Comment l’IA change l’industrie manufacturière

Selon l’enquête Insights de la revue technologique du MIT de 2020, la fabrication est le secteur avec le deuxième plus haut taux d’adoption de l’intelligence artificielle. Cela ne surprend pas, car l’IA peut changer le paradigme de l’industrie et réinventer la façon dont les entreprises gèrent tous les aspects du processus de fabrication.

L’IA n’est pas bonne à tout, donc une mise en œuvre stratégique est clé

Malgré le fait qu’elle révolutionne presque tous les aspects de notre vie, il y a beaucoup de choses que l’intelligence artificielle ne peut pas faire aussi bien que les humains. Par exemple, même si elle est moins sujette aux erreurs que la personne moyenne, elle peut encore commettre des erreurs.

Les robots préprogrammés sont excellents pour effectuer des tâches répétitives avec pratiquement aucune surveillance. Cependant, il est important de se rappeler que les humains doivent contrôler étroitement tout degré d’autonomie pour atténuer les problèmes potentiels. C’est pourquoi, même si les trains sans conducteur existent depuis un certain temps, l’industrie automobile a du mal à mettre en œuvre des véhicules autonomes. Il est beaucoup plus facile de contrôler un train autonome lorsqu’il est contraint par des rails ; la liberté comparative des routes laisse actuellement trop de place pour les erreurs.

Dans l’industrie manufacturière, la tolérance aux erreurs est extrêmement faible. Cela signifie que même si l’IA peut être utilisée pour améliorer la façon dont le secteur fonctionne, cela doit être fait de manière stratégique aux côtés de travailleurs humains qualifiés.

7 façons dont l’IA change la fabrication

1. Maintenance prédictive

Avant l’avènement de l’IA, la maintenance des machines était effectuée selon un calendrier strict pour minimiser le risque de pannes inattendues. Maintenant, les entreprises peuvent utiliser des systèmes d’IA prédictifs qui peuvent personnaliser les besoins de maintenance de chaque pièce d’équipement, créant un calendrier de maintenance optimisé pour chaque machine qui améliore l’efficacité sans augmenter les coûts.

Les usines de fraisage ont souvent un problème de broches qui se cassent fréquemment, ralentissant la production et augmentant les coûts d’exploitation. Cependant, en intégrant des programmes d’IA dans le logiciel, ces usines peuvent maintenir une surveillance en temps réel pour détecter les points de défaillance potentiels avant qu’ils ne causent des problèmes.

2. Assurance de la qualité

Utiliser l’IA pour améliorer les pratiques d’assurance de la qualité non seulement produit un meilleur résultat final, mais aide également les organisations à déterminer les conditions de fonctionnement optimales pour le plancher et à déterminer quels sont les variables les plus importantes pour atteindre ces objectifs. Cela réduit le taux de défauts et minimise également considérablement la quantité de déchets générés, ce qui économise du temps et de l’argent.

McKinsey note que l’aspect le plus coûteux de l’industrie des semi-conducteurs est la fabrication en raison des longs cycles de production à plusieurs étapes qui peuvent durer des semaines ou des mois. Une grande partie de ce coût est attribué aux tests de QA qui doivent avoir lieu à chaque étape et aux retards causés par les défauts.

L’IA ne rationalise pas seulement ces étapes de QA ; elle améliore également l’efficacité globale et les pertes de rendement en agrégeant les données sur toutes les phases de production.

3. Inspection des défauts

Il est maintenant possible de “sous-traiter” le travail de recherche d’imperfections grâce à la capacité de l’IA à inspecter visuellement les articles beaucoup plus rapidement et plus en profondeur que les humains.

Le bon système peut être formé sur un nombre relativement petit d’images et puis déployé pour effectuer le même travail qui prend généralement des dizaines ou des centaines de travailleurs pour le compléter. De plus, il peut effectuer des analyses de cause racine qui permettent aux entreprises de résoudre les problèmes sous-jacents qui pourraient autrement passer inaperçus, augmentant le rendement et optimisant la production.

