L’IA révolutionne l’industrie en optimisant la production, la logistique et la maintenance prédictive. Découvrez comment cette technologie redéfinit les processus industriels, améliore l’efficacité et renforce la compétitivité des entreprises.
L’intelligence artificielle est une composante de l’industrie moderne. Elle transforme chaque aspect du secteur : production, maintenance ou fonctionnement des chaînes logistiques. La compétitivité sera au service de l’ère de l’industrie 4.0 menée par une IA à l’origine de nouveaux modes opératoires pour les entreprises. Celles-ci doivent à présent capter les opportunités proposées par l’IA.
L’IA au service de l’automatisation industrielle, nouveau standard de performance
L’automatisation, reposant sur des processus rigides et répétitifs à l’origine, se transforme grâce à l’IA. Elle apporte plus de flexibilité, plus d’adaptabilité et d’intelligence, en plus de gérer des tâches de plus en plus complexes. Cette révolution technologique permet aux entreprises d’améliorer leur productivité, de réduire leurs coûts opérationnels et d’optimiser l’utilisation des ressources.
Réinventer l’automatisation industrielle avec l’IA
Navya utilise l’IA pour piloter ses navettes autonomes, révolutionnant le transport urbain. Ces véhicules s’appuient sur des réseaux neuronaux pour analyser leur environnement en temps réel. Ils prennent des décisions en matière de navigation et de sécurité. Ces véhicules évaluent constamment la distance avec les autres véhicules, ajustent leur vitesse, choisissent la meilleure trajectoire pour éviter les obstacles. Ils réagissent instantanément aux changements dans leur environnement, comme la traversée imprévue de piétons ou la modification des conditions de circulation.
L’industrie automobile dans son ensemble, à l’image de d’Audi ou BMW, observe une tendance croissante à l’adoption de l’IA pour répondre aux exigences de la transition écologique (cf. voiture autonome).
En parallèle, les robots collaboratifs (cobots) ou les robots intelligents redéfinissent les interactions homme-machine sur les lignes de production. Les cobots travaillent aux côtés des humains, ils partagent des tâches complexes comme l’assemblage ou le polissage.
L’intelligence artificielle permet d’améliorer la précision, la rapidité et l’efficacité des opérations logistiques. Avec des solutions innovantes, elle révolutionne la gestion des chaînes d’approvisionnement, de la prévision de la demande à l’optimisation des stocks, en passant par la planification des transports.
Les programmes d’algorithmes prédictifs analysent une grande quantité de données pour ajuster les niveaux de stock ou limiter les coûts liés à la surproduction – c’est-à-dire à la production excessive d’un produit par rapport “au nécessaire”. L’IA anticipe les fluctuations de la demande du client en permettant de prévoir très précisément les pics liés à la demande. Elle devient facilitatrice de prise de décisions stratégiques (elle pilote déjà la gestion des stocks…). Anaplan Inc., une entreprise SaaS, collabore avec Amazon Forecast pour améliorer la précision des prévisions. Selon le géant américain, un de leurs clients a mis 2 semaines 1/2 à enregistrer de la valeur avec des gains d’efficacité tout au long du processus de prévision.
Le Groupe Renault utilise l’IA pour optimiser la gestion de ses flux de véhicules et pour piloter ses entrepôts de manière autonome. L’entreprise peut ainsi prévoir avec précision les besoins en transport, réduire les coûts logistiques et améliorer la ponctualité des livraisons. Renault teste également des véhicules autonomes pour le transport de pièces détachées entre ses différents sites. Une initiative qui participe à la réduction des émissions de CO2 dans ses opérations.
