IOT et industrie : IdO de l'industrie, usines intelligentes et IA dans la fabrication

Le monde de la fabrication est au bord d'une autre révolution grâce aux applications Internet des objets (IoT) et Intelligence artificielle (IA). Outre des cas d'utilisation clairs comme la robotique et l'automatisation, les applications de Big Data entrent en jeu grâce aux données de séries chronologiques industrielles collectées par les historiens des données. S'appuyant sur toutes ces données, les systèmes d'IA peuvent être construits pour envoyer des alertes précoces, optimiser les processus, prévoir la maintenance et appliquer le contrôle de la qualité. En collectant les bonnes données, les fabricants peuvent devenir vraiment créatifs avec leurs solutions d'intelligence artificielle, ce qui peut les différencier de la concurrence.L'idée des usines intelligentes suscite un intérêt croissant, avec 92% des cadres de fabrication estimant que c'est la voie à suivre, mais beaucoup moins mettent en fait la recherche de solutions d'IA, et moins encore mettent ces idées en pratique. Cela dit, le marché de l'IoT industriel n'a cessé de croître au cours des dernières années et à mesure que la technologie évolue, les coûts baissent, ce qui facilite l'accès des entreprises.Comme les appareils IoT deviennent des éléments courants dans la société moderne, il en va de même pour l'utilisation de des machines et des capteurs connectés sur les planchers de fabrication, provoquant une vague de perturbations dans une industrie qui attendait une révolution. Des capteurs et des appareils intelligents répartis dans ces ateliers, combinés avec le cloud ou l'informatique de pointe, collectent en permanence des données qui peuvent être utilisées pour piloter des modèles d'IA et d'apprentissage automatique.L'inconvénient de l'IIoT est qu'il s'accompagne d'une vulnérabilité accrue aux cyberattaques. Les cyberattaques sont généralement centrées sur le vol de données, la prise de contrôle des systèmes d'exploitation ou l'espionnage du concurrent. Ces attaques peuvent être extrêmement coûteuses à réparer, mais heureusement, l'IA peut également jouer un rôle dans la cybersécurité.La meilleure chose à propos de l'IIoT est que pour faire partie de la révolution, vous n'avez pas à remplacer tout votre équipement pour des machines intelligentes. Vous pouvez moderniser votre équipement hérité avec des capteurs intelligents, des passerelles périphériques et utiliser des caméras vidéo au niveau de l'usine. Mais à quoi servent toutes ces données collectées? La maintenance prédictive est l'une des applications les plus précieuses de l'IA dans la fabrication. À l'aide de modèles d'apprentissage automatique, votre système de maintenance prédictive peut identifier le moment où une pièce est susceptible de tomber en panne en se basant sur une combinaison de données historiques et de données de surveillance d'état qui suggère si une machine fonctionne dans les limites de ses performances normales. Savoir quand planifier les remplacements supprime les coûts des temps d'arrêt et des retards associés à quelque chose qui sort «du ciel». Il a été démontré que la maintenance prédictive réduit les pannes de 7 à 75% et décuple le retour sur investissement. Il peut être si lucratif que l'IIoT est souvent rentable et augmente toujours les bénéfices.Un jumeau numérique est une représentation numérique d'un processus, d'un produit ou d'un service produit à l'aide de l'IoT, de l'apprentissage automatique et de l'IA. Il a plusieurs utilisations, l'une d'entre elles étant qu'il peut prendre en charge la maintenance prédictive. La simulation numérique peut être conçue pour se mettre à jour et changer afin qu'elle soit toujours une représentation précise de l'actif physique. Cela peut aider à identifier les problèmes ou révéler comment optimiser un processus et permettre la création de simulations pour voir comment quelque chose fonctionnerait avant de l'essayer. Il peut être idéal pour l'entretien des machines, révéler le fonctionnement interne ou pour surveiller des appareils distants ou inaccessibles, tels que des éoliennes à distance ou des tuyaux sous une route.Le jumelage numérique ne peut pas seulement être idéal pour entretenir des machines ou essayer de nouveaux systèmes sur toute une usine, mais il peut être utilisé dans le développement de produits. À l'aide de modèles de conception assistée par ordinateur (CAO) 3D, il est possible de tester et d'améliorer de nombreux aspects d'une conception avant de produire le produit, ce qui réduit le besoin et les coûts de refonte fonctionnelle.Un logiciel de conception générative peut être utilisé pour accélérer l'innovation. Il fonctionne en générant plusieurs sorties en fonction d'un ensemble d'exigences de conception. En utilisant cela comme base, les concepteurs peuvent affiner les sorties pour créer des conceptions supérieures. En matière de fabrication, la conception générative peut rationaliser le processus de production en améliorant l'innovation, en augmentant la productivité et en libérant les concepteurs. Il peut également réduire les coûts en réduisant le besoin de refonte, créer