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

Les entreprises manufacturières se tournent vers l'IA pour rationaliser leur façon de faire des affaires et accroître leur efficacité. Voici 10 cas d'utilisation courants.

Une usine remplie de robots ressemblait autrefois à une scène de film de science-fiction, mais aujourd’hui, ce n’est qu’un scénario réel qui reflète l’utilisation de l’intelligence artificielle par les fabricants.

Les fabricants peuvent bénéficier de l’IA de plusieurs façons. Voici 10 exemples de cas d’utilisation de l’IA dans le secteur manufacturier que les chefs d’entreprise devraient explorer.

1. Les cobots travaillent avec les humains

Les robots collaboratifs – également appelés cobots – travaillent souvent aux côtés de travailleurs humains, fonctionnant comme une paire de mains supplémentaire.

Alors que les robots autonomes sont programmés pour effectuer de manière répétée une tâche spécifique, les cobots sont capables d’apprendre diverses tâches. Ils peuvent également détecter et éviter les obstacles, et cette agilité et cette conscience spatiale leur permettent de travailler aux côtés – et avec – des travailleurs humains.

Les fabricants utilisent généralement des cobots pour effectuer des tâches qui nécessitent de soulever des charges lourdes ou sur des chaînes de montage en usine. Par exemple, les cobots travaillant dans les usines automobiles peuvent soulever des pièces automobiles lourdes et les maintenir en place pendant que des travailleurs humains les sécurisent. Les cobots sont également capables de localiser et de récupérer des articles dans de grands entrepôts .

2. RPA s’attaque aux tâches fastidieuses

Alors que les entreprises manufacturières utilisent des cobots en première ligne de production, les logiciels d’automatisation robotique des processus (RPA) sont plus utiles dans le back-office. Le logiciel RPA est capable de gérer des tâches volumineuses et répétitives, de transférer des données entre les systèmes, des requêtes, des calculs et la maintenance des enregistrements.

Le logiciel RPA automatise des fonctions

Telles que le traitement des commandes, de sorte que les utilisateurs n’ont pas besoin de saisir les données manuellement et n’ont donc pas besoin de passer du temps à rechercher les erreurs de saisie. De cette manière, la RPA a le potentiel d’économiser du temps et de la main-d’œuvre.

3. Les jumeaux numériques aident à améliorer les performances

Les entreprises peuvent utiliser des jumeaux numériques pour mieux comprendre le fonctionnement interne de machines complexes.

Un jumeau numérique est un modèle virtuel d’un objet physique qui reçoit des informations sur son homologue physique via les capteurs intelligents de ce dernier. En utilisant l’IA et d’autres technologies, le jumeau numérique aide à fournir des informations sur l’objet. Les entreprises peuvent surveiller un objet tout au long de son cycle de vie et recevoir des alertes critiques, telles qu’un besoin d’inspection et de maintenance.

Par exemple, des capteurs attachés à un moteur d’avion transmettent des données au jumeau numérique de ce moteur chaque fois que l’avion décolle ou atterrit, fournissant à la compagnie aérienne et au constructeur des informations essentielles sur les performances du moteur. Une compagnie aérienne peut utiliser ces informations pour effectuer des simulations et anticiper les problèmes.

4. La maintenance prédictive améliore la sécurité et réduit les coûts

Les usines de fabrication, les chemins de fer et d’autres utilisateurs d’équipements lourds se tournent de plus en plus vers la maintenance prédictive (PdM) basée sur l’IA pour anticiper les besoins d’entretien.

Si l’équipement n’est pas entretenu en temps opportun, les entreprises risquent de perdre un temps précieux et de l’argent. D’une part, ils gaspillent de l’argent et des ressources s’ils effectuent l’entretien des machines trop tôt. D’autre part, une attente trop longue peut entraîner une usure importante de la machine. Ce dernier peut également exposer les travailleurs à des risques pour la sécurité.

Les systèmes PdM peuvent également aider les entreprises à prévoir quelles pièces de rechange seront nécessaires et quand.

5. Les usines éteintes économisent de l’argent

Un cas d’utilisation de l’IA dans la fabrication qui est encore rare, mais qui a un certain potentiel, est “l’usine éteinte”. Utilisant l’IA, des robots et d’autres technologies de nouvelle génération, une usine sans éclairage est conçue pour utiliser une main-d’œuvre entièrement robotisée et fonctionner avec une interaction humaine minimale.