4. Automatisation des entrepôts

Les consommateurs changent leurs habitudes d’achat pour le commerce électronique, ce qui signifie que l’efficacité des entrepôts devient une priorité absolue pour les entreprises qui ont besoin d’une logistique exceptionnelle pour rester compétitives.

L’automatisation des entrepôts couvre tout, de la mise en œuvre de solutions d’IA qui traitent les factures, les étiquettes de produits et les documents de fournisseurs à l’utilisation d’algorithmes pour optimiser l’espace de stockage, ce qui peut conduire à des rendements sur investissement massifs dans les opérations d’entrepôt.

5. Intégration et optimisation de la ligne d’assemblage

Il faut plus que de simplement collecter des données du sol de fabrication pour vraiment optimiser la production et réduire les coûts. Les informations doivent être scannées, nettoyées et structurées de manière à permettre une analyse fonctionnelle. L’IA peut rapidement et facilement trier et structurer les données agrégées de l’ensemble de l’usine pour donner au personnel une vue d’ensemble pratique et actionnable de ce qui se passe à chaque étape du processus de production.

Cela permet également un certain niveau d’automatisation de la ligne d’assemblage, tel que la réorganisation des lignes de production si une pièce de machinerie se casse.

6. Développement et conception de produits basés sur l’IA

À mesure que la technologie continue de progresser et de s’améliorer, l’intelligence artificielle devrait avoir l’impact le plus significatif sur le développement et la conception de produits dans les cinq prochaines années. Les fabricants utilisent déjà l’IA pour la conception générative pour créer des prototypes innovants et accélérer les tâches fastidieuses comme le maillage et la préparation de la géométrie.

Le développement et la conception assistés par ordinateur aident également les ingénieurs à créer des solutions qui sont en dehors de la pensée conventionnelle, grâce à la formation de programmes d’IA. Non seulement ils sont capables de créer de nouvelles idées, mais ils peuvent également réduire le nombre de simulations et de prototypes nécessaires avant qu’un produit viable ne soit créé.

7. Utilisation des PME

L’industrie des robots se développe à un rythme rapide, donc les robots alimentés par l’IA deviennent moins une curiosité et plus une partie quotidienne de la vie de nombreux secteurs. C’est une excellente nouvelle pour les petites entreprises, car cela signifie qu’il y a un bassin plus large d’options disponibles à des prix plus abordables. Auparavant, seules les grandes entreprises avec les budgets pour investir dans la R&D et la technologie de pointe pouvaient se permettre d’intégrer des robots dans leurs opérations.

En outre, l’enseignement des robots est devenu un processus plus simple qui n’exige pas une équipe d’ingénieurs pour la configuration et la maintenance. Cela signifie que les petites entreprises n’ont pas besoin d’embaucher une équipe technique pour former et maintenir les robots.

Maintenant, les petits fabricants peuvent raisonnablement investir dans quelques petits robots sans utiliser tout leur budget annuel. Cela signifie que leurs capacités d’évolution seront considérablement accrues, permettant une expansion plus rapide, une croissance des revenus plus importante et un avantage concurrentiel plus important par rapport aux plus grands acteurs.

L’avenir de l’IA dans la fabrication

L’IA a le potentiel d’avoir un impact significatif sur l’industrie manufacturière. Même s’il y a encore des défis à surmonter, tels que l’intégration sans erreur de la technologie d’IA dans les systèmes existants et le besoin d’expertise spécialisée, les avantages potentiels de l’IA dans la fabrication sont importants et susceptibles de conduire à son adoption continue dans les années à venir.

L’intelligence artificielle ne remplacera pas les robots traditionnels ni éliminera le besoin de travailleurs humains. Cependant, elle peut travailler aux côtés des humains pour accélérer les processus opérationnels plus rapidement et plus efficacement, améliorant ainsi le chiffre d’affaires.