Qu'est-ce que l'IA dans l'industrie manufacturière ? Tout ce qu'il faut savoir

Alors que l'IA est en train de conquérir l'esprit des chefs d'entreprise, les entreprises manufacturières doivent rapidement rattraper leur retard. La mise en œuvre de l'IA dans l'industrie manufacturière à une échelle significative est un défi - le secteur manufacturier est extrêmement diversifié, avec des processus uniques dans chaque usine, ce qui peut devenir un obstacle lorsqu'on essaie d'automatiser avec des outils d'intelligence artificielle de manière globale.

Pourtant, le marché mondial de l'IA dans l'industrie manufacturière est évalué à 3,2 milliards de dollars et devrait être multiplié par sept d'ici à 2028. L'IA a le potentiel de transformer complètement l'industrie manufacturière et d'optimiser les processus de fabrication en accélérant la production, en améliorant la qualité des produits et en réduisant les temps d'arrêt et les dépenses.

La demande est incontestablement là, mais les solutions d'IA doivent être choisies et mises en œuvre intelligemment pour soutenir des opérations de fabrication hautement efficaces, connectées et intelligentes. Cet article explique comment l'IA est utilisée sur le marché de la fabrication et donne des conseils sur la mise en œuvre de l'IA dans la fabrication pour une efficacité maximale.

Qu'est-ce que l'IA dans l'industrie manufacturière ?

L'intelligence artificielle (IA) dans l'industrie manufacturière est l'application de l'automatisation des tâches qui étaient autrefois effectuées par des humains et l'optimisation des processus de fabrication grâce à la prise de décision basée sur l'IA.

La puissance de l'IA provient en grande partie de l'apprentissage automatique, des réseaux neuronaux d'apprentissage profond et d'autres systèmes auto-organisés qui peuvent apprendre de manière indépendante à partir des données et de l'expérience disponibles. Un tel système d'IA peut rapidement identifier des modèles essentiels dans de grands ensembles de données que les analystes humains auraient du mal à traiter.

Par exemple, un exemple souvent cité de l'IA dans l'industrie manufacturière est le contrôle de la qualité par l'IA. Grâce à la technologie de la vision artificielle, un agent d'IA peut évaluer la qualité du produit et le transmettre pour expédition ou mise au rebut. Dans ce cas, l'intelligence artificielle de fabrication permet d'évaluer un plus grand nombre de produits dans un délai plus court et de s'assurer que tous les contrôles de qualité sont fiables, ce qui rationalise le processus de fabrication.

L'IA dans la fabrication permet d'exécuter les processus de fabrication avec plus de précision, moins d'erreurs et à une vitesse plus élevée.

Cas d'utilisation de l'IA dans l'industrie manufacturière

Pour mieux comprendre la valeur de l'IA dans la fabrication, explorons quelques-uns des cas d'utilisation les plus courants de la fabrication intelligente que les entreprises mettent actuellement en œuvre.

Opérations en continu

L'IA permet de surveiller en temps réel les données relatives aux équipements afin d'identifier rapidement tout équipement fonctionnant de manière incorrecte. Le personnel de l'usine peut ainsi procéder à des ajustements immédiats, ce qui permet d'éviter les temps d'arrêt et de garantir une qualité constante des produits.

Assistance à la maintenance

L'IA agit comme un compagnon de maintenance en numérisant les manuels papier et en fournissant en temps réel des instructions étape par étape adaptées au problème spécifique qui se pose. Cela permet de rationaliser les tâches de maintenance et de réduire les erreurs humaines. En outre, l'IA permet une maintenance prédictive, garantissant la santé de votre équipement avant que tout problème ne survienne.

Détection des défauts et inspection

Les systèmes d'inspection visuelle alimentés par l'IA augmentent ou remplacent les inspecteurs humains, augmentant la précision et réduisant le temps nécessaire aux inspections. Ces systèmes peuvent analyser les données de capteurs provenant de sources telles que les capteurs de vibrations, l'imagerie thermique et l'analyse de l'huile pour évaluer l'état des machines, prévoir les temps d'arrêt et optimiser l'approvisionnement en pièces de rechange, ce qui permet de réaliser des économies considérables.

