Quelle est l'importance du rôle de l'intelligence artificielle dans l'Industrie 4.0 ?

Le concept d'Industrie 4.0 fait des vagues dans l'industrie technologique, alors que les entreprises manufacturières cherchent à tirer parti des progrès technologiques pour rendre leurs opérations plus rapides et plus efficaces. Depuis son introduction en 2011, l’Industrie 4.0 est un mot à la mode pour désigner la vague de changements technologiques et de processus qui déferle sur l’industrie manufacturière.

Il est quelque peu interchangeable avec l'usine numérique et la fabrication intelligente, et apporte de nombreux changements différents à la fabrication traditionnelle. En particulier, ces nouvelles usines et systèmes d’usine sont plus efficaces car ils sont profondément instrumentés, hautement mis en réseau, largement automatisés et entièrement pilotés par les données.

Pourquoi l'intelligence artificielle est un pilier important de l'Industrie 4.0

L'Industrie 4.0 s'appuie sur un large éventail de technologies, notamment la robotique/cobots, l'IoT, l'impression 3D, la fabrication additive, les jumeaux numériques et l'analyse. Les usines numériques regorgent d'instruments intelligents qui surveillent ou contrôlent chaque aspect de la production et de données très granulaires allant de la qualité des matériaux aux mises à jour inférieures à la milliseconde de l'état des machines.

L'intelligence artificielle, y compris l'apprentissage automatique, l'intelligence artificielle générative et l'intelligence artificielle discriminante, peut créer une valeur convaincante dans la plupart des aspects techniques de l'Industrie 4.0. La valeur de l’IA vient souvent du fait qu’elle place la barre plus haut en matière d’automatisation en apportant aux logiciels un niveau de compréhension proche de celui des humains.

Cela réduit le nombre d'endroits dans le processus de fabrication où les gens évaluent les informations et prennent des décisions, ce qui réduit les coûts et augmente la productivité. La compréhension de la vitesse de la machine peut guider le fonctionnement du robot, par exemple en ralentissant, en accélérant ou en modifiant son comportement pour répondre aux changements dans la qualité des matières premières ou à la vitesse d'autres parties du processus.

Outre l’automatisation des lignes de production, l’intelligence artificielle a encore d’innombrables utilisations dans un même type d’environnement. Premièrement, cela peut aider à créer des jumeaux numériques, une autre technologie qui accélère le cycle de vie du développement de produits.

Deuxièmement, les systèmes d'IA aident à exploiter l'infrastructure IoT industrielle, par exemple en filtrant les informations sur les événements pour découvrir et prédire les problèmes de production potentiels en fonction des données des capteurs. L’IA peut également faciliter l’analyse des données de production en révélant des modèles inédits dans les données de production et d’utilisation, puis en utilisant ces informations pour recommander des modifications de conception ou de processus.

Cas d'utilisation de l'intelligence artificielle dans l'industrie 4.0

Étant donné que l'intelligence artificielle peut aider tout au long du processus de fabrication, il existe de nombreux cas d'utilisation dans l'environnement de l'industrie 4.0. Au début du cycle de vie du produit, l’IA générative peut aider dans la phase de conception ainsi que dans le prototypage d’objets physiques grâce à l’impression 3D ou à l’usinage contrôlé par ordinateur et à la fabrication additive.

Les systèmes d'IA générative peuvent optimiser les conceptions pour les rendre plus efficaces dans leur utilisation des matériaux. Par exemple, dans la fabrication de vêtements, ces systèmes contrôlent la disposition de coupe des panneaux de vêtement sur les boulons de tissu de manière à minimiser le gaspillage de tissu.

Dans d'autres types d'usines, les systèmes d'IA peuvent optimiser la simplicité de fabrication et d'assemblage d'articles complexes en réduisant le nombre de pièces requises pour une conception. De plus, pour accélérer la production, l’IA peut réduire le nombre de coupes individuelles nécessaires pour produire des pieds de chaise finis sur un tapis roulant, par exemple.

Autres cas d'utilisation spécifiques actuellement dans les usines :

• Nutella utilise l'IA générative pour concevoir des millions d'emballages uniques pour ses produits
• En matière d'impression 3D, ADDMAN utilise des outils de modélisation hybrides, combinés à l'intelligence artificielle pour plus d'efficacité ; Concevoir et prototyper des pièces de machines ;
• L'usine de FANUC produit des machines-outils à commande numérique qui apprennent de leurs erreurs et améliorent leur contrôle pendant leur fonctionnement.
• Les robots collaboratifs permettent aux humains de travailler sur les lignes de production sans leur présence, surtout dans un environnement sans oxygène ; ou des températures extrêmement chaudes ;
• Des usines comme 3D Fiberglass surveillent les performances mécaniques en accélérant et en ralentissant les lignes de production ou les opérations en réponse à des événements en temps réel
• Des usines comme BMW utilisent des caméras et d'autres capteurs pour surveiller la qualité des produits, supprimez les articles dès que possible ; dès qu'un défaut est détecté pour économiser de l'énergie et des matériaux.

La puissance de calcul sur site et dans le cloud continuera d'augmenter, tandis que les algorithmes et technologies d'intelligence artificielle ne cesseront de mûrir. Les fabricants le savent et comprennent qu’ils ont besoin de l’efficacité et de la réactivité que procurent ces outils pour être compétitifs au 21e siècle. À mesure que de nouveaux fabricants émergent et que les anciennes usines sont mises à jour, l’IA continuera d’étendre son rôle dans l’Industrie 4.0.

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