La maintenance prédictive utilise des technologies comme l’IA, le machine learning et l’analyse de données en temps réel pour anticiper les défaillances d’équipements. En surveillant les vibrations, la température ou l’usure, ce type de maintenance permet d’effectuer des interventions préventives ciblées. EDF a mis en place un système de maintenance prédictive pour ses centrales nucléaires. Elle utilise l’intelligence artificielle avec le machine learning pour surveiller en temps réel les performances des équipements critiques. Grâce à des capteurs installés sur les turbines, les générateurs ou d’autres composants clés, EDF collecte des données sur des paramètres comme la température, la pression ou les vibrations. Ces données sont analysées par des algorithmes d’IA pour identifier des anomalies indiquant une défaillance imminente. En améliorant le monitoring du process industriel, EDF peut planifier des interventions préventives, réduire les temps d’arrêt non planifiés, améliorer la sécurité ou l’efficacité de ses installations. Cette approche a permis à EDF de maintenir une production d’énergie stable tout en optimisant les coûts de maintenance et en prolongeant la durée de vie des équipements de ses centrales nucléaires.
L’un des apports majeurs de l’IA est la maintenance prédictive. Ce système utilise des capteurs pour surveiller les équipements en temps réel. Avec une multitude de paramètres (vibrations, température, pression, courant électrique…), les pannes sont anticipées avant leur survenance. Cette approche permet de réduire les temps d’arrêt imprévus et d’optimiser les coûts de maintenance.
Ainsi, Michelin a développé la solution prédictive QuickScan pour contrôler l’usure des pneumatiques. Ce système utilise des capteurs au sol pour scanner les pneus des véhicules en temps réel. Il mesure des paramètres clés (la profondeur de la bande de roulement par exemple), détecte les usures irrégulières et surveille la pression des pneus. En anticipant les besoins de maintenance, QuickScan permet de prolonger la durée de vie des pneus, de réduire les coûts de maintenance et d’améliorer la sécurité des véhicules, en particulier pour les gestionnaires de flottes.
La surveillance et l’optimisation des performances permettent d’identifier les défaillances avant de les corriger. Cela conduit à une optimisation de leur fonctionnement, leur durée de vie est aussi prolongée. Les coûts liés à l’exploitation des machines sont réduits avec la réduction des arrêts imprévus notamment.
Siemens utilise des jumeaux numériques pour simuler/optimiser les processus de production. Ils peuvent réduire les risques en augmentant la flexibilité des chaînes de production. Avec une croissance annuelle à deux chiffres, le marché des jumeaux numériques alimentés par l’IA est immense : 85 % des entreprises ont déjà élaboré des concepts pour tirer parti de cette nouvelle technologie,
35 % ont commencé à mettre en oeuvre leur plan (Source : Siemens).
Amélioration de la qualité et de la productivité industrielle grâce à l’IA
En intégrant des systèmes d’IA, les entreprises peuvent désormais garantir un contrôle qualité plus rigoureux. Les erreurs humaines sont réduites, la précision des inspections est améliorée.
Sur le plan de contrôle qualité, Nascote Industries, une division de Magna International, utilise l’IA pour le contrôle la qualité de ses pièces automobiles. Elle détecte des défauts invisibles à l’œil nu. Le contrôle qualité est aussi amélioré via l’automatisation de l’inspection des produits. Ces systèmes détectent les défauts plus efficacement. Ils réduisent les erreurs humaines en augmentant la qualité des produits finis et en réduisant les coûts.
L’intelligence artificielle se distingue par sa capacité à analyser en temps réel des caractéristiques de matières premières, des paramètres techniques de machines, ou des conditions opérationnelles fluctuantes. En intégrant ces variables, l’IA identifie des points d’amélioration avant de proposer des ajustements pour maximiser la compétitivité des processus industriels. Braincube a mis au point des moteurs d’intelligence artificielle permettant de collecter/traiter instantanément les données multifactorielles issues des automates d’un site de production. L’objectif est de fournir aux clients un niveau de détail élevé grâce aux outils de pilotage d’usine et tableaux de bord personnalisés. Un site peut analyser en profondeur les milliers de données de production liées à la fabrication d’un produit spécifique. Cela permet de maîtriser plus efficacement les incidents pouvant affecter la performance de l’usine (apparition de défauts sur les produits, une augmentation de la consommation d’énergie, ou une baisse de performance d’une ligne ou d’une machine).