Les connaissances de l'IA permettent également aux ingénieurs de fabrication d'approvisionner avec précision les pièces de rechange et les consommables, ainsi que de prévoir les temps d'arrêt, ce qui améliore la planification de la production et les activités connexes. Les coûts de maintenance s'en trouvent considérablement réduits, ce qui permet à votre entreprise d'économiser des ressources.

Gestion de la chaîne d'approvisionnement

L'intelligence artificielle, alimentée par l'apprentissage automatique (machine learning) et l'analyse des Big Data, permet une planification autonome des chaînes d'approvisionnement. Cette planification continue, en boucle fermée et entièrement automatisée maintient les performances de la chaîne d'approvisionnement, même dans des conditions volatiles. Les applications d'IA peuvent optimiser des programmes de fabrication complexes, en maximisant le débit tout en minimisant les coûts.

Par exemple, Lenovo a utilisé l'intelligence artificielle pour mettre en place une tour de contrôle globale de la chaîne d'approvisionnement afin de créer une synergie entre toutes les fonctions (planification, approvisionnement, fabrication, livraison et contrôle de la qualité) au sein d'une plateforme intégrée. Cette intelligence de la chaîne d'approvisionnement aide les gestionnaires à prendre des décisions grâce à la simulation de scénarios.

Contrôles de qualité automatisés

L'IA facilite les tests et le contrôle de la qualité en utilisant la reconnaissance d'images, la vision par ordinateur et les données des capteurs pour détecter automatiquement les dommages causés à l'équipement et les défauts du produit. Elle peut également analyser les données de production afin d'identifier des modèles et de suggérer des domaines d'amélioration, réduisant ainsi le besoin de reprise et les taux de rebut.

Cobots

L'IA alimente les cobots (robots collaboratifs) qui, contrairement aux robots traditionnels qui doivent être isolés des travailleurs humains, travaillent à leurs côtés, effectuant des tâches telles que le prélèvement de pièces, l'utilisation de machines et la réalisation d'inspections de qualité. La vision artificielle pilotée par l'IA est essentielle pour permettre aux cobots d'exécuter ces tâches efficacement, améliorant ainsi la productivité globale de l'atelier.

Conception du produit

L'IA générative peut améliorer le développement des produits en analysant les tendances du marché, les changements réglementaires et les commentaires des clients. Cela permet aux concepteurs d'innover et de personnaliser les produits plus efficacement, en garantissant la conformité et en répondant aux besoins des clients. En outre, l'IA générative peut aider à construire des prototypes et à créer des ébauches qui pourraient être développées en idées de produits à part entière.

Par exemple, PIX Moving utilise le logiciel de conception générative Fusion 360, la robotique et l'impression 3D pour créer une méthode décentralisée de fabrication automobile. La conception générative alimentée par l'IA permet d'optimiser la conception du châssis en fonction de l'application de chaque client et des différentes exigences physiques ou de forme.

Optimisation opérationnelle

L'IA peut optimiser les chaînes d'assemblage complexes en relevant des défis tels que la programmation des travailleurs, la variation des taux de production et la gestion des stocks tampons. Elle stimule également la productivité et la sécurité des travailleurs en leur recommandant les meilleures actions à entreprendre et en les alertant des risques potentiels.

Administration automatisée

L'IA peut éliminer les tâches administratives répétitives en automatisant la gestion des documents et les processus d'approbation, servant ainsi d'assistant virtuel aux services opérationnels et financiers de votre entreprise.

Optimisation de la consommation de ressources

L'IA est utilisée pour optimiser l'utilisation de l'énergie dans la fabrication et trouver des solutions durables. Par exemple, Doosan Enerbility Steel Mill a utilisé l'IA pour prédire le volume d'acier fondu nécessaire dans les aciéries afin de garantir une consommation d'énergie efficace, même en cas d'utilisation de matières premières variées.

