L'intelligence artificielle (IA) n'a rien de nouveau. Il s'agit d'une discipline cofondée en 1956 par John McCarthy, que l'on surnomme le « père de l'IA ». Mais elle a récemment attiré l'attention du public avec le lancement de la plateforme d'IA générative d'Open AI, baptisée Chat GPT, en novembre 2022.
Depuis quelques mois, l'IA est omniprésente dans les fils d'actualité et les entreprises de tous les secteurs étudient comment intégrer l'IA à leurs processus. En tant qu'industriel, vous vous demandez certainement vous aussi quel rôle l'IA pourrait jouer sur vos lignes de production.
Dans ce blog, nous allons examiner des cas d'utilisation potentiels de l'IA dans le secteur de la production industrielle. Nous vous donnerons également des conseils pour vous lancer et nous parlerons du rôle des données pour appliquer l'IA avec succès.
Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ?
L'IA décrit toute application de logiciels informatiques permettant aux machines d'imiter l'intelligence humaine, que ce soit par la vision, la parole ou l'interprétation de données, afin de permettre la résolution de problèmes. Il s'agit d'un terme générique qui décrit plusieurs méthodologies, notamment la robotique, l'analyse d'images, le traitement du langage, l'apprentissage-machine et les réseaux de neurones artificiels.
À leur niveau de base, les systèmes artificiellement intelligents analysent les données à l'aide d'algorithmes afin d'identifier des modèles. Les systèmes plus complexes peuvent tirer des enseignements de leur expérience, résoudre des problèmes et prendre des décisions sans intervention humaine.
Aujourd'hui, on trouve des applications de l'IA dans un large éventail de secteurs d'activité :
Agroalimentaire : Campbell Soup Company utilise l'IA pour analyser les données sur les préférences des consommateurs, et la méthodologie de conception agile pour accélérer le développement de nouveaux produits.
Récupération et valorisation des déchets : Greyparrot, une société d'analyse des déchets qui utilise l'IA, a mis au point des systèmes de vision par ordinateur pour identifier les déchets sur les sites de valorisation des matériaux.
Codage et marquage : Chez Domino, nous intégrons des aspects de l'IA pour cibler les valeurs des nouvelles formulations et automatiser les tests afin d'accélérer le processus de développement des encres.
Comment l'IA est-elle utilisée dans le secteur de la production industrielle ?
L'IA s'avère précieuse pour le secteur de la production industrielle dans trois domaines clés.
Réduction des erreurs : Des systèmes d'IA peuvent être développés pour comprendre et analyser tous les types de données visuelles, y compris les données provenant des systèmes de contrôle qualité sur les lignes de production, afin d'identifier des modèles susceptibles d'indiquer des problèmes de production plus larges et de faciliter la réduction du gaspillage et des erreurs.
Maintenance prédictive : Les données issues des registres de maintenance et relatives aux performances de la ligne de production peuvent être utilisées pour prédire les performances des machines et prévoir le moment où les pièces devront être remplacées ou entretenues.
Prévisions : Grâce à un ensemble complet de données comprenant des informations sur les opérations de l'usine, les performances de production, les ventes et le retour d'information, les systèmes d'IA peuvent prévoir la demande, aidant ainsi les fabricants à rationaliser les stocks et à planifier les tirages à l'avance.
Se lancer avec l'IA dans la production industrielle
Tout cas d'utilisation de l'IA dans le secteur de la production industrielle nécessitera un vaste ensemble de données pour former un modèle d'IA. C'est pourquoi, avant toute chose, les fabricants doivent mettre en œuvre des systèmes et des processus qui permettent de collecter des données cohérentes et fiables dans toutes les activités de production nécessaires.
Données de contrôle qualité : Les systèmes de vision automatisés pour le contrôle de la qualité pourraient jouer un rôle important dans les applications de l'IA. Les systèmes de contrôle qualité par vision, tels que la Série R Domino, peuvent faciliter la collecte de données afin de constituer les ensembles de données nécessaires à la formation des modèles d'IA. Ces mêmes systèmes pourraient également devenir des sources d'informations visuelles pour l'analyse et la prise de décision, alimentant directement les modèles d'IA pour traiter les données et en extraire des informations.
