L’IA en faveur de la fabrication intelligente

Principaux cas d’utilisation de l’IA dans la fabrication

Solutions d’IA pour le contrôle de la qualité

L’IA peut vous aider à améliorer vos processus de contrôle de la qualité, ce qui permet d’offrir des produits de meilleure qualité et d’accroître la satisfaction de la clientèle. «Un contrôle de la qualité efficace permet non seulement de réduire le gaspillage de matériaux, mais aussi le gaspillage de temps, en réduisant au minimum la nécessité d’apporter des corrections, explique Bénédicte Vaugeois. Cela peut entraîner des gains d’efficacité importants.»

Voici trois cas d’utilisation de l’IA dans le contrôle de la qualité.

Inspection optique automatisée

Les systèmes d’inspection optique automatisée alimentés par l’IA peuvent inspecter les composants ou les produits finis avec précision et rapidité.

Ces systèmes utilisent la vision artificielle pour détecter des anomalies comme des égratignures, des bosses ou des erreurs d’étiquetage sur des articles qui se déplacent le long des chaînes de production.

Surveillance de la température en temps réel

Les systèmes alimentés par l’IA peuvent suivre et analyser la température et les niveaux d’humidité d’un produit sur une chaîne de production.

Dans l’industrie pharmaceutique, par exemple, de tels systèmes garantissent que les médicaments sont conservés dans la plage de température optimale en avertissant rapidement les opératrices et opérateurs de tout écart. Cette capacité améliore l’uniformité dans l’ensemble des lots de production et assure la sécurité et la constance tout au long du processus.

Surveillance de l’impression 3D

Dans la fabrication additive, l’IA peut surveiller le processus d’impression, détecter les défauts tels que les vides ou le gauchissement, et assurer la précision dimensionnelle des pièces imprimées.

Les systèmes utilisant l’IA peuvent également suivre des paramètres essentiels, notamment la température des têtes (chauffantes) et des plateaux d’impression, la vitesse d’impression et le débit d’apport du matériel. 

Solutions d’IA pour la maintenance prédictive

La défaillance d’un équipement est coûteuse. En contribuant à la prévenir, les applications d’IA peuvent réduire les temps d’arrêt, les dépenses d’entretien et les retards pour la clientèle.

Voici trois cas d’utilisation de l’IA dans la maintenance prédictive.

Télésurveillance de la chaîne de production

Les systèmes alimentés par l’IA utilisent à la fois des données en temps réel et des données historiques pour surveiller votre chaîne de production pendant qu’elle fonctionne.

« À l’aide d’algorithmes avancés, ces applications peuvent prédire à quel moment une pièce d’équipement est le plus susceptible de faire défaut, tout en recommandant des calendriers d’entretien optimaux », explique Bénédicte Vaugeois.

Surveillance d’un système hydraulique

Plusieurs applications alimentées par l’IA peuvent surveiller des systèmes hydrauliques comme ceux utilisés dans les plateformes élévatrices, les freins, les amortisseurs, les vérins, la machinerie lourde et même les aéronefs.

Il est possible de suivre un certain nombre de paramètres clés, notamment la température de l’huile, les vibrations et le débit. Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent utiliser ces données pour prévoir les défaillances potentielles de l’équipement avant qu’elles ne se produisent réellement, ce qui permet d’effectuer des interventions de maintenance en temps opportun pour des performances optimales.

Surveillance des systèmes d’un immeuble

La maintenance prédictive peut aider à maintenir le confort, la sécurité et l’efficacité énergétique dans un immeuble.

Par exemple, des algorithmes avancés peuvent analyser des données en temps réel et des données historiques pour suggérer des calendriers d’entretien optimaux pour les systèmes de chauffage, de ventilation et de climatisation, entre autres.

Solutions d’IA pour la chaîne d’approvisionnement et la gestion des stocks

Les chaînes d’approvisionnement sont complexes et une mauvaise gestion des stocks peut s’avérer coûteuse pour votre entreprise. Heureusement, la gestion de la chaîne d’approvisionnement et des stocks est une fonction opérationnelle pour laquelle l’IA peut aider les entreprises à accroître leur productivité et à prévenir les perturbations des activités.

Voici trois cas d’utilisation de l’IA dans la chaîne d’approvisionnement et la gestion des stocks.

Prévision de la demande

Les applications alimentées par l’IA peuvent analyser des données historiques sur les ventes, les tendances du marché et des facteurs externes comme les conditions météorologiques ou économiques pour prévoir la demande de façon plus précise.

Elles vous aident à mieux planifier votre approvisionnement et à réduire le risque d’épuisement ou d’excédent des stocks.

Optimisation des stocks

«Les algorithmes d’IA peuvent maintenant analyser des facteurs comme les délais d’exécution, la fiabilité des fournisseurs et la variabilité de la demande pour optimiser les niveaux de stocks, affirme Bénédicte Vaugeois. Ils permettent de simplifier l’approvisionnement et de réduire les coûts en vous assurant d’avoir la bonne quantité de stocks au bon moment et aux bons endroits pour répondre à la demande de la clientèle.»

Optimisation des trajets

Si vous livrez vos produits vous-même, les algorithmes d’IA peuvent optimiser vos trajets de transport en analysant l’état de la circulation, les coûts de carburant et les horaires de livraison.