La technologie de jumeaux numérique

Les jumeaux numériques alimentés par l'IA simulent les cycles de production afin d'identifier les problèmes de qualité potentiels ou les écarts de performance, améliorant ainsi les performances des ateliers.

L'IA pour les opérations informatiques (AIOps)

L'AIOps s'appuie sur le big data et le machine learning pour automatiser les opérations informatiques, notamment la gestion des données, la corrélation des événements, l'analyse des performances et la détection des anomalies. Cela permet de maintenir une infrastructure informatique optimale, cruciale pour les environnements de fabrication modernes.

6 avantages de l'IA dans l'industrie manufacturière

Plus de transparence dans les opérations

La surveillance en temps réel et le traitement des données pilotés par l'IA offrent aux travailleurs une plus grande visibilité sur les processus de production, ce qui leur permet de remédier rapidement aux retards ou aux erreurs.

En outre, les décisionnaires de haut niveau peuvent surveiller en permanence l'activité, ce qui leur permet de prendre des décisions éclairées et fondées sur des données qui optimisent les performances et l'efficacité de l'entreprise.

Une production sûre et efficace

L'IA favorise un environnement de fabrication plus sûr et plus efficace en surveillant constamment les processus de fabrication.

L'IA peut détecter les risques potentiels, tels que les dysfonctionnements des équipements ou les conditions de travail dangereuses, et alerter les travailleurs en temps réel pour éviter les accidents. Les systèmes alimentés par l'IA peuvent également optimiser les opérations en analysant les flux de travail et en identifiant les zones où les protocoles de sécurité peuvent être améliorés ou où des goulots d'étranglement peuvent se produire, réduisant ainsi le risque de blessure et garantissant un processus de production plus fluide.

En outre, l'IA peut s'intégrer à la technologie portable pour fournir des alertes de sécurité personnalisées et des conseils aux travailleurs, ce qui améliore encore leur sécurité au travail. Cette approche globale permet non seulement de protéger les employés, mais aussi de stimuler l'efficacité opérationnelle, en minimisant les temps d'arrêt et en maximisant la productivité.

Une amélioration de la qualité des produits

L'IA améliore la qualité des produits de plusieurs façons :

• Les systèmes automatisés d'assurance qualité alimentés par l'IA peuvent détecter les défauts et les incohérences avec plus de précision et de rapidité que les méthodes traditionnelles, garantissant que chaque produit répond à des normes rigoureuses avant qu'il n'arrive sur le marché.
• La conception générative, une approche fondée sur l'IA, permet aux fabricants d'explorer d'innombrables variantes de conception et d'optimiser les performances, les coûts et les matériaux.
• La capacité de l'IA à traiter et à analyser de grandes quantités de commentaires de clients fournit des informations précieuses sur les préférences et les points de douleur des consommateurs. Cette boucle de rétroaction continue, alimentée par l'IA, garantit que les produits sont de la plus haute qualité et qu'ils correspondent à l'évolution des besoins et des attentes des clients.

Une innovation rationalisée

L'IA permet une personnalisation de masse en analysant les préférences des clients et en adaptant les produits pour répondre à des besoins spécifiques. Elle favorise également l'innovation en donnant un aperçu des tendances du marché sur la base de l'analyse des données.

Une augmentation de l'efficacité

L'IA optimise les processus de production en automatisant les tâches répétitives, en réduisant les temps de cycle et en minimisant les déchets. Il en résulte des taux de production plus rapides et une utilisation plus efficace des ressources.

Une réduction des coûts

Grâce aux gains d'efficacité susmentionnés, à la réduction des déchets et à l'optimisation des processus de fabrication, l'IA aide les fabricants à réduire considérablement leurs coûts opérationnels.

