Vous ne pouvez pas épeler la fabrication intelligente sans l’IA

L’IA aide les fabricants intelligents à utiliser les grandes quantités de données générées par les appareils IoT et les capteurs intelligents dans toute leur usine.

Depuis des années, les fabricants ont adopté l’IoT, l’analyse et l’automatisation dans leur transition vers une fabrication intelligente. Mais de plus en plus, ces technologies sont complétées par le recours à l’intelligence artificielle (IA).

À ce stade, une grande partie de la croissance attendue dans la fabrication intelligente sera tirée par l’intégration de ces technologies avancées, selon plusieurs rapports récents. Par exemple, un rapport d'août de MarketsandMarkets a noté que le marché de la fabrication intelligente est actuellement évalué à 108,9 milliards de dollars et qu'il devrait atteindre 241 milliards de dollars d'ici 2028, ce qui représente un TCAC de 17,2 % sur cette période.

Un segment du marché, l’utilisation de jumeaux numériques dans le secteur manufacturier, devrait connaître le TCAC le plus élevé au cours de la même période. « Alors que les industries donnent la priorité à l’efficacité, à la maintenance prédictive et à l’innovation, les jumeaux numériques offrent des informations qui améliorent la production, minimisent les temps d’arrêt et affinent le développement de produits. Cette augmentation de l'utilisation des jumeaux numériques reflète son rôle essentiel dans l'élaboration de l'avenir de la fabrication intelligente », selon un communiqué annonçant les conclusions du rapport.

L’utilisation de l’IA dans les jumeaux numériques n’est que la pointe de l’iceberg lorsqu’il s’agit de l’utilisation de la technologie dans la fabrication intelligente.

De plus en plus, l’IA et l’apprentissage automatique (ML) sont utilisés pour aider à prendre des décisions plus intelligentes et donner aux fabricants la capacité de réagir aux conditions changeantes (sur le marché et sur les lignes de production). Dans les deux cas (prendre des décisions plus intelligentes et réagir à des conditions changeantes), l’IA aide les fabricants à utiliser les grandes quantités de données générées par les appareils IoT et les capteurs intelligents dans toute l’usine.

Certains constructeurs automobiles utilisent l’IA pour repérer les problèmes d’équipements en cours de fabrication et pour guider les opérations de maintenance prédictive. D’autres utilisent l’IA pour optimiser les opérations et les calendriers de production. Beaucoup intègrent l’IA et le ML dans leurs flux de travail pour aider à développer une automatisation plus intelligente dans l’ensemble d’une usine.

Il existe de nombreux exemples de la manière dont l’IA aide dans ces domaines. Comme nous l'avons noté dansLa modernisation des usines intelligentes améliore l'efficacité:

Audi utilise l’IA en production à plusieurs titres. Tout d’abord, AI surveille la construction de la carrosserie sur le site de Neckarsulm pour garantir la qualité des soudures par points. Les travailleurs humains n’ont plus besoin de vérifier chaque soudure et peuvent se concentrer uniquement sur les problèmes. Dans son atelier d'emboutissage d'Ingolstadt, AI vérifie la qualité des pièces embouties pour détecter les fissures, encore un autre domaine dans lequel les travailleurs humains n'assument plus l'essentiel du contrôle qualité.

Voir également:Des chercheurs amplifient l’impact de l’IA générative dans la conception automobile

L’IA est également utilisée pour compléter les opérations et les processus déjà en place.

Un bon exemple est l’utilisation de l’IA dans les systèmes robotiques. Alors que les systèmes robotiques sont utilisés pour automatiser les processus des entrepôts et des chaînes de production depuis des années (voire des décennies dans certains cas), l’IA peut ajouter des capacités significatives qui propulsent ces systèmes à de nouveaux niveaux.

Par exemple, la vision basée sur l’IA peut aider les systèmes robotiques à identifier des objets en temps réel. Cela s’avère très utile pour la manipulation et l’assemblage de composants sur les lignes de production. De plus, l’IA peut ajouter une mobilité autonome pour aider les systèmes robotiques à se déplacer dans un entrepôt ou une usine sans nécessiter l’installation de pistes ou le développement de chemins préprogrammés.

De tels systèmes pourraient également effectuer des travaux plus complexes sur une chaîne de production. Dans une autre application, une chaîne de production pourrait utiliser des caméras basées sur l’IA pour détecter les défauts des produits plus rapidement et peut-être avec plus de précision que les inspecteurs humains.

La plus grande nouveauté en matière d'IA cette année a été l'introduction et l'adoption explosive de ChatGPT, des grands modèles linguistiques (LLM) et de l'IA générative. Deux des utilisations les plus courantes de ces technologies sont la recherche et la conversation.

Les fabricants intelligents peuvent utiliser l’IA générative pour aider les travailleurs des usines et des chaînes de production. Par exemple, un fabricant peut fournir à ces travailleurs des assistants virtuels ou des chatbots pour les aider à rechercher des informations, à répondre à des questions ou à résoudre des problèmes. Toutes ces applications peuvent contribuer à accroître l’efficacité opérationnelle.