Internet Industriel des Objets IIOT : Comment la technologie de l'IA rend la fabrication plus intelligente

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Les progrès de l'Internet des objets industriel (IIoT), de l'intelligence artificielle (IA), de l'apprentissage automatique et de l'analyse avancée dynamisent le passage à l'Industrie 4.0. Pour rester compétitives, les entreprises utilisent des outils IoT basés sur l'IA pour alerter les fabricants des pannes d'équipements, définir des rappels de maintenance, améliorer les mesures de contrôle qualité et automatiser les processus.
Apprentissage automatique pour l'optimisation des processus
Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent être appliqués aux données historiques sur l'énergie consommée dans le passé, pour détecter des modèles et des tendances. Ensuite, la consommation d'énergie future peut être prédite.
Par exemple, si votre installation de production fabrique des produits de haute qualité, mais que vous avez toujours des coûts de production élevés, les données peuvent révéler que votre installation utilise trop d'énergie. Les scientifiques des données peuvent choisir d'exécuter des modèles autorégressifs qui révèlent des modèles cycliques de consommation d'énergie. Les réseaux neuronaux profonds peuvent définir et détecter des modèles, et prévoir rapidement la consommation d'énergie afin que vous puissiez gérer votre production selon vos besoins.
L'amélioration de la qualité des données garantit que les informations reçues par vos capteurs IoT alimentés par l'IA sont exactes, personnalisées et adaptées à vos préoccupations et à vos outils.
Apprentissage automatique pour la maintenance prédictive
Les centres de fabrication avec des charges de travail importantes ou de longues heures de production peuvent tirer parti de l'apprentissage automatique pour la maintenance prédictive. Dans de nombreux cas, les modèles d'apprentissage automatique peuvent être utilisés pour limiter complètement l'arrêt, ou du moins atténuer toute perte de temps de fabrication.
Comme mentionné précédemment, la qualité des données est impérative lors de la conception de modèles d'apprentissage automatique. Mais choisir le meilleur modèle pour les résultats souhaités est également une étape importante. Plusieurs modèles d'apprentissage automatique sont utilisés pour résoudre les problèmes fréquents dans le secteur manufacturier.
Une méthode de détection d'anomalies compare le comportement normal du système aux événements de défaillance. Lorsqu'un équipement s'écarte de la norme, le modèle peut marquer un appareil. Les superviseurs et le personnel de maintenance peuvent alors enquêter sur le problème et le corriger sur place, si nécessaire.
Les modèles de régression peuvent prédire la durée de vie utile restante (RUL) d'un équipement. Ils comparent l'historique d'utilisation et les données statiques pour déterminer combien de temps l'équipement peut continuer à sortir avant de tomber en panne. Cela permet aux fabricants de savoir combien de temps et à quel point ils peuvent pousser l'équipement pour répondre à une commande, avant de programmer des temps d'arrêt pour maintenance.
Les modèles de classification peuvent prédire une défaillance dans une période de temps sélectionnée. L'échec peut aller d'un déficit important à un problème de routine. Une équipe de maintenance peut évaluer quand et comment planifier la maintenance.
Vision par ordinateur pour le contrôle de la qualité
Bien que l'IA puisse améliorer le processus de fabrication, elle est également capable d'aider au contrôle de la qualité des produits. En utilisant des techniques d'imagerie informatique et des données d'image propres, un algorithme basé sur l'IA peut vérifier efficacement la qualité.
L'inspection visuelle par IA est un moyen économique pour les fabricants de surveiller la qualité des produits en temps réel. L'utilisation de la vision par ordinateur pour le contrôle de la qualité est particulièrement utile pour les fabricants des industries hautement réglementées. Par exemple, Audi et d'autres constructeurs automobiles ont utilisé l'IA pour aider aux contrôles de qualité.
Un système de vision par ordinateur basé sur une caméra scanne les pièces à l'aide d'images haute résolution et de la technologie GPU. Grâce au traitement vidéo en temps réel, les contrôles de qualité de l'IA peuvent alerter les superviseurs en cas de baisse soudaine de la qualité en cours de production.
Le scan de chaque pièce est comparé à des images historiques de pièces parfaites. Ceci est accompli en employant l'intégration de réseaux neuronaux d'apprentissage en profondeur. Cette technologie offre une plus grande précision que les autres options de filtrage informatique, car elle est construite à l'aide d'algorithmes de segmentation d'instances. Parce que le système collecte constamment des images de défauts de surface, le système de contrôle de qualité s'améliore continuellement. Les pièces qui ne correspondent pas aux critères historiques sont signalées par le programme AI et supprimées de la zone de tri.
Edge AI: L'avenir de la fabrication
Les cas d'utilisation de l'IoT montrent que les fabricants peuvent utiliser l'IA de bord pour améliorer les processus industriels de l'Internet des objets.
La technologie Edge AI ne repose pas sur le cloud ni sur la bande passante pour communiquer des informations. Placer cette technologie dans un environnement de fabrication peut réduire les problèmes de communication croisée lorsqu'un trop grand nombre de périphériques sont connectés au même réseau et atténuer les limitations de bande passante. A terme, cela permet d'accélérer le cycle de production et d'augmenter le débit.
Nous assistons à de nombreux cas où les technologies émergentes créent un écosystème plus intelligent. En utilisant l'IA de pointe et l'analyse des données, une société japonaise d'électronique industrielle, Daihen Corporation, a éliminé 5000 heures de saisie manuelle de données par an pour la production de transformateurs électriques.
Les systèmes de fabrication d’aujourd’hui ne fonctionnent pas à plus de 90% d’efficacité, mais ils ne peuvent pas obtenir les 10% restants car les machines cassent. L'idée centrale de l'IA de bord est de ne jamais laisser le système de production s'arrêter. Alors que de plus en plus de fabricants investissent dans des systèmes intelligents, cet investissement fera une énorme différence dans l’efficacité économique du monde.

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