Les défis de la mise en œuvre de l'IA dans l'industrie manufacturière

Si les avantages de l'IA dans l'industrie manufacturière sont évidents, l'industrie a été lente à l'adopter à grande échelle en raison de plusieurs défis uniques.

La diversité des données dans l'industrie manufacturière

L'un des principaux obstacles à l'adoption de l'IA est l'absence de données normalisées et universelles dans l'industrie manufacturière. Contrairement à des secteurs comme la finance ou le commerce de détail, où les données telles que les enregistrements de transactions ou les tendances du marché boursier sont abondantes et transférables, les données de l'industrie manufacturière sont souvent localisées et spécifiques à des opérations particulières ou à des domaines de l'industrie manufacturière. Cette fragmentation rend difficile l'élaboration de modèles d'IA verticaux fiables, car il n'y a pas suffisamment de données pertinentes et de haute qualité disponibles dans l'ensemble du secteur.

Des exigences en matière de personnalisation

La diversité de l'industrie manufacturière influe également sur l'application de l'IA. Contrairement aux industries plus uniformes, où les solutions d'IA peuvent être plus facilement standardisées, l'IA manufacturière doit souvent être adaptée à des cas d'utilisation très spécifiques. Cette personnalisation demande beaucoup de ressources et de temps, ce qui rend difficile pour les entreprises d'adapter les solutions d'IA à différentes opérations ou installations.

La qualité et la disponibilité des données d’entraînement

Les algorithmes d'IA ont besoin de vastes ensembles de données propres, précises et structurées pour fonctionner efficacement. Cependant, de nombreux fabricants ont du mal à fournir de telles données et s'appuient souvent sur des ensembles de données de petite taille, fragmentés, incohérents ou de mauvaise qualité.

Ces limitations se traduisent par des performances sous-optimales de l'IA, car les modèles ne peuvent pas apprendre efficacement ou faire des prédictions précises. Même lorsque de grands ensembles de données sont disponibles, ils peuvent ne pas être facilement exploitables par les modèles d'IA en raison d'incohérences ou d'un manque de formatage approprié, ce qui complique encore le processus de mise en œuvre.

Des vulnérabilités en matière de sécurité

Les entreprises manufacturières traitent souvent des informations très sensibles, telles que des conceptions de produits, des secrets commerciaux et des processus exclusifs. Si ces données sont compromises, cela peut conduire au vol de la propriété intellectuelle, donnant à la concurrence un avantage déloyal et pouvant entraîner des pertes financières importantes. Par conséquent, toute solution d'IA ayant accès à des données sensibles doit garantir les normes de sécurité les plus élevées.

Les modèles d'IA eux-mêmes peuvent être la cible d'attaques, telles que les attaques adverses, où les attaquants manipulent les données d'entrée pour amener les systèmes d'IA à prendre des décisions incorrectes. Il est essentiel de protéger les modèles d'IA contre de telles vulnérabilités pour maintenir la fiabilité des processus de fabrication pilotés par l'IA.

En outre, les fabricants doivent se conformer à diverses réglementations en matière de protection des données, telles que le RGPD en Europe ou le CCPA aux États-Unis. Ne pas sécuriser correctement les données pourrait entraîner des sanctions juridiques et nuire à la réputation d'une entreprise.

5 étapes clés pour intégrer l'IA dans l'industrie manufacturière

Pour surmonter les défis mentionnés, il est essentiel de mettre en œuvre l'IA dans le secteur manufacturier de manière stratégique. Voici quelques conseils pour guider le processus :

1. Assurer la qualité des données

L'IA s'appuie fortement sur des données précises, propres et cohérentes. Étant donné que les cas d'utilisation dans l'industrie manufacturière ont tendance à être plus individualisés et à produire des rendements plus faibles que dans d'autres secteurs, il est essentiel de fournir des données de haute qualité. Mettez en place des processus de gestion des données appropriés et consacrez du temps à la collecte, au nettoyage et à l'organisation de vos données avant la mise en œuvre de l'IA afin de vous assurer que vos modèles d'IA peuvent fonctionner de manière optimale.

