La scène manufacturière moderne est très compétitive, ce qui oblige les entreprises à exploiter diverses ressources pour prendre l'avantage sur la concurrence. Cela a conduit à l'essor de l'industrie 4.0, une ère définie par une interaction constante entre les machines d'usine, les travailleurs et les ordinateurs via Internet.
L'exploitation de la puissance de l'internet des objets(IoT) a permis aux fabricants de mieux gérer la productivité, l'efficacité et la sécurité dans les ateliers. Pour améliorer encore les opérations, les fabricants se sont tournés vers l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique afin d'appliquer les quantités massives de données créées pendant la production.
L'intelligence artificielle dont disposent les programmes d'apprentissage automatique permet de dégager des modèles et de mettre en évidence les domaines d'intérêt, ce qui fournit des informations essentielles sur le processus de production et les possibilités d'amélioration. En conséquence, les fabricants peuvent prendre de meilleures décisions axées sur la production, ce qui fait progresser l'entreprise.
Dans cet article, nous allons examiner comment l'apprentissage automatique est utilisé dans l'industrie manufacturière et comment il peut améliorer vos processus de production et la situation générale de votre entreprise.
Qu'est-ce que l'apprentissage automatique dans l'industrie manufacturière ?
Avant d'explorer les diverses applications de l'apprentissage automatique dans l'environnement manufacturier, il est important de comprendre la technologie elle-même. L'apprentissage automatique consiste essentiellement à alimenter les algorithmes avec de nombreuses données, ce qui leur permet d'apprendre et d'améliorer progressivement les processus par eux-mêmes, à l'instar des êtres humains.
L'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle sont souvent utilisés de manière interchangeable, mais ils sont différents dans la mesure où l'IA fait référence au concept plus large d'utilisation d'ordinateurs et de machines pour simuler la pensée humaine, tandis que l'apprentissage automatique est l'application de l'IA qui permet aux ordinateurs et aux machines d'apprendre sans être explicitement programmés par des humains.
Les fabricants utilisent deux principaux modèles d'apprentissage automatique qui se prêtent bien au processus de production et à ses activités connexes. Il s'agit de l'apprentissage automatique supervisé et non supervisé.
Le premier modèle consiste à tirer parti de l'IA pour dégager des modèles à partir de grands ensembles de données avec une finalité prédéfinie. Cela est particulièrement utile pour déterminer la durée de vie utile restante d'une machine et les risques de défaillance d'un équipement spécifique.
D'autre part, l'apprentissage automatique non supervisé consiste à identifier des modèles à partir d'ensembles de données dont le résultat n'est pas encore connu. Par exemple, les ingénieurs et les superviseurs peuvent utiliser l'apprentissage automatique pour détecter des anomalies inconnues et des composants défectueux dans le processus de production.
Ceci nous amène aux applications pratiques de l'apprentissage automatique dans une usine de fabrication.
À quoi ressemble un contrôle de qualité basé sur l'IA avec Tulip?
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Exemples d'apprentissage automatique dans l'industrie manufacturière
Les fabricants trouvent continuellement de nouvelles façons d'appliquer l'intelligence artificielle à diverses facettes de leurs opérations de production. Voici quelques-uns des cas d'utilisation courants de l'IA dans l'industrie manufacturière aujourd'hui :
La maintenance prédictive : La technologie s'appuie sur les données relatives aux machines et aux équipements pour identifier les modèles qui indiquent une défaillance possible. Cela permet aux opérateurs et aux équipes de maintenance concernés de réparer les machines avant qu'elles ne tombent en panne, réduisant ainsi les temps d'arrêt pour que la chaîne continue de fonctionner.
Gestion logique et analytique de la chaîne d'approvisionnement : Les fabricants doivent compter sur leurs fournisseurs pour fournir des matériaux adéquats et de haute qualité pour le processus de production. L'IA et l'apprentissage automatique peuvent trier les différentes tâches liées à la chaîne d'approvisionnement, comme la gestion des entrepôts et des stocks, les expéditions entrantes et sortantes, et la demande des clients pour les produits.
Cela évite aux fabricants de prendre du retard dans l'exécution des commandes et la productivité globale.
