IA dans l’industrie
Qu’est-ce que l’IA dans l’industrie manufacturière ?
L’intelligence artificielle (IA) dans l’industrie manufacturière fonctionne à la fois dans les environnements de technologie de l’information (IT) et de technologie opérationnelle (OT), en utilisant des outils basés sur l’IA tels que le machine learning et le deep learning pour optimiser les flux de travail industriels et en production.
Pourquoi l’IA est-elle importante dans l’industrie manufacturière ?
L’IA contribue à améliorer plusieurs aspects de l’industrie – allant de la rationalisation des processus liés aux opérations quotidiennes à l’incidence sur le développement de nouveaux produits (NPD) –, en réduisant les délais de mise sur le marché et en créant des avantages concurrentiels.
Quel est l’impact de l’IA sur l’industrie manufacturière ?
Avec l’essor rapide de l’Internet des objets (IoT), des réseaux edge et cloud et des outils comme le machine learning (ML), les fabricants ont non seulement accès à un volume de données très élevé, mais de plus leur action sur les données capturées est beaucoup plus significative. Sont notamment concernés les domaines suivants : maintenance des équipements, surveillance de la chaîne logistique, optimisation des processus de production (y compris l’assurance qualité [QA]). Il en résulte une création de produits plus rapide et une accélération du développement de nouveaux produits.
Quels sont les avantages de l’IA dans l’industrie manufacturière ?
Plus de visibilité et d’analyse en temps réel
La disponibilité accrue d’appareils et de capteurs en mesure de surveiller des conditions spécifiques augmente la visibilité globale de l’environnement industriel – de la chaîne logistique à la ligne de production. À son tour, l’IA peut collecter ces données et les unifier afin que les fabricants puissent facilement surveiller leurs opérations sur site ou à distance, sur plusieurs sites.
Maintenance préventive
En utilisant les mêmes capteurs offrant aux fabricants une meilleure visibilité sur leurs environnements de fabrication, l’IA peut utiliser les données historiques pour identifier les équipements sous-performants ou les machines sur le point de tomber en panne. En alertant les administrateurs et les gestionnaires à l’avance, l’IA permet de limiter les temps d’arrêt voire de les contourner complètement en planifiant ou en recommandant des réparations et mises à jour proactives.
Qualité et inspection améliorées
Les processus d’assurance qualité basés sur les interventions humaines peuvent être sujets à des erreurs pour diverses raisons allant de l’insuffisance de formation à la fatigue. En revanche, les machines guidées par l’IA surpassent les humains dans les tâches rigoureuses et monotones. Par conséquent, la qualité globale du produit peut rester élevée, sachant que les humains peuvent se concentrer davantage sur des tâches de niveau supérieur et sur la réflexion entraînant une amélioration de la satisfaction des clients et des employés.
Conception de produits améliorée et plus rapide
L’IA et les environnements virtualisés éliminent le besoin de processus de test physiques et chronophages. Par le passé, les tests de produits nécessitaient des recherches approfondies, des installations distinctes et des analyses pratiques. L’IA prend en charge une grande partie de ce processus sans induire de frais généraux, d’où une réduction des coûts et des délais de mise sur le marché.
Comment l’IA peut-elle accélérer les décisions commerciales et permettre d’atteindre le zéro défaut dans l’industrie manufacturière ?
L’IA augmente les possibilités d’automatisation dans l’ensemble du processus de fabrication, y compris certains aspects du processus d’assurance qualité, un point clé pour découvrir les défauts des produits avant qu’ils ne soient expédiés et vendus aux clients. Traditionnellement, ce processus est effectué manuellement, ce qui l’expose aux erreurs humaines et explique en grande partie les coûteux rappels de produits, le gaspillage des ressources allouées et la baisse des marges bénéficiaires. L’assurance qualité traditionnelle se concentre également sur les dernières phases de fabrication de la production plutôt que sur le processus entier de production.
L’IA change la donne pour les entreprises industrielles. Tout d’abord, elle permet une vision artificielle, une méthode de vidéo numérique conçue pour surveiller des environnements spécifiques. Les images capturées sont analysées automatiquement par l’IA et rapprochées des critères de réussite/d’échec en temps réel, alertant ainsi les équipes pour qu’elles prennent les mesures nécessaires. Par rapport aux méthodes manuelles, la vision artificielle est plus fiable, à condition qu’elle soit correctement configurée. La vision artificielle guidée par l’IA peut également prédire les défauts potentiels, et intervenir dans la maintenance préventive des équipements de fabrication, et ce durant le processus de fabrication.
Globalement, l’IA dans le secteur industriel peut occasionner une immense économie de coûts et devenir une solution de bout en bout qui stimule voire améliore la qualité et la satisfaction. Les informations recueillies durant le processus peuvent également agir sur la prise de décision de l’entreprise, optimiser les processus, l’approvisionnement en matériaux, la conception des produits et plus encore.
Quelles sont les problématiques de l’IA dans l’industrie manufacturière ?
L’un des principaux défis de la mise en œuvre de l’IA dans le secteur manufacturier est l’important investissement en infrastructures requis, allant des réseaux edge et cloud au manque de données de qualité pour établir des algorithmes exploitables. Les réseaux edge nécessitent une quantité importante de devices, de capteurs, de puissance de traitement et de bande passante pour fonctionner sans latence, ce qui est essentiel pour l’analyse des données en temps réel. Sans tous les éléments ci-dessus sur l’ensemble de la stack technologique, les entreprises ne peuvent pas s’attendre à des modèles prédictifs efficaces ni à des résultats de qualité comparable.
La complexité informatique et les exigences de qualité des données des solutions d’IA constituent l’une des principales raisons pour lesquelles 87 % des analystes de données industrielles affirment que les problèmes de qualité des données sont le motif pour lequel leurs organisations n’ont pas réussi à mettre en œuvre avec succès l’IA sur un certain nombre de machines, d’appareils et d’autres composants.
HPE et l’IA dans l’industrie manufacturière
Les solutions d’IA de HPE contribuent à transformer et à accélérer la fabrication. L’industrie de demain sera connectée, automatisée et numérique. À l’heure où les technologies opérationnelles convergent avec l’informatique dans les usines, de nombreux cas d’utilisation deviennent possibles à divers stades du cycle de production, et notamment pour stimuler l’innovation, accroître l’efficacité des opérations, réduire les temps d’arrêt et améliorer la productivité des employés.
HPE GreenLake for Manufacturing contribue à accroître le potentiel de l’Internet des objets industriel (IIoT), en mettant de vastes quantités de données à la disposition des industriels et en surmontant le défi posé par la transformation de ces données en informations exploitables mettant au jour les inefficiences et soutenant la compétitivité. HPE GreenLake propose des services optimisés pour les charges de travail qui accélèrent l’accès aux données et aux informations en associant l’agilité, l’automatisation et les avantages économiques du cloud à la sécurité et aux performances de l’infrastructure sur site. Le département informatique a désormais la possibilité de déployer une solution modernisée suffisamment adaptable et simplifiée pour créer des gains d’efficacité de l’atelier à la direction.
La plateforme HPE GreenLake est également disponible as-a-service (c’est-à-dire un modèle à la demande), offrant aux entreprises l’évolutivité et la flexibilité nécessaires pour appliquer rapidement l’IA aux workflows de fabrication, sans subir de coûts d’immobilisation onéreux et en affrontant les conditions changeantes du marché, les pics de production, les nouveaux produits, les spin-ups industrielles et les extensions d’installations.