Industrie 4.0 et IoT

Digitalisation du savoir-faire de production grâce à l’IA et l'IoT

Michael Wilp19/10/2021
L'IA dans le cadre de la digitalisation du savoir faire de production

L’intelligence artificielle (IA) peut être utilisée pour prévoir en temps réel la qualité de la production. Sur la base de ces prédictions, les opérateurs de machines se voient suggérer des actions spécifiques pour atteindre le meilleur rendement de production possible. Un exemple pourrait être d’intervenir pour réduire la température des machines. Les prévisions constituent alors un système d'alerte précoce permettant une utilisation économique des ressources et une réduction considérable des déchets. Au cours d'une période d'apprentissage, l'IA acquiert des connaissances qu'elle utilise ensuite pour contrer la baisse de qualité de la production due à une modification des paramètres de la machine à un stade précoce. Cette méthode est appelée "contrôle prédictif".

L'IA aide à maîtriser des contextes de production complexes

Dans un scénario typique de contrôle prédictif, les opérateurs de machines suivent la qualité de la production et les paramètres clés de la machine, via une interface utilisateur. Ils ne se préoccupent pas de la qualité de la quantité déjà produite, mais surveillent la qualité attendue pour les quantités qui seront produites dans les prochaines minutes. L'évaluation intelligente des données, provenant des capteurs de la machine, permet de prévoir de manière fiable la qualité de la production en sortie. Les défauts de production peuvent être traités à un stade précoce en modifiant les paramètres de la machine. Il est essentiel de prendre également en compte les coûts de production. S'il existe plusieurs façons d'obtenir la qualité souhaitée, la solution la plus rentable est toujours proposée. Cependant, le pouvoir de décision reste toujours entre les mains de l'opérateur de la machine. Il peut accepter ou rejeter la proposition. Et quelle que soit la décision de l'homme, l'IA en tirera toujours des enseignements.

Comment les entreprises bénéficient du contrôle prédictif

La technologie permet de vérifier et d'optimiser les décisions prises intuitivement ou à partir de l'expérience de production en utilisant les données fournies par l'IA. De précieuses connaissances d'experts sont ainsi rendues accessibles à tous. En même temps, les employés sont soulagés d’une charge de travail. Les fonctionnalités de data visualisation aident les opérateurs de machines à comprendre immédiatement les faits, à réagir rapidement et à contrôler plusieurs machines en parallèle. Pour les lignes de production étendues, la commande prédictive permet de transférer les connaissances existantes vers le nouvel environnement. La production est ainsi optimisée dès le départ.

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L'IA pour affronter l'avenir en toute confiance

La digitalisation de l'expertise de production, associée à de nombreuses années d'expérience, rend les entreprises moins dépendantes de leurs employés. Lorsqu’un opérateur de machine prend sa retraite, l'entreprise peut continuer à s'appuyer sur les connaissances de ce dernier. L'expérience qui serait autrement perdue survit littéralement dans les algorithmes. Cette utilisation de l'IA constitue un avantage considérable, notamment pour les entreprises internationales où en dépit de conditions cadres presque identiques, le niveau de qualité de la production des différents sites est hétérogène. Le contrôle prédictif garantit que les connaissances acquises en production sont alignées et maintenues à un niveau élevé et constant dans le monde entier. Les nouveaux collaborateurs peuvent ainsi être formés plus rapidement, sur la base de connaissances spécialisées rendues accessibles dans toute l'entreprise. La numérisation contribue donc à garantir un environnement à l'épreuve du temps, par exemple lorsqu'il s'agit de faire face à la pénurie croissante de personnel qualifié.

Pourquoi la technologie d'IA n'arrive-t-elle que maintenant ?

Il manquait de créer les conditions cadres nécessaires pour permettre le contrôle prédictif. L'apprentissage de l'intelligence artificielle et l'optimisation mathématique des processus de production requièrent des ressources informatiques très performantes, sans parler des besoins considérables en mémoire. En outre, il fallait pouvoir mettre en réseau les capteurs, les machines et les systèmes afin de générer les données et les valeurs empiriques nécessaires. Ces possibilités viennent d'apparaître dans les entreprises industrielles en raison de la digitalisation de la production.

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