien qu'il soit moins sujet aux erreurs que la personne moyenne, il peut toujours faire des erreurs.

Les robots préprogrammés sont excellents pour effectuer des tâches répétitives sans pratiquement aucune surveillance. Cependant, il est important de se rappeler que les humains doivent contrôler étroitement tout degré d'autonomie pour atténuer les problèmes potentiels. C'est pourquoi, bien que les trains sans conducteur existent depuis un certain temps, l'industrie automobile peine à mettre en place des véhicules autonomes. Il est beaucoup plus facile de contrôler un train autonome lorsqu'il est contraint par les voies ferrées ; la liberté relative des routes laisse actuellement trop de place à l'erreur.

Dans l'industrie manufacturière, la tolérance à l'erreur est extrêmement faible. Cela signifie que même si l'IA peut être mise à profit pour améliorer le fonctionnement du secteur, cela doit être fait de manière stratégique aux côtés de travailleurs humains qualifiés.

7 façons dont l'IA change la fabrication

1. Maintenance prédictive

Avant l'avènement de l'IA, la maintenance des machines était soumise à un calendrier strict afin de minimiser le risque de pannes imprévues. Désormais, les entreprises peuvent utiliser à la place des systèmes d'IA prédictifs qui peuvent personnaliser les besoins de maintenance de chaque équipement, en créant un calendrier optimisé pour les machines individuelles qui augmente l'efficacité sans augmenter les coûts.

Les installations de fraisage ont souvent un problème de broches qui se cassent fréquemment, ce qui ralentit la production et gonfle les coûts d'exploitation. Cependant, en intégrant des programmes d'IA dans le logiciel, ces usines peuvent maintenir une surveillance à la minute pour détecter les points de défaillance potentiels avant qu'ils ne causent des problèmes.

2. Assurance qualité

L'utilisation de l'IA pour augmenter les pratiques d'assurance qualité produit non seulement un meilleur résultat final, mais aide les organisations à déterminer les conditions de fonctionnement optimales pour le sol et à déterminer quelles variables sont les plus importantes pour atteindre ces objectifs. Cela réduit le taux de défauts et minimise également considérablement la quantité de déchets générés, ce qui permet d'économiser du temps et de l'argent.

McKinsey note que l'aspect le plus coûteux de l'industrie des semi-conducteurs est la fabrication en raison des longs cycles de production en plusieurs étapes qui peuvent prendre des semaines ou des mois. Une grande partie de ce coût en temps est attribuée aux tests d'assurance qualité qui doivent avoir lieu à chaque étape et aux retards causés par les défauts.

L'IA ne se contente pas de rationaliser ces étapes d'AQ ; il améliore également l'efficacité globale et les pertes de rendement en agrégeant les données de toutes les phases de production.

3. Inspection des défauts

Il est désormais possible d'« externaliser » le travail de recherche d'imperfections grâce à la capacité de l'IA à inspecter visuellement les éléments beaucoup plus rapidement et de manière plus approfondie que les humains.

Le bon système peut être formé sur un nombre relativement restreint d'images, puis déployé pour effectuer le même travail qui nécessite généralement des dizaines ou des centaines de travailleurs. De plus, il peut effectuer des analyses des causes profondes qui permettent aux entreprises de résoudre des problèmes sous-jacents qui pourraient autrement passer inaperçus, en augmentant le rendement et en optimisant la production.

4. Automatisation d'entrepôt

Les consommateurs déplacent leurs habitudes d'achat vers le commerce électronique, ce qui signifie que l'efficacité des entrepôts devient une priorité absolue pour les entreprises qui ont besoin d'une excellente logistique pour rester compétitives.

L'automatisation des entrepôts couvre tout, de la mise en œuvre de solutions d'IA qui traitent les factures, les étiquettes de produits et les documents des fournisseurs à l'utilisation d'algorithmes pour optimiser l'espace de rayonnage, ce qui peut conduire à ROI massifs dans les opérations d'entrepôt.

5. Intégration et optimisation de la chaîne de montage

Il ne suffit pas de collecter des données depuis l'atelier de fabrication pour réellement optimiser la production et réduire les coûts. Les informations doivent être numérisées, nettoyées et structurées de manière à permettre une analyse fonctionnelle. L'IA peut rapidement et facilement trier et structurer les données agrégées de l'ensemble de l'installation pour donner au personnel un aperçu pratique et exploitable de ce qui se passe à chaque étape du processus de production.

Cela permet également un certain niveau d'automatisation de la chaîne de montage, comme la réorganisation des chaînes de production en cas de panne d'une machine.

6. Développement et conception de produits basés sur l'IA

Alors que la technologie continue de progresser et de s'améliorer, l'intelligence artificielle devrait d'avoir l'impact le plus significatif sur le développement et la conception des produits au cours des cinq prochaines années. Les fabricants l'utilisent déjà pour la conception générative afin de créer des prototypes innovants et d'accélérer les tâches chronophages telles que le maillage et la préparation de la géométrie.

Le développement et la conception assistés par ordinateur aident également les ingénieurs à créer des solutions qui sortent de la pensée conventionnelle, grâce à la formation de programmes d'IA. Non seulement ils sont capables de créer de nouvelles idées, mais ils peuvent aussi réduire le nombre de simulations et de prototypes nécessaire avant qu'un produit viable ne soit fabriqué.

7. Utilisation par les PME

L'industrie de la robotique se développe à un rythme rapide, de sorte que les robots alimentés par l'IA deviennent moins une nouveauté et plus une partie de la vie quotidienne de nombreux secteurs. C'est une excellente nouvelle pour les petites entreprises, car cela signifie qu'il existe un plus grand nombre d'options disponibles à des prix plus abordables. Auparavant, seules les grandes entreprises disposant des budgets nécessaires pour se lancer dans la R&D et les technologies de pointe pouvaient se permettre d'intégrer des robots à leurs opérations.

De plus, l'enseignement des robots est devenu un processus plus simple qui ne nécessite pas une équipe d'ingénieurs pour la configuration et la maintenance. Cela signifie que les petites entreprises n'ont pas besoin d'embaucher une équipe technique pour former et entretenir les robots.

Désormais, les petits fabricants peuvent raisonnablement investir dans quelques petits robots sans utiliser la totalité de leur budget annuel. Cela signifie que leurs capacités de mise à l'échelle augmenteront considérablement, permettant une expansion plus rapide, une plus grande croissance des revenus et un avantage plus concurrentiel par rapport aux acteurs plus importants.

L'avenir de l'IA dans le secteur manufacturier

L'IA a le potentiel d'avoir un impact significatif sur l'industrie manufacturière. Bien qu'il reste encore des défis à relever, tels que l'intégration sans erreur de la technologie de l'IA dans les systèmes existants et le besoin d'expertise spécialisée, les avantages potentiels de l'IA dans la fabrication sont importants et susceptibles de favoriser son adoption continue dans les années à venir.

L'intelligence artificielle ne remplacera pas les robots traditionnels et n'éliminera pas le besoin de travailleurs humains. Cependant, il peut travailler aux côtés des humains pour faire évoluer les processus opérationnels plus rapidement et plus efficacement, améliorant ainsi les résultats.

Arkady Sandler est un entrepreneur en série et un cadre technologique avec plus de 20 ans d'expérience. Il a fondé cinq startups; sortir avec succès trois d'entre eux. Aujourd'hui, en tant que PDG et co-fondateur de Docet TI, Arkady se concentre sur H2iM, une technologie d'intelligence artificielle de pointe conçue pour les véhicules de surface spécialisés.