L'IA pratique dans la fabrication
Le rôle de l'IA et du Machine Learning dans votre usine du futur.
L'intelligence artificielle (IA) est un élément crucial de l'usine du futur. Connecter le processus de fabrication via une usine connectée fournit une quantité illimitée de données de production que les humains ne peuvent tout simplement pas traiter dans leur intégralité.
La plus grande idée reçue sur l'IA est qu'il s'agit d'un concept abstrait et futuriste. En réalité, des applications pratiques et précieuses de Machine Learning et d'IA sont prêtes à être déployées dès aujourd'hui. Des applications à haute valeur ajoutée et à faible risque peuvent être mises en œuvre pour améliorer le TRS, maximiser la qualité de production et autonomiser les travailleurs.
Avantages de l'application de l'IA et du ML à la fabrication d'aujourd'hui
Grâce à l'IA, des volumes massifs de données peuvent être analysés intelligemment pour découvrir de nouvelles voies inédites permettant de maximiser le rendement, d'améliorer la qualité et de collaborer avec les opérateurs et techniciens humains pour valoriser leurs rôles.
Le Machine Learning, en tant qu'élément de l'IA, fournit des analyses automatisées qui prennent beaucoup de temps aux humains, ou que ces derniers ne peuvent tout simplement pas détecter. Du diagnostic en atelier aux capacités de production prédictive extrêmement précises, l'automatisation qui exploite la puissance du Machine Learning propulsera votre usine vers le futur.
L'intégration d'une automatisation intelligente et du Machine Learning à chaque étape du processus de production permet d'obtenir des informations plus tôt, ce qui conduit à des actions immédiates pour prévenir les temps d'arrêt et les pertes.
Les informations issues de l'IA via le Machine Learning peuvent être appliquées à chaque étape du processus, renforçant ainsi l'interaction homme-machine. Ces analyses permettent de résoudre à la fois les problèmes chroniques, qui sont persistants et ont un impact moindre sur la performance, et les problèmes sporadiques, ces changements ou défauts momentanés qui nuisent à la performance.
Alors que les fabricants du monde entier poursuivent leur transition vers l'usine du futur, les technologies d'IA et de Machine Learning deviennent plus robustes, plus intelligentes et plus pratiques.
Machine Learning vs Intelligence Artificielle
L'intelligence artificielle et le Machine Learning sont liés, mais les termes ne doivent pas être utilisés de manière interchangeable. En fait, le Machine Learning est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle. C'est l'évolution naturelle de l'utilisation de l'IA pour générer une production plus intelligente et plus connectée grâce à l'utilisation de technologies auto-apprenantes.
Le Machine Learning est extrêmement pratique dans le secteur manufacturier pour générer de nouvelles pistes d'optimisation des processus.
INTELLIGENCE ARTIFICIELLEMACHINE LEARNINGTerme générique englobant l'utilisation de l'informatique pour obtenir des informations sur des systèmes complexes à partir de données générées par les processus. Sous-ensemble de l'intelligence artificielle appliquée : la pointe de l'IA. Systèmes experts où les ordinateurs reçoivent des instructions sur la manière d'analyser les données, les données à utiliser et les résultats à générer. Les ordinateurs utilisent les données pour établir les règles et s'appuient intelligemment sur l'automatisation pour développer leurs propres algorithmes, spécifiques au processus ou au résultat informatique. La machine, ou processeur central, apprend à partir des données de la même manière que le cerveau humain acquiert de nouvelles compétences, habitudes et connaissances : en apprenant par l'expérience et en s'améliorant par itération.
Utiliser l'apprentissage automatique pour la fabrication
Aujourd'hui, l'un des cas d'utilisation de l'apprentissage automatique consiste à identifier plus rapidement les problèmes de production. Au début, l'intervention humaine peut être nécessaire pour agir sur ces données et rétablir les performances, mais à terme, nous souhaitons tirer parti de l'apprentissage automatique pour déployer un processus automatisé (robots ou drones, par exemple) capable d'effectuer l'adaptation ou la réparation requise.
En procédant ainsi au fil du temps, nous itérons suffisamment pour améliorer les performances et la fiabilité tout en réduisant la main-d'œuvre, ce qui permet, à terme, de diminuer les coûts de transformation.
Détection des défauts
La réduction des défauts est l'un des piliers de l'amélioration du TRS. Les équipes qualité et les responsables de production peuvent utiliser l'apprentissage automatique pour évaluer la production en s'appuyant sur les données historiques ainsi que sur les résultats en temps réel.