Utilisation avancée des jumeaux numériques : Les jumeaux numériques sont des représentations virtuelles d'objets physiques. Dans le domaine de la fabrication, il peut s'agir de nouveaux produits, d'équipements et même d'aménagements d'ateliers. En outre, les entreprises de fabrication tirent parti de l'apprentissage automatique pour optimiser la conception des produits et personnaliser la chaîne de production pour un fonctionnement plus efficace.
Utilisation et prédiction de l'énergie : L'apprentissage automatique analyse les données brutes des machines d'usine, en tirant des modèles concernant la consommation d'énergie dominante. De plus, les fabricants utilisent cette technologie pour prédire la consommation future, ce qui permet une planification adéquate.
Prévision de la qualité et du rendement : Les fabricants appliquent l'apprentissage automatique pour détecter les causes possibles des pertes de rendement et des défauts de qualité. La technologie identifie les causes probables de gaspillage, ce qui permet aux fabricants d'ajuster leurs opérations en conséquence.
Avantages de l'apprentissage automatique dans un environnement de production
Avec les différents cas d'utilisation, les fabricants ont tout à gagner à adopter l'apprentissage automatique dans leurs opérations de production. Voici quelques-uns des avantages les plus notables de l'apprentissage automatique :
Une meilleure gestion de la chaîne d'approvisionnement : Avec le déploiement approprié de l'apprentissage automatique, les fabricants s'assurent que l'usine dispose toujours de matériaux adéquats. Cela améliore la satisfaction des clients en raison de la réalisation et de la livraison des commandes en temps voulu.
Amélioration du contrôle de la qualité : Comme indiqué précédemment, les fabricants exploitent l'apprentissage automatique pour la qualité prédictive ainsi que pour la maintenance. Cela permet aux équipements de la chaîne de production de rester en parfait état de fonctionnement, réduisant ainsi les risques de produits défectueux sortant de la chaîne.
Réduction des coûts de production : L'utilisation de l'apprentissage automatique dans les cas d'utilisation précédents permet de réduire les coûts de production. Par conséquent, l'entreprise dépense moins pour réparer les machines cassées, les factures de services publics et l'utilisation de l'espace.
Une meilleure sécurité des employés : La maintenance prédictive garantit que les employés ne sont pas affectés ou mis en danger par l'utilisation de machines défectueuses. En outre, l'utilisation et l'aménagement idéaux de l'espace garantissent que les travailleurs n'ont à opérer que dans des zones sûres.
Amélioration de la conception des produits : L'apprentissage automatique permet aux fabricants de concevoir des produits en demande en tenant compte des besoins des clients. Les entreprises peuvent proposer des produits prêts à être commercialisés, car elles sont convaincues que leurs produits résolvent un problème particulier sur le marché.
Comment démarrer avec l'apprentissage automatique
Pour se lancer dans l'apprentissage automatique, les fabricants doivent développer des systèmes et des processus qui permettent une collecte de données cohérente et fiable dans toutes les activités de production afin d'alimenter leurs modèles.
De plus, l'apprentissage automatique peut s'avérer particulièrement difficile pour les fabricants s'ils ne disposent pas de l'expertise nécessaire pour traduire la puissance de la technologie en utilisations pratiques dans leurs opérations de production.
Grâce à Tulip, les fabricants peuvent tirer parti d'un écosystème interconnecté d'applications qui permettent une collecte de données précise et cohérente afin d'alimenter leurs modèles avec des volumes élevés d'informations de qualité sur lesquelles les modèles peuvent apprendre. Cela permet une infusion globale de la technologie dans les différents processus de production, favorisant ainsi bon nombre des avantages décrits ci-dessus.
En fin de compte, les fabricants doivent faire preuve de patience avec l'apprentissage automatique, car il ne cesse d'évoluer au fur et à mesure qu'il acquiert de nouvelles données à partir desquelles il peut apprendre. Les entreprises doivent donc appliquer cette technologie de manière continue tout au long de leurs opérations afin de s'assurer qu'elles peuvent bénéficier des avantages considérables de cette technologie de nouvelle génération.
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