2. Choisir les bons outils

Au lieu de créer des solutions d'IA personnalisées à partir de zéro, envisagez de tirer parti de plateformes d'IA verticales centrées sur les données et conçues pour les besoins spécifiques de l'industrie manufacturière. Par exemple, les outils de détection automatisée des anomalies peuvent améliorer ou même remplacer les travailleurs humains dans le contrôle de la qualité, ce qui conduit à des processus plus efficaces. En outre, les outils d'automatisation des flux de travail alimentés par l'IA, comme Creatio, peuvent rationaliser les tâches opérationnelles et aider aux processus administratifs, ce qui stimule encore la productivité.

Étant donné que la fabrication exige souvent une personnalisation poussée, il vaut la peine d'investir dans des plateformes no-code alimentées par l'IA. Ces plateformes vous permettent de créer de nouveaux LLM (grand modèle de langage) et d'automatiser les processus de fabrication sans avoir besoin d'une expertise en matière de codage.

3. Garantir la sécurité et la conformité

La sécurité des données est primordiale dans la mise en œuvre de l'IA. Assurez-vous que vos systèmes d'IA sont sécurisés et conformes aux réglementations du secteur. Protégez les données sensibles et veillez à ce que vos pratiques en matière d'IA respectent les normes juridiques et éthiques afin d'éviter les risques et les sanctions potentiels.

4. Former votre personnel

L'IA créera de nouveaux rôles et exigera de nouvelles compétences au sein de votre organisation. Investissez dans la formation de votre personnel pour qu'il puisse travailler avec les systèmes d'IA, en veillant à ce qu'il comprenne comment gérer et interpréter les informations générées par l'IA. Il peut s'agir de former de nouvelles équipes chargées de superviser la qualité des données, de contrôler les résultats de l'automatisation et de s'adapter aux nouveaux modèles d'exploitation. Une refonte organisationnelle peut s'avérer nécessaire pour intégrer pleinement l'IA dans vos opérations.

5. Commencer par une expérimentation ciblée

Commencez par appliquer l'IA à des initiatives spécifiques et ciblées qui vous permettront d'apprendre rapidement, de développer vos compétences et d'obtenir des résultats préliminaires. Concentrez-vous sur des projets dont le potentiel de retour sur investissement est évident afin de créer une dynamique organisationnelle et d'obtenir l'adhésion des parties prenantes. L'expérimentation est essentielle pour comprendre comment l'IA peut être utilisée au mieux dans vos processus de fabrication.

L'avenir de l'IA dans l'industrie manufacturière

L'IA dans l'industrie manufacturière est appelée à révolutionner le secteur.

À court terme, l'IA jouera un rôle crucial dans la maintenance prédictive en surveillant les processus de fabrication en temps réel. Des capteurs collecteront en permanence des données sur l'usure des outils, les signaux acoustiques et d'autres informations sur l'état de la machine, que les algorithmes de l'IA analyseront pour prédire les problèmes potentiels. Cette approche proactive permettra aux équipes de maintenance de résoudre les problèmes avant qu'ils n'entraînent des temps d'arrêt coûteux.

L'IA aura également un impact significatif sur la fabrication additive, un domaine en pleine expansion dans les ateliers. Grâce à l'intégration de nouveaux capteurs, l'IA peut surveiller les conditions qui affectent les matériaux et les processus de fabrication, garantissant ainsi une meilleure qualité et une plus grande cohérence dans la production. Ce système pourrait permettre aux fabricants de comparer les pièces produites à des jours différents, d'analyser les données d'assurance qualité et d'identifier les défauts à un stade précoce du processus, ce qui améliorerait la qualité des produits.

À plus long terme, le concept de « factory in a box » pourrait devenir une réalité, où des systèmes pilotés par l'IA gèrent la majeure partie de la production de manière autonome, l'intervention humaine n'étant nécessaire que pour la maintenance. Ces machines autocorrectives s'adapteront à l'usure, maintiendront les performances tout en conseillant le remplacement des composants.

