Pénurie de main d’œuvre, l’IA peut-elle sauver l’industrie manufacturière américaine ?

L’industrie manufacturière américaine devrait se redresser à grande échelle. L'effondrement de la chaîne d'approvisionnement provoqué par l'épidémie de COVID-19 a pleinement révélé les risques réels qui peuvent découler du recours à de longues chaînes d'approvisionnement. C'est pourquoi les États-Unis travaillent dur pour ramener davantage de liens d'approvisionnement dans le pays.

En outre, les tensions croissantes avec la Chine ont également contraint les États-Unis à réexaminer leur stratégie de base consistant à s'appuyer sur l'industrie manufacturière chinoise pour réaliser leur propre succès économique. Dans ce contexte, les entreprises manufacturières américaines ont décidé de relocaliser leurs emplois localement.

Mais le problème est que l’industrie manufacturière américaine manque cruellement de la main-d’œuvre nécessaire pour conduire cette révolution. Il n’y a pas assez de travailleurs qualifiés et les personnes non qualifiées n’ont pas l’intention d’acquérir des compétences industrielles.

Mais la nécessité est toujours mère de l'invention. La situation actuelle de pénurie de main-d’œuvre dans l’industrie manufacturière a également ouvert la voie à des réalisations innovantes dans le domaine de l’IA manufacturière. Cette partie des résultats est déjà assez abondante. McKinsey prédit que d’ici 2025, la valeur créée atteindra environ 3 700 milliards de dollars américains.

Avant d’entrer dans le vif du sujet, comprenons d’abord cette crise du travail de grande ampleur.

Quelle est la gravité du problème de pénurie de main-d'œuvre dans l'industrie manufacturière américaine ?

Même si tous les travailleurs qualifiés sont mobilisés, il y a encore 35 % de postes vacants de plus dans l'industrie manufacturière de première nécessité que d'employés dans l'ensemble. Deloitte prédit que d’ici 2030, la pénurie de main-d’œuvre dans le secteur manufacturier aux États-Unis dépassera les 2 millions, avec un coût d’opportunité annuel de 1 000 milliards de dollars américains.

Si rien n’est fait, la situation ne fera qu’empirer. À l'heure actuelle, la principale main-d'œuvre aux États-Unis est encore d'environ 40 millions de baby-boomers, qui représentent un quart de l'ensemble du marché du travail, et la plupart d'entre eux travaillent encore dans le secteur manufacturier « traditionnel ». Et à mesure que la génération du baby-boom prend sa retraite, les jeunes travailleurs sont généralement réticents à poursuivre des emplois dans le secteur manufacturier, préférant clairement la technologie, les soins de santé et d’autres orientations de carrière offrant de meilleures conditions de travail et des salaires plus attractifs.

Bien sûr, les États-Unis peuvent rapidement introduire des travailleurs issus de groupes étrangers souhaitant immigrer, mais cela entraînera également une série de défis connexes et augmentera encore davantage l'instabilité politique aux États-Unis. De plus, à moins d’une nouvelle vague de perturbations de la chaîne d’approvisionnement causée par les confinements épidémiques, les employeurs ne veulent évidemment pas se donner la peine de former eux-mêmes ces nouveaux talents manufacturiers.

Afin de maintenir leurs équipements en marche, les entreprises manufacturières américaines doivent donc trouver de toute urgence de nouvelles alternatives au travail.

L'IA devrait aider l'industrie à résoudre le problème de la pénurie de main-d'œuvre

La technologie de l'IA deviendra sans aucun doute une force importante dans la résolution de cette crise. Comme dans d’autres secteurs, de nombreux emplois dans l’industrie manufacturière sont voués à être remplacés par l’IA. Mais face à la pénurie actuelle de main-d’œuvre, ce dont nous devons nous inquiéter n’est pas de savoir si l’IA va supprimer des emplois, mais comment l’IA peut aider les entreprises à maintenir leurs opérations et à combler le manque fatal d’employés.

Ci-dessous, examinons plusieurs possibilités dans lesquelles l'IA devrait atténuer la pénurie de main-d'œuvre dans le secteur manufacturier et changer complètement la façon dont la fabrication est effectuée aux États-Unis :

Automatisation robotique

Pendant des décennies, les robots ont été utilisés dans des domaines tels que comme la construction automobile et la fonderie d'acier depuis longtemps. Efficace, responsable de tâches répétitives à haut risque telles que le levage et le soudage de joints. Cependant, ces robots traditionnels sont conçus pour fonctionner uniquement dans des scénarios hautement prévisibles et effectuer des tâches très spécifiques.

De nos jours, des applications d'IA telles que les unités de traitement neuronal Simatic de Siemens guident les bras robotiques pour saisir et manipuler des objets, s'adaptant pleinement à diverses orientations, vitesses et positions. Cela signifie que les robots et les « cobots » (robots assistants qui travaillent spécifiquement avec les humains) peuvent également être formés pour effectuer une variété d’opérations de chaîne d’assemblage plus complexes comme les humains. En outre, les technologies d'IA telles que les cartes de support, la détection des anomalies de surface et l'évitement d'objets ont permis aux véhicules à guidage automatique (AGV) de remplacer les chargeurs et les conducteurs de chariots élévateurs pour transporter de manière flexible les pièces et les produits finis entre les entrepôts et les usines.

Ensemble, ces solutions innovantes de robots basées sur l'IA peuvent économiser au moins 75 % des coûts de main-d'œuvre, maintenir une production continue 24 heures sur 24 et éliminer les dommages potentiels causés par les chaînes d'assemblage, la manutention lourde de matériaux et les opérations répétitives. Il n’est pas étonnant que la robotique moderne ait révolutionné la fabrication dans des pays comme Singapour et la Corée du Sud, et il est temps pour les États-Unis de franchir cette étape importante.

