Dans le paysage en constante évolution de la fabrication industrielle, l’intégration de l’intelligence artificielle (IA) catalyse une transformation profonde. Qu’il s’agisse de manipuler une gamme diversifiée de matériaux, d’optimiser les lignes de production, d’assurer des interventions de maintenance en temps opportun ou de construire des usines plus intelligentes, l’IA remodèle l’écosystème manufacturier. En exploitant les données provenant des opérations des usines, l’IA optimise les flux de travail, que ce soit au niveau des stations de production individuelles ou dans des installations entières.
Une IA pionnière avec des projets pilotes
Le pilotage de projets d’IA constitue un excellent point de départ dans le parcours d’intégration. Des experts de leaders du secteur tels qu'Invisible AI, NVIDIA et Siemens partagent des histoires de réussite convaincantes qui élèvent la proposition de valeur pour les entreprises et propulsent les usines dans une nouvelle ère d'intelligence.
L'IA révolutionne la manipulation robotique
L’IA a permis aux robots de manipuler de nouveaux matériaux, même de la volaille non transformée, en leur offrant la capacité de reconnaître et de manipuler des objets auparavant considérés comme difficiles. Une collaboration exemplaire entre le client de NVIDIA, Soft Robotics, et un producteur de produits alimentaires présente une solution d'IA permettant aux robots d'identifier et de prélever des ailes de poulet humides individuelles dans un tas. Les prouesses de l’IA en matière de simulation, soulignées par Gerard Andrews, responsable marketing produit senior chez NVIDIA, jouent un rôle central. Grâce à la génération de données synthétiques, l’IA construit des représentations 3D réalistes et physiquement précises, permettant aux robots de maîtriser efficacement des tâches complexes.
Figure 1 : Soft Robotics a travaillé avec un fabricant de produits alimentaires pour développer une solution d'IA permettant aux robots de reconnaître
Et cueillir des ailes de poulet détrempées individuellement dans la pile.
La détection des cycles d’anomalies stimule la production
L’IA constitue un outil essentiel de gestion en concentrant l’attention sur les domaines critiques. Eric Danziger, PDG d'Invisible AI, illustre comment les appareils intelligents rationalisent les opportunités d'optimisation des chaînes d'assemblage. Les caméras traditionnelles génèrent de nombreuses vidéos 2D, riches en informations. Cependant, la capacité de l'IA à comprendre les images, à intégrer les entrées visuelles aux données de production et à créer des cartes 3D détaillant le personnel, les outils, la productivité actuelle et les temps de cycle révolutionne les informations de gestion. La détection des cycles d'anomalies, un point fort d'Invisible AI, s'est avérée déterminante pour doubler le débit de production d'un équipementier automobile de deuxième rang, révélant des temps de cycle élevés sur des postes de travail spécifiques.
Figure 2 : À l'aide d'outils d'intelligence artificielle, ils ont découvert des pics de temps de cycle sur certains sites.
Assurer une maintenance et un contrôle qualité en temps opportun
En établissant des parallèles avec les pilotes de course automobile et les arrêts aux stands, une maintenance ponctuelle et des interventions rapides sont des stratégies gagnantes. La maintenance prédictive, lancée par l'IA dans les environnements industriels, prédit les pannes de machines, permettant aux équipes de maintenance de planifier les remplacements avant les pannes critiques. Au-delà, la maintenance prescriptive ajuste le fonctionnement des équipements pour maintenir une fonctionnalité normale. Bernd Raithel, directeur de la gestion des produits et du marketing d'automatisation d'usine chez Siemens, souligne l'importance de l'IA dans l'identification préventive des défauts, réduisant les temps d'arrêt et améliorant l'efficacité de la production.
Figure 3 : Un constructeur automobile s'est associé à Invisible pour identifier les postes de travail sous-utilisés.
Contrôle qualité amélioré par l'IA grâce à l'analyse des données
Le succès des applications d’IA dépend de la disponibilité des données issues des processus de production. Siemens exploite de riches données de production pour réduire de 30 % le nombre de tests aux rayons X, augmentant ainsi les rendements de la chaîne de production de cartes de circuits imprimés. Les modèles d'IA, informés par des données détaillées sur les résultats des processus, les paramètres et d'autres informations, permettent d'identifier les pièces défectueuses et leurs sources, améliorant ainsi la qualité globale du produit.
Simuler de nouvelles usines et processus avec flexibilité
Il est possible d'atténuer les risques associés aux nouvelles conceptions d'usines et aux changements de processus grâce à des simulations 3D dans des usines virtuelles, également connues sous le nom de jumeaux numériques. Ces systèmes, étroitement connectés aux configurations existantes, fournissent une représentation réaliste des usines du monde réel. Les métavers industriels, tels que la collaboration entre NVIDIA et Siemens, permettent aux fabricants d'expérimenter virtuellement de nouvelles conceptions et processus, garantissant ainsi la confiance dans des mises en œuvre réussies dans le monde réel.
De la manipulation de morceaux de poulet à la création d’usines virtuelles entières, les fabricants industriels exploitent l’IA dans les domaines physique et virtuel. Alors que l’IA continue d’améliorer la flexibilité et les opportunités d’optimisation, les perspectives de son application dans la fabrication industrielle sont pratiquement illimitées. Reeman Robot est à l'avant-garde, contribuant à cette révolution et ouvrant la voie à un avenir où l'IA s'intègre de manière transparente à tous les aspects des processus industriels.
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