Les synergies entre les technologies d’intelligence artificielle (IA) et l’industrie manufacturière sont bien connues. Parmi les premiers à avoir adopté la technologie informatique dans les années 1970, l’industrie manufacturière est devenue un poids lourd de l’IA au 21 St siècle.
Il ne fait aucun doute que les fabricants s’engagent énormément en faveur de l’IA. Selon les estimations, le marché mondial de l’IA dans le secteur manufacturier était évalué à 3,2 milliards de dollars en 2023 et devrait atteindre 20,8 milliards de dollars d’ici 2028 .
Ce n’est pas une surprise. Les fabricants reconnaissent clairement le rôle central de l’IA dans leur parcours vers l’Industrie 4.0 et la création d’opérations de fabrication hautement efficaces, connectées et intelligentes.
Bien qu’il n’y ait aucune limite aux applications de l’IA dans le secteur manufacturier, voici quelques-uns des cas d’utilisation les plus intéressants :
1. Opérations sûres, productives et efficaces
Après avoir utilisé des robots pendant des décennies, les fabricants commencent à déployer des « cobots » dans leurs ateliers. Alors que les robots traditionnels doivent être hébergés séparément, les cobots travaillent en toute sécurité aux côtés des humains, sélectionnant des pièces, faisant fonctionner des machines, effectuant diverses opérations et même effectuant des inspections de qualité pour améliorer la productivité et l'efficacité globales. Très polyvalents, les cobots peuvent effectuer diverses tâches, depuis le collage, le soudage et le graissage de pièces automobiles jusqu'à la préparation et l'emballage de produits manufacturés. La vision industrielle basée sur l’IA joue un rôle clé pour y parvenir.
2. Des chaînes d'approvisionnement intelligentes et autonomes
Avec l’aide de l’IA, de l’apprentissage automatique (ML) et de l’analyse du Big Data, les fabricants peuvent réaliser une planification autonome – une planification continue, en boucle fermée et entièrement automatisée – pour maintenir les performances de la chaîne d’approvisionnement même dans des conditions volatiles, avec peu de surveillance humaine. Les entreprises industrielles peuvent également utiliser des agents IA pour planifier des lignes de fabrication complexes. Les agents peuvent prendre en compte une variété de paramètres pour trouver le meilleur moyen de maximiser le débit avec un coût de changement minimal afin de livrer les produits à temps.
3. Maintenance proactive et prédictive
En utilisant l’IA pour surveiller et analyser les données des machines et des processus d’atelier, les fabricants peuvent identifier des modèles anormaux pour prédire ou même prévenir les pannes. Par exemple, l’IA peut traiter les données de vibration, d’imagerie thermique et d’analyse d’huile pour évaluer l’état des machines. Les informations fournies par l'IA permettent également aux fabricants de fournir des pièces de rechange et des consommables correctement et de prédire avec précision les temps d'arrêt qui affecteront la planification de la production et les activités associées. Le résultat est une amélioration de la productivité, de la rentabilité et de la santé des équipements. L'IA générative peut ajouter de la valeur en analysant des documents, tels que des journaux de maintenance et des manuels d'inspection, pour fournir des informations précises et exploitables pour exécuter les activités de dépannage et de maintenance.
4. Automatisez les contrôles de qualité
L’IA change la donne en matière de tests et de contrôle qualité. La reconnaissance d’images peut être utilisée pour détecter automatiquement les dommages aux équipements et les défauts des produits. Par exemple, les modèles d’IA formés à l’aide d’images de produits bons et défectueux peuvent prédire si un article peut nécessiter une retouche ou doit être mis au rebut ou recyclé. De plus, les capacités analytiques de l'IA peuvent être exploitées pour identifier des modèles dans les données de production, les rapports d'incidents, les plaintes des clients, etc., afin de découvrir les domaines d'amélioration.
