Applications de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle dans l'industrie manufacturière

Produire plus de produits de meilleure qualité au moindre coût est un objectif éternel de l’industrie manufacturière. La révolution de la fabrication intelligente a permis aux fabricants d’atteindre cet objectif avec plus de succès que jamais. L’intelligence artificielle est l’une des technologies clés à l’origine de cette vague d’innovation. Les données sont devenues une ressource extrêmement précieuse, et il est plus économique que jamais de les acquérir et de les stocker. Aujourd’hui, grâce à l’adoption des technologies d’intelligence artificielle (notamment le machine learning), de plus en plus d’industriels exploitent ces données pour augmenter significativement leurs revenus.

Pour beaucoup, cela signifie augmenter considérablement l'efficacité et le débit de production en éliminant les principales causes de pertes de production et autres coûts associés. Bien entendu, tirer une valeur commerciale tangible de l’IA est souvent plus facile à dire qu’à faire. Il s’agit d’une technologie complexe avec de nombreuses applications différentes. Comment les fabricants peuvent-ils voir au-delà du battage médiatique et des promesses vides et investir dans une IA industrielle qui peut véritablement leur donner un avantage concurrentiel ? , à la fois dans le contexte de la fabrication en général et dans le contexte de la fabrication. En conséquence, les attentes à l’égard de l’IA ont tendance à être très erronées, depuis des solutions globales aux problèmes commerciaux jusqu’à un profond scepticisme à la simple mention de l’IA.

Trouvez le bon cas d'utilisation

Mais, comme pour toute technologie, la vérité se situe quelque part entre les deux. Dans le bon environnement, l’intelligence artificielle peut être très efficace. Comprendre ces environnements et les technologies d'IA qui leur sont applicables est essentiel pour fixer des objectifs commerciaux réalistes pour les applications d'IA.

L'intelligence artificielle n'est pas une panacée. Aucune solution ne résoudra la totalité ou la plupart de vos problèmes. En règle générale, l’IA fonctionne mieux lorsqu’elle est appliquée pour résoudre un problème spécifique ou une série de problèmes très étroitement liés.

L’IA générale est un sujet dont il faut se méfier : si un fournisseur d’IA prétend tout faire, il ne peut probablement rien faire. Revenons maintenant au sujet de l’intelligence artificielle dans le secteur manufacturier. Il existe de nombreuses applications potentielles de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique dans le secteur manufacturier, et chaque cas d’utilisation nécessite un type unique d’intelligence artificielle.

Le guide suivant fournit une formule simple et efficace pour sélectionner la bonne solution d'intelligence artificielle industrielle pour relever des défis et des objectifs de fabrication spécifiques.

L'accent reste mis sur l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle, car c'est là que se produisent les innovations les plus excitantes et les plus percutantes. Cette formule peut être résumée dans un diagramme et une méthodologie simples appelés « Quadrant de l’IA industrielle ».

Optimisation de nouvelle génération basée sur l'apprentissage automatique

Les deux principaux cas d'utilisation de l'apprentissage automatique dans le secteur manufacturier sont la qualité et le rendement prédictifs et la maintenance prédictive.

(1) Maintenance uniquement lorsque cela est nécessaire

La maintenance prédictive est la plus courante des deux, car les problèmes de maintenance et les problèmes associés peuvent entraîner des coûts énormes et c'est ce qui constitue désormais un objectif assez courant pour les fabricants.

La maintenance prédictive utilise des algorithmes pour prédire la prochaine panne d'un composant/machine/système plutôt que d'effectuer la maintenance selon un calendrier prédéterminé ou d'utiliser un système SCADA avec des seuils, des règles d'alerte et des configurations codés manuellement. Il est alors possible de rappeler au personnel d'effectuer des procédures de maintenance ciblées pour éviter les pannes, mais pas trop tôt pour éviter des temps d'arrêt inutiles.

En revanche, les méthodes manuelles et semi-manuelles traditionnelles ne prennent pas en compte les modèles de comportement dynamique plus complexes des machines, ni les données de scénario liées au processus de fabrication. Par exemple, un capteur sur une machine de production peut détecter une augmentation soudaine de la température. Un système basé sur des règles statiques ne prend pas en compte le fait que la machine est en cours de stérilisation et continuera à déclencher des alertes faussement positives.

Les avantages de la maintenance prédictive sont nombreux et peuvent réduire considérablement les coûts tout en éliminant dans de nombreux cas le besoin de temps d'arrêt planifiés.

En utilisant des algorithmes d'apprentissage automatique pour éviter les pannes, le système peut continuer à fonctionner sans interruption inutile. Lorsque des réparations sont nécessaires, elles sont très centralisées et les techniciens sont informés des pièces qui doivent être inspectées, réparées et remplacées ; quels outils utiliser et quelles méthodes suivre.

La maintenance prédictive peut également prolonger la durée de vie utile restante (RUL) des machines et des équipements, car les dommages secondaires peuvent être évités tout en nécessitant moins de main-d'œuvre pour effectuer les procédures de maintenance.

(2) Trouver les causes cachées des pertes

La prévision de la qualité et du rendement (parfois appelée qualité prédite) est un cas d'utilisation plus avancé de l'intelligence artificielle industrielle qui met en lumière de nombreux processus basés sur les processus auxquels les fabricants sont confrontés. chaque jour Causes cachées des pertes de production à long terme. Les exemples incluent la qualité, le rendement, les déchets, le débit, l'efficacité énergétique, les émissions, etc., essentiellement toute perte causée par l'inefficacité du processus.

Prédisez la qualité et le rendement à l'aide d'une analyse multivariée continue, alimentée par des algorithmes d'apprentissage automatique spécialement formés pour comprendre intimement chaque processus de production, identifiant automatiquement les causes profondes des pertes de production liées aux processus.

Des recommandations et des alertes automatisées peuvent ensuite