Au-delà du processus de production, l'IA influencera également la planification des usines et l'optimisation de l'agencement. En utilisant des capteurs pour suivre et mesurer les conflits potentiels en matière d'espace et de matériaux, l'IA peut contribuer à optimiser l'agencement des usines afin d'améliorer la sécurité et l'efficacité, en particulier dans les environnements qui changent fréquemment ou qui gèrent des projets à court terme.

L'IA dans l'industrie manufacturière apportera des processus de production plus intelligents, plus adaptables et plus efficaces, conduisant à une nouvelle ère d'innovation et de productivité dans l'industrie.

Exploiter la puissance de l'IA avec Creatio

Si la mise en œuvre de l'IA à grande échelle dans votre processus de fabrication vous semble insurmontable, envisagez de commencer par des outils d'automatisation des flux de travail dotés de capacités d'IA prêtes à l'emploi.

La plateforme no-code de Creatio, alimentée par l'IA, vous permet d'automatiser n'importe quel processus administratif de fabrication, y compris la gestion des relations avec les partenaires, la gestion des devis, le traitement des commandes, la gestion du cycle de vie des produits, la gestion de la chaîne d'approvisionnement, la gestion des stocks et l'approvisionnement. En outre, l'IA de Creatio favorise la conformité en contrôlant et en garantissant le respect des exigences réglementaires.

Le tableau de bord de Creatio pour la gestion de la chaîne d'approvisionnement

En tant que plateforme no-code polyvalente pour le CRM et l'automatisation du flux de travail, Creatio vous permet de créer des solutions d'automatisation personnalisées à l'aide de composants prédéfinis tels que des actions de déclenchement, des champs de données, des formulaires et des boutons.

Création d'applications assistée par l'IA dans Creatio

Ce haut niveau de personnalisation s'étend aux outils d'IA de Creatio, vous permettant de construire et d'entraîner des modèles d'apprentissage automatique sur votre base de données pour une automatisation de l'IA sur mesure. Cela garantit que vos solutions d'IA et vos algorithmes de machine learning sont spécifiquement alignés sur vos processus de fabrication et restent à l'abri des interférences extérieures.

Creatio propose un assistant IA, Creatio Copilot, qui peut créer de nouvelles applications professionnelles sur la base de demandes en langage naturel. Par exemple, vous pouvez simplement demander à Copilot de créer une application pour gérer les processus d'audit interne pour vos équipes financières et juridiques et Copilot générera un prototype en quelques secondes.

Créer un flux de travail automatisé avec Creatio Copilot

L’assistant Creatio Copilot améliore également l'engagement des clients et renforce les relations avec les partenaires à long terme en fournissant des propositions de valeur hautement personnalisées. Il s'appuie sur le scoring prédictif, l'intelligence Next Best Offer (NBO) pilotée par l'IA/ML et l'historique des interactions pour fournir des recommandations sur mesure.

En outre, la Marketplace de Creatio propose divers connecteurs avec des outils d'IA pour optimiser les processus administratifs.

En rationalisant et en accélérant les tâches de routine, Creatio libère des ressources, ce qui permet à votre entreprise de se concentrer sur la croissance.

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En conclusion

En conclusion, l'intégration de l'IA dans l'industrie manufacturière ne vise pas à remplacer les travailleurs humains, mais à renforcer leurs capacités. En permettant une collaboration transparente entre les robots et le personnel, l'IA donne aux équipes les moyens de gagner en efficacité, en précision et en innovation dans leurs tâches.

En adoptant des solutions basées sur l'IA, les fabricants peuvent s'attendre à des améliorations significatives de la productivité, du contrôle de la qualité et de la sécurité opérationnelle. En mettant en œuvre l'IA de manière stratégique, les entreprises peuvent non seulement rationaliser les processus et réduire les coûts, mais aussi créer de nouvelles opportunités de croissance et de développement.