L'apprentissage automatique permet de reconnaître les défauts de production tels que les rayures, les bosses, les niveaux de remplissage insuffisants et les fuites.
L'apprentissage automatique peut également contribuer à réduire les faux positifs, car la machine apprend à repérer les faibles variations dans les limites de tolérance avec un degré de certitude exceptionnellement élevé.
En savoir plus sur comment aller au-delà du TRS →Maintenance préventive
Les techniciens et les ingénieurs s'appuient indéniablement sur les données opérationnelles ainsi que sur leur expérience et leurs connaissances tacites pour concevoir les calendriers de maintenance.
L'apprentissage automatique utilise des données historiques et en temps réel pour établir des procédures de TPM et des routines de maintenance préventive optimales. Au lieu de vous fier à l'intuition humaine, utilisez l'intelligence artificielle pour optimiser vos activités de maintenance préventive. Les machines bénéficient d'une maintenance exactement au moment où elles en ont besoin, ce qui élimine les pannes tout en minimisant la charge de travail inutile pour les techniciens.Jumeaux numériques
Utilisez des données réelles pour exécuter des simulations extrêmement précises afin de modéliser les changements de processus, les mises à niveau ou les nouveaux équipements. L'apprentissage automatique facilite le calcul des données à travers les processus d'une usine pour reproduire l'ensemble de la ligne de production ou certaines sections du processus.
Au lieu de réaliser des expériences réelles, les données issues de l'apprentissage automatique produisent des simulations quasi parfaites qui peuvent être optimisées et ajustées avant de lancer des essais en conditions réelles.Assurance qualité
L'apprentissage automatique, appliqué à des heures de production, permet de détecter et d'apprendre automatiquement les tendances tout au long du processus de fabrication. Avant qu'un produit ne s'écarte trop des normes acceptées, l'automatisation peut intervenir et s'autocorriger.
Atteindre la Qualité 4.0 dans votre usine du futur repose sur l'intégration de l'IA et de l'apprentissage automatique.
En savoir plus sur la Qualité 4.0 et l'intelligence qualité →
Solutions d'IA pratique pour les applications de fabrication dans votre usine
L'objectif principal du Machine Learning est de continuer à réduire les coûts de fabrication en améliorant l'efficacité des machines et des lignes, en optimisant la main-d'œuvre et en prédisant les résultats avec plus de précision.
Lineview travaille actuellement sur des preuves de concept en intelligence artificielle, telles que celles-ci, afin de suggérer des actions potentielles, des interventions guidées et des prévisions pour de meilleurs résultats.
1. Examen des tâches/SIC et allocation des ressources
Lors d'une analyse tactique, le machine learning aide à identifier les domaines les plus porteurs sur lesquels se concentrer. Savoir où concentrer les ressources, le temps et l'énergie au sein d'une installation de fabrication complexe nécessite une analyse poussée. Le machine learning peut devenir votre boule de cristal.
Les connaissances et l'expérience sont intégrées dans l'algorithme de machine learning à partir d'années de données qui prédisent l'avenir probable, vous donnant ainsi la confiance nécessaire pour investir précisément là où vous générerez le plus de bénéfices.
2. Planification de production précise
À partir d'une série d'exigences de production telles que les ordres de fabrication et les volumes, le Machine Learning vous indiquera ce qui sera le plus probablement réalisé et dans quels délais.
En utilisant des informations telles que les équipes en poste, l'heure de la journée, les SKU des produits quotidiens et les historiques de performance, les algorithmes de machine learning génèrent une planification de production plus réaliste et précise, basée sur des données éprouvées.
3. Traitement des comportements anormaux des machines
Le Machine Learning peut alerter les techniciens et les opérateurs en cas de comportement anormal et les guider précisément sur les points à vérifier sur la machine. L'algorithme génère un niveau de confiance quant au caractère anormal du processus ou du résultat, puis enregistre les événements survenus à ce moment-là ainsi que toutes les variables de production.
Le Machine Learning permet à chacun de savoir si une machine se comporte de manière inhabituelle et fournit le contexte nécessaire pour en comprendre la raison. Des informations plus rapides et plus précises réduisent l'impact potentiel sur la performance à long terme de la ligne, en étouffant les problèmes dans l'œuf avant qu'ils ne s'aggravent.
Prêt à collaborer pour intégrer l'IA et le Machine Learning dans votre usine du futur ? Parlons-en →