Cela permet non seulement de réduire les coûts de transport, mais aussi d’améliorer les délais de livraison et de réduire au minimum l’impact environnemental.

Solutions d’IA pour l’optimisation des processus

L’IA ouvre la porte à un tout nouveau monde de gains d’efficacité dans le secteur de la fabrication. En offrant plusieurs façons d’optimiser les processus, les systèmes basés sur des algorithmes avancés peuvent vous aider à améliorer considérablement l’efficacité, la qualité et la souplesse.

Voici trois cas d’utilisation de l’IA dans l’optimisation des processus.

Planification et ordonnancement de la production

Les algorithmes d’IA peuvent optimiser votre calendrier de production en fonction de facteurs comme les prévisions de la demande, la disponibilité de la main-d’œuvre et des matières premières et la capacité des machines. Cela maximise le rendement et réduit les délais de production.

Gestion de l’énergie

L’IA peut aider votre entreprise de fabrication à optimiser sa consommation d’énergie en analysant les données en temps réel provenant de capteurs et en ajustant le fonctionnement de l’équipement en conséquence. Cela vous permet non seulement de réduire vos coûts énergétiques, mais aussi de contribuer à l’atteinte de vos objectifs de développement durable.

Personnalisation, conception et développement de produits

Les algorithmes d’IA permettent d’analyser la rétroaction, les préférences et l’historique d’achat de la clientèle, les tendances du marché, de même que les données démographiques et historiques afin d’optimiser la conception des produits et l’innovation. Cela aide les fabricantes et fabricants à développer des produits qui répondent mieux aux besoins et aux préférences de leur clientèle.

Quels sont les avantages et les inconvénients de l’IA en fabrication?

L’IA peut profiter aux PME de plusieurs façons. Voici les principaux avantages de l’IA pour le secteur de la fabrication.

• Réduction des temps d’arrêt: la maintenance prédictive évite les défaillances inattendues de l’équipement.
• Sécurité accrue: l’utilisation d’équipement bien entretenu est plus sécuritaire.
• Économies de coûts: l’optimisation des processus, de la consommation d’énergie et de la gestion de la chaîne d’approvisionnement axée sur l’IA permet de réduire les coûts opérationnels.
• Amélioration de la qualité: la détection des défauts en temps réel garantit que les produits respectent les normes et que la qualité est uniforme.

Bien que l’IA offre des avantages importants, elle présente également des défis qui varient selon le secteur. Dans le secteur de la fabrication, les inconvénients suivants sont particulièrement dignes de mention.

• Préoccupations de la main-d’œuvre: les membres du personnel peuvent avoir peur et penser que les systèmes d’IA sont là pour les remplacer. Pour cette raison, les entreprises doivent faire preuve de transparence quant à leurs objectifs ultimes, en mettant l’accent sur la façon dont l’IA peut bonifier le rôle des employées et employés plutôt que les remplacer.
• Coûts: les systèmes d’IA peuvent aider à réaliser des économies à long terme, mais l’implantation d’un nouveau système entraîne souvent des coûts initiaux importants.
• Complexité: l’intégration de l’IA aux systèmes et aux processus de fabrication existants peut être complexe. Par conséquent, vous devrez peut-être embaucher de nouvelles personnes hautement qualifiées, faire appel à des consultantes et consultants ou former votre équipe actuelle.

Comment les PME peuvent-elles commencer à utiliser des outils d’IA dans le secteur de la fabrication?

Les PME manufacturières devraient commencer à petite échelle. La mise en œuvre d’un premier projet devrait être facile, car un échec peut avoir une incidence négative sur le moral et compromettre les projets futurs. Pour commencer à utiliser des systèmes d’IA, les entreprises de fabrication doivent suivre ces étapes:

1. Évaluer les besoins et les objectifs

Déterminez les domaines où l’IA peut offrir de la valeur, comme la maintenance prédictive, le contrôle de la qualité ou l’optimisation des processus. Définissez des objectifs clairs pour la mise en œuvre de l’IA. Ciblez les gains rapides.

2. Surveiller votre concurrence

Déterminez comment la concurrence utilise l’IA. Cela vous aidera à choisir les applications et les outils les plus susceptibles de fonctionner dans votre secteur d’activité.

3. Choisir une solution appropriée et commencer par un projet pilote

Cherchez et sélectionnez un outil d’IA qui correspond à vos besoins de fabrication et à votre budget. Tenez compte de facteurs comme la facilité d’intégration, l’adaptabilité et le soutien de l’entreprise fournisseuse. Commencez à petite échelle par un projet pilote et développez-le par la suite.

Différentes solutions d’IA

4. Assurer la préparation des données

Assurez-vous d’avoir déjà recueilli des données relatives aux processus de fabrication que vous souhaitez améliorer. Épurez et préparez vos données pour entraîner efficacement les modèles d’IA.

5. Obtenir de l’aide

Les premiers projets ne sont jamais faciles. Associez-vous à des consultantes et consultants, à des fournisseurs de technologies ou à des instituts de recherche pour tirer parti de leur expertise.

6. Surveiller et évaluer

Surveillez le rendement et l’incidence de votre projet sur vos activités en faisant le suivi d’indicateurs de rendement. Recueillez les commentaires du personnel et des parties prenantes pour peaufiner les processus et maximiser les avantages.

Prochaine étape

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