des produits plus fiables avec des conceptions plus adaptées à l'objectif, ou qui peuvent être conçues pour un effet environnemental plus positif, ou pour utiliser moins de recours. Cette technique transformera la conception des produits dans les années à venir.Comme mentionné ci-dessus, l'installation de caméras vidéo HD dans l'atelier est l'un des moyens les moins chers d'ajouter des éléments intelligents à une usine. Des outils de vision industrielle peuvent être installés pour détecter les défauts mineurs et envoyer des alertes lorsqu'il les détecte afin de réduire les problèmes de production et de réduire les coûts de contrôle qualité. Les outils de reconnaissance visuelle peuvent être utilisés pour aider les robots et les machines avec des choses comme le placement d'étiquettes, l'inspection et le tri des emballages.La vision par ordinateur peut également être utilisée pour suivre la santé et la sécurité dans l'atelier, de l'identification des personnes qui ne portent pas d'équipement de sécurité à la détection de contamination risques, le système peut même intervenir, bloquant l'accès en cas de non-conformité ou arrêtant des machines dangereuses pour prévenir les blessures.Les systèmes de reconnaissance visuelle peuvent être utilisés pour la lecture de textes et de codes à barres qui ont plusieurs applications dans la fabrication, telles que la vérification des bonnes pièces sont utilisées ou trier et suivre l'article à travers l'usine. La vision par ordinateur peut également être utilisée pour guider les opérateurs à travers des processus complexes tels que l'assemblage d'un article, en vérifiant les codes sur les pièces et en interagissant avec l'opérateur par des gestes.La fabrication d'IA a également une place loin de l'atelier. Les algorithmes de marché peuvent évaluer les modèles à partir des données des consommateurs et d'autres influences pour estimer la demande et s'adapter à un marché en constante évolution. L'écoute sociale peut également aider à déterminer comment les clients se sentent à propos des produits qui peuvent alimenter la refonte. Ces données donnent aux fabricants le pouvoir d'être stratégiques et d'anticiper les changements plutôt que d'être constamment à la traîne. Ces prévisions peuvent aider à optimiser le contrôle des stocks, les besoins en personnel et la consommation d'énergie, ce qui aide également à réguler les coûts.Le risque peut être très difficile à suivre car certains risques ne sont même pas connus jusqu'à ce qu'ils se produisent et d'autres ont des causes douteuses qui ne le sont pas totalement compris. Mais avec l'IA qui fait progresser les ordinateurs au-delà de la pensée binaire, les ordinateurs peuvent analyser les données sur les risques dans plus de dimensions que les humains, ce qui change le jeu dans le secteur de l'atténuation des risques.La gestion des stocks peut être automatisée pour améliorer considérablement les opérations, mais mieux encore, en appliquant l'IA, elle peut être fait pour être intelligent. En s'appuyant sur les modèles des données historiques, un système d'inventaire basé sur l'IA peut trouver l'équilibre parfait entre s'assurer que le stock est toujours disponible et ne pas dépasser les contraintes de budget ou de stockage. Comme toujours, ce sont les vastes quantités de données en temps réel qui rendent possibles ces informations sur l'offre et la demande. Mais pour ajouter une autre couche intelligente à ce processus, certaines usines utilisent même des robots pour vérifier et réapprovisionner leurs stocks. L'utilisation de n'importe quelle combinaison de ces systèmes peut augmenter la productivité jusqu'à 40%. Incontestablement, l'avenir des usines repose sur la technologie intelligente. Comme mentionné précédemment, le passage à la fabrication intelligente ne doit pas se faire en une seule transformation coûteuse. Les appareils intelligents peuvent être ajoutés petit à petit, et l'équipement hérité peut être rafraîchi en ajoutant des capteurs plutôt qu'en les remplaçant. Comme pour toute forme d'IA, la clé consiste à découvrir quels processus peuvent être pris en charge par l'IA et à développer des modèles en fonction des besoins de votre entreprise. L'intelligence artificielle fonctionne mieux lorsqu'elle complimente les travailleurs, et ces travailleurs doivent également adopter l'idée.Beaucoup des techniques mentionnées se combinent pour améliorer le fonctionnement global de la fabrication, telles que le contrôle de la qualité, la réduction des coûts d'exploitation et le relais des données pour fournir des informations intelligentes. Alors que de plus en plus de fabricants se lancent dans le secteur intelligent, beaucoup sont bloqués en phase pilote ou de preuve de concept. Il est important de dépasser cette étape et de faire évoluer l'intelligence artificielle dans la fabrication pour en retirer les véritables avantages.Si votre entreprise a besoin d'aide pour déployer plusieurs projets d'IA ou pour soutenir la création d'une stratégie d'IA, Nightingale HQ peut vous aider. Découvrez-en plus sur notre plateforme d'IA ici.

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