Les fabricants peuvent potentiellement économiser de l’argent avec des usines sans éclairage, car les travailleurs robotiques n’ont pas les mêmes besoins que leurs homologues humains. Par exemple, une usine pleine d’ouvriers robotiques n’a pas besoin d’éclairage et d’autres contrôles environnementaux, tels que la climatisation et le chauffage. Les fabricants peuvent économiser en ajustant ces services.

Les travailleurs robotiques peuvent fonctionner 24 heures sur 24, 7 jours sur 7 sans succomber à la fatigue ou à la maladie et ont le potentiel de produire plus de produits que leurs homologues humains, avec potentiellement moins d’erreurs.

6. Les algorithmes d’apprentissage automatique prédisent la demande

Les systèmes d’IA qui utilisent des algorithmes d’apprentissage automatique peuvent détecter les habitudes d’achat dans le comportement humain et donner des informations aux fabricants.

Par exemple, certains algorithmes d’apprentissage automatique détectent les modèles d’achat qui incitent les fabricants à augmenter la production d’un article donné. Cette capacité à prédire le comportement d’achat permet de s’assurer que les fabricants produisent des stocks à forte demande avant que les magasins n’en aient besoin.

7. La gestion des stocks évite les goulots d’étranglement

Certaines entreprises manufacturières s’appuient sur des systèmes d’IA pour mieux gérer leurs besoins en stocks.

Les systèmes d’IA peuvent suivre les fournitures et envoyer des alertes lorsqu’elles doivent être réapprovisionnées. Les fabricants peuvent même programmer l’IA pour identifier les goulots d’étranglement de la chaîne d’approvisionnement de l’industrie.

Par exemple, une société pharmaceutique peut utiliser un ingrédient dont la durée de conservation est courte. Les systèmes d’IA peuvent prédire si cet ingrédient arrivera à temps ou, s’il est en retard, comment le retard affectera la production.

8. L’IA stimule la gestion de la chaîne d’approvisionnement

La gestion de la chaîne d’approvisionnement est un cas d’utilisation puissant de l’IA dans la fabrication. Les grands fabricants ont généralement des chaînes d’approvisionnement avec des millions de commandes, d’achats, de matériaux ou d’ingrédients à traiter. La gestion manuelle de ces processus représente une perte importante de temps et de ressources pour les personnes et de plus en plus d’entreprises ont commencé à augmenter leurs processus de chaîne d’approvisionnement avec l’IA .

Par exemple, un constructeur automobile peut recevoir des écrous et des boulons de deux fournisseurs distincts. Si un fournisseur livre accidentellement un lot d’écrous et de boulons défectueux, le constructeur automobile devra savoir quels véhicules ont été fabriqués avec ces écrous et boulons spécifiques. Un système d’intelligence artificielle peut aider à savoir quels véhicules ont été fabriqués avec les écrous et boulons défectueux, ce qui permet aux fabricants de les rappeler plus facilement auprès des concessionnaires.

9. Les systèmes d’IA détectent les erreurs

Les fabricants peuvent utiliser des outils d’inspection visuelle automatisés pour rechercher des défauts sur les lignes de production. Les équipements d’inspection visuelle, tels que les caméras de vision artificielle , sont capables de détecter les défauts plus rapidement et plus précisément que l’œil humain.

Par exemple, les caméras d’inspection visuelle peuvent facilement trouver un défaut dans un petit objet complexe, par exemple un téléphone portable. Le système d’IA attaché peut alerter les travailleurs humains de la faille avant que l’article ne se retrouve entre les mains d’un consommateur mécontent.

10. Les systèmes d’IA aident à accélérer le développement de produits

Certains fabricants se tournent vers les systèmes d’IA pour accélérer le développement de produits, comme c’est le cas des fabricants de médicaments.

L’IA peut analyser les données issues des processus d’expérimentation ou de fabrication. Les fabricants peuvent utiliser les informations tirées de l’analyse des données pour réduire le temps nécessaire à la création de produits pharmaceutiques, réduire les coûts et rationaliser les méthodes de réplication.