Fabrication Additive

L'impression 3D est un autre moyen majeur pour l'IA de réduire la pénurie de main-d'œuvre dans l'industrie manufacturière. Selon les méthodes traditionnelles, les concepteurs et les ingénieurs de haut niveau doivent utiliser des années d'expérience et des « intuitions » pour trouver la meilleure solution de conception. Mais l’IA est désormais capable de produire rapidement des conceptions complexes et hautement optimisées et de livrer rapidement des produits finis grâce à l’impression 3D.

Prenons l'exemple de Netfabb d'Autodesk. La technologie d'apprentissage automatique de ce type de système logiciel peut recevoir les paramètres de conception saisis par les fabricants et fournir la solution de fabrication la plus efficace. Après avoir sélectionné un plan de conception, les solutions d'IA de fabricants tels que NNAISENCE utiliseront des réseaux de neurones et des jumeaux numériques pour prédire, surveiller et éliminer les défauts dans le processus de fabrication additive afin d'éviter les retards et les erreurs de production. Les logiciels d'IA tels qu'Intellegens Alchemite peuvent même faire appel à leur imagination pour fournir de nouvelles suggestions de matériaux de base adaptées aux besoins spécifiques de fabrication et d'utilisation des produits.

Si ces fonctions complexes étaient toutes exécutées par des humains, cela nécessiterait sans aucun doute une grande équipe d'ingénieurs et de concepteurs de haut niveau, et les résultats finaux pourraient ne pas être satisfaisants.

Vision Machine

Lorsqu'il s'agit de chaînes de montage de fabrication, la première chose qui vient à l'esprit est souvent une bande transporteuse de produits, avec des travailleurs de différentes stations qui l'opèrent et l'inspectent à tout moment. Cependant, ce travail répétitif et à forte intensité de main d’œuvre est souvent sujet aux erreurs, ce qui rend difficile une assurance qualité satisfaisante.

Cela conduit à la technologie de vision industrielle autonome (AMV) fournie par des fournisseurs d'IA tels que Inspekto et Matroid. Le système de vision industrielle autonome peut identifier avec précision la forme, l'orientation et l'état des produits d'assemblage dans différentes conditions d'éclairage. Il utilise des caméras et l'IA pour compter et suivre les produits à leur passage, découvrant rapidement les défauts et les classant en conséquence. Cela élimine la forte dépendance du processus d’assurance qualité à l’égard de la main-d’œuvre.

La vision industrielle convient à l'emballage, à la palettisation et au chargement de marchandises, ce qui peut considérablement économiser du travail, du temps et des coûts. Les solutions de fournisseurs tels que RobitIQ et Spiroflow peuvent déterminer la meilleure méthode de palettisation et diriger les bras robotiques pour saisir automatiquement les cartons et les placer sur les palettes d'expédition.

Optimisation de la production

En cas de panne d'un équipement de production, le personnel professionnel d'analyse et de maintenance du fabricant de l'équipement doit souvent intervenir, ce qui prend du temps et coûte cher. Les réalisations en matière d'IA de fabricants tels que Vanti et 3DS peuvent non seulement surveiller l'usure des machines et des moules pour choisir le meilleur moment pour planifier la maintenance préventive, mais peuvent également surveiller la température, l'humidité et l'état de fonctionnement de différents produits et matériaux, et prendre des décisions. sur des équipements en fonction des conditions réelles de production.

Une fois qu'un problème survient, l'IA peut analyser toutes les causes potentielles et proposer la meilleure réponse. Dans le passé, la plupart des usines ne pouvaient compter que sur leurs ingénieurs de maintenance les plus expérimentés pour accomplir le travail.

Cette technologie a une adaptabilité bien au-delà de la maintenance et du contrôle des dommages. Les systèmes cloud/edge basés sur l'IA tels que Brilliant Manufacturing Suite de General Electric et Mindsphere de Siemens peuvent même accéder et gérer l'ensemble du processus de fabrication de bout en bout, couvrant la planification de la demande, l'inventaire des matériaux, la consommation d'énergie et même la logistique finale.

La demande d'IA dans l'industrie manufacturière dépasse de loin l'imagination

Imaginez ce qui se passerait s'il existait un robot anthropomorphe qui pourrait être largement adapté aux besoins de production et piloté par l'IA, et pourrait même prendre en charge presque tout le travail physique que les humains peut actuellement faire. Lorsque cela deviendra réalité, l’avantage en termes de coût de la main-d’œuvre dont les pays en développement sont fiers disparaîtra. De ce point de vue, la crise de la chaîne d’approvisionnement qui frappe actuellement le monde n’existera plus.

À mesure que le système d'IA absorbe de plus en plus de données, le modèle lui-même continuera de s'améliorer, créant un effet de volant d'inertie, et toute entreprise qui ne pourra pas suivre cette tendance sera éliminée par l'histoire. Cette révolution devrait également revitaliser l’industrie manufacturière américaine et même redevenir l’un des pays les plus compétitifs au monde.

La révolution de la fabrication de l'IA se produit, non pas dans le futur, mais dans le présent. Veuillez noter que la crise actuelle de la main-d’œuvre n’est pas une urgence temporaire, mais une nouvelle normalité pour les entreprises qui persistera pendant des années. Par conséquent, les fabricants dont l’IA est la principale force motrice gagneront progressivement cette décennie et maintiendront fermement cet avantage concurrentiel émergent.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!