Indicateurs de performances des machines : Les équipements de production de données robustes joueront un rôle clé dans la mise en œuvre de l'IA pour la maintenance prédictive. Les industriels peuvent recueillir des informations précieuses sur les performances et les diagnostics des machines grâce à des solutions de surveillance telles que le cloud Domino. Les données historiques peuvent être utilisées pour entraîner des modèles d'IA, tandis que les données des machines en temps réel peuvent être analysées par des algorithmes d'IA pour prédire quand une opération de maintenance est nécessaire.
Données de production : Des données de production plus larges, englobant toutes les parties de la ligne de production, seront nécessaires à l'IA pour l'optimisation des performances, la maintenance prédictive et les prévisions. En intégrant les machines entre elles, les fabricants peuvent collecter des données de production depuis l'usine et les consolider dans un ensemble de données accessible pour soutenir le déploiement de l'IA.
Les technologies de dernière génération de Domino ont été conçues dans une optique d'intégration. En d'autres termes, tout ce qui est produit sur une ligne portera un code, qui sera comptabilisé comme faisant partie de la production d'une seule et même équipe ou d'un seul et même cycle de production, afin de mesurer les performances globales de la production. Dans le cadre d'un « écosystème » de production plus étendu au sein d'une ligne de production industrielle, les solutions Domino sont développées pour fonctionner avec les principaux protocoles industriels, y compris Ethernet IP, afin d'assurer une communication transparente entre les systèmes SCADA et toutes les autres parties de la ligne de production.
Données en amont et en aval : Le codage de données variables au niveau du lot ou de l'article, lorsqu'il est associé à d'autres systèmes de contrôle de la production tels que ceux mis en évidence ci-dessus, peut être utilisé pour relier des produits individuels à la ligne de production. Un code produit sérialisé permettra d'identifier les produits s'ils atterrissent dans une pile de déchets ou s'ils posent un problème à un moment donné de la distribution, ce qui permettra de remonter jusqu'à eux et de découvrir précisément où et quand ils ont été fabriqués.
La valeur d'un code de données variables peut aller bien au-delà de l'usine, tout au long de la chaîne logistique, jusqu'à ce que les produits arrivent entre les mains des consommateurs. Un code à scanner avec un numéro de série unique peut être utilisé pour recueillir les commentaires des clients et les associer à l'historique de production unique du produit. Cela permet non seulement d'identifier l'origine des problèmes, mais aussi d'aider les marques à collecter des données sur les préférences des consommateurs, les tendances, etc., pour leur permettre de développer les produits existants ou de créer de nouveaux produits.
La collecte de ces informations pendant la production et au-delà des portes de l'usine fait partie d'une boîte à outils complexe, conçue pour aider les entreprises à atteindre un stade où leurs données sont suffisamment solides pour envisager d'étudier les applications de l'IA.
Les données constituent la première étape de tout parcours en matière d'IA, mais il s'agit sans doute de la partie la plus importante du processus, sans laquelle toute tentative future est vouée à l'échec.
Anticiper le changement
La préparation d'un projet d'IA dans le secteur de la production industrielle nécessite également l'allocation de ressources suffisantes pour mettre en œuvre de nouveaux systèmes, développer des ensembles de données, former des modèles d'IA, et suivre et analyser les progrès.
Même si les conversations autour de l'IA soulèvent inévitablement des craintes quant au remplacement des travailleurs humains, tout du moins à court terme, il faut savoir qu'il n'y a aucune inquiétude à avoir dans ce domaine.
Selon Forbes, l'IA permettra aux travailleurs de se concentrer sur des activités plus significatives et de plus grande valeur, tandis que le MIT et Statista suggèrent tous deux que les collaborations humain-robot (qui peuvent être jusqu'à 85 % plus productives que les équipes composées exclusivement d'êtres humains ou exclusivement de robots) représentent l'avenir de la production industrielle.
La préparation des effectifs à l'IA sera un processus continu et, à mesure que les technologies évolueront, les entreprises devront investir dans l'apprentissage et le développement pour s'assurer que les employés restent dotés des compétences nécessaires pour progresser.
Lancez-vous dans l'aventure dès aujourd'hui
L'impact de l'IA sur le secteur de la production industrielle sera probablement considérable, mais le succès n'est pas garanti sans un plan stratégique basé sur des méthodes de collecte de données fiables.
Les fabricants devraient discuter de leurs besoins avec les fournisseurs de solutions existants pour découvrir quelles données sont déjà disponibles et quelles solutions peuvent faciliter la collecte de données en continu.
Consultez notre blog pour en savoir plus sur les solutions de Domino en matière de fabrication intelligente et de codage des données variables.