5. Concevoir, développer, personnaliser et innover des produits
L'IA générative peut transformer la conceptualisation des produits en analysant les tendances du marché, en mettant en évidence les changements dans la conformité réglementaire, en résumant la recherche sur les produits et les commentaires des clients, etc. Sur la base de ces informations, les concepteurs de produits peuvent innover et améliorer les produits et garantir leur conformité en comparant les spécifications aux normes et réglementations pertinentes. .
Les algorithmes peuvent rapidement générer des conceptions innovantes dépassant les capacités des méthodes traditionnelles. Cela signifie que les fabricants peuvent optimiser les attributs du produit qui leur tiennent le plus à cœur : la sécurité, les performances, l’esthétique ou même la rentabilité. Par exemple, en 2019, General Motors a utilisé la conception générative pour prototyper un support de siège plus léger et plus solide pour ses véhicules électriques . De plus, en utilisant des solutions d'IA et des logiciels de simulation, les fabricants peuvent développer, tester et affiner la conception de leurs produits sans avoir besoin de construire des prototypes physiques ; cela réduit le temps et les coûts de développement et augmente les performances du produit.
6. Donner du pouvoir aux employés
En automatisant les tâches fastidieuses et chronophages, l’IA permet aux ouvriers du secteur manufacturier de se concentrer sur des activités plus créatives ou sophistiquées. L’IA peut également recommander les meilleures actions afin que les employés puissent être plus efficaces et efficients. Contrairement aux robots d’antan, les solutions d’IA modernes, intégrées à des capteurs et à une technologie portable, peuvent avertir le personnel de l’usine de tout danger présent dans l’atelier.
Franchir la barrière des données pour utiliser l'IA dans le secteur manufacturier
Malgré ces possibilités et ces investissements importants, les fabricants ne parviennent pas à tirer pleinement parti de l’IA.
Dans une enquête menée auprès de 3 000 organisations de divers secteurs et zones géographiques, seulement 10 % ont déclaré qu'elles tiraient des gains financiers significatifs de l'IA . Cela concorde avec les conclusions de l' enquête Infosys Generative AI Radar – Amérique du Nord , selon laquelle environ 30 % des grandes entreprises (plus de 10 milliards de dollars) mais moins de 10 % des entreprises gagnant entre 500 millions et 10 milliards de dollars avaient établi des cas d'utilisation de l'IA générative qui rapportaient. valeur commerciale.
Même si les fabricants reconnaissent l’importance d’intégrer l’IA dans leurs processus métier, ils sont découragés par les résultats.
Le livre blanc du Forum économique mondial de décembre 2022 intitulé Libérer la valeur de l'intelligence artificielle dans le secteur manufacturier identifie six obstacles à l'adoption de l'IA dans le secteur manufacturier, allant de l'inadéquation entre les capacités de l'IA et les besoins opérationnels à l'absence de modèles d'IA explicables en passant par la personnalisation importante requise dans l'ensemble. cas d’utilisation en fabrication.
Pour fonctionner correctement, les algorithmes d’IA doivent être formés sur des ensembles massifs de données propres, précises et impartiales. Étant donné que fournir cela peut constituer un défi pour les fabricants, de nombreuses entreprises ont recours à des données petites, fragmentées, incohérentes ou de mauvaise qualité, ce qui entraîne des résultats sous-optimaux. Même lorsque des données volumineuses sont disponibles, elles peuvent ne pas être facilement exploitables par les modèles d’IA.
Par conséquent, avant de transmettre des données de formation à l’IA, les fabricants doivent s’assurer qu’elles sont harmonisées afin que tous les membres de l’organisation – quelles que soient les fonctions, les unités commerciales et les zones géographiques – puissent accéder à toutes les données dont ils ont besoin dans le même format consolidé. Les données doivent également être organisées de manière à ce que les logiciels basés sur l'IA puissent générer des informations à la demande personnalisées pour les utilisateurs, tels que les directeurs d'usine, les inspecteurs qualité, la haute direction, etc.
La bonne nouvelle est qu’une fois que les fabricants auront relevé les principaux défis liés au déploiement de l’IA, ils pourront transformer tous les aspects de leur activité pour bénéficier d’un large éventail d’avantages.