Comment mettre en place une usine intelligente grâce à l’IA

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Comment mettre en place une usine intelligente grâce à l’IA

L’intelligence artificielle s’invite aujourd’hui au bureau, mais aussi au cœur de l’usine intelligente. Si l’IA permet de décharger les humains de tâches administratives, elle offre également aux industriels de nouveaux gisements de productivité. Voici les grands axes d’intégration de l’IA dans la production industrielle.

L’APR (automatisation des processus robotisés)

L’automatisation des processus robotisés (Robotic Process Automation) est une technologie qui permet d’automatiser un processus opérationnel par l’intermédiaire d’un logiciel. Comme elle est capable de communiquer avec toutes les applications logicielles et notamment les systèmes de production et de gestion intégrés, elle peut centraliser les données issues de ces systèmes et automatiser la création des ordres d’achat, ou encore déclencher les interventions de maintenance préventive sur des équipements de l’usine. Bien évidemment, avant de robotiser les ateliers, il convient de tester la technologie, d’identifier les tâches automatisables et de définir les priorités sur une feuille de route.

Les robots conversationnels (chatbots)

Contrairement aux idées reçues, les robots conversationnels ne sont pas cantonnés aux sites de commerce électronique et ils ont toute leur place dans l’usine 4.0. C’est ainsi qu’on retrouve des applications d’assistance vocale ou textuelle destinées aux techniciens de maintenance et aux opérateurs des chaînes de montage. L’intégration des robots conversationnels dans l’usine permet en effet de proposer une assistance aux collaborateurs tout en générant d’importants gains de productivité.

Par exemple, pour utiliser les machines de plus en plus complexes des chaînes de montage, les opérateurs peuvent accéder rapidement à de l’information vocale ou textuelle. Grâce au guidage audio et à la visualisation des opérations à effectuer, les robots conversationnels offrent également une aide précieuse pour la réalisation de tâches spécifiques comme le montage d’une pièce complexe ou une panne. Ils se chargent également de récolter et de qualifier les données sur une machine, informations que le technicien de maintenance pourra consulter avant d’intervenir.

La reconnaissance visuelle

Dorénavant, de nombreuses usines intelligentes s’en remettent à l’IA pour ce qui est de l’inspection et de la reconnaissance visuelle. Par exemple, l’intelligence artificielle permet aujourd’hui d’automatiser le tri des déchets. La maturité sans cesse grandissante de ces solutions offre également la possibilité d’automatiser les contrôles qualité hautement complexes. Ainsi, les unités de production utilisent aujourd’hui de plus en plus des solutions combinant l’apprentissage profond et la vision industrielle pour contrôler des pièces plastiques, peintes ou métalliques, que ce soit dans le secteur automobile, dans les fonderies ou encore dans le domaine des biens de consommation

L’analyse de toutes les données et l’utilisation de modèles prédictifs

Les pannes et les arrêts de production entraînent des coûts faramineux pour une usine. Grâce à l’IA, ces dysfonctionnements peuvent être évités. En effet, il existe des logiciels d’intelligence artificielle qui collectent les informations à partir de capteurs, surveillent les anomalies et se servent de modèles prédictifs pour demander le déclenchement d’une intervention. Cette approche plus proactive de la stratégie de maintenance, appelée maintenance prédictive, offre l’avantage de détecter plus de défauts que l’humain et la possibilité de surveiller à distance des équipements situés sur des sites répartis sur l’ensemble de la planète, mais également sous l’eau.

Les données collectées grâce aux logiciels d’intelligence artificielle permettent également d’automatiser la gestion des stocks de produits et de pièces de rechange.

L’intelligence artificielle est omniprésente dans l’usine intelligente. On la retrouve notamment dans l’APR, les robots conversationnels, ou encore dans les processus d’inspection, de reconnaissance visuelle et d’analyse des données. Et il y a fort à parier qu’elle sera encore plus présente demain, lorsque les usines du futur intégreront de nouvelles technologies de pointe qui ne sont pas encore matures.

2019-11-05T14:58:44-05:00 30 octobre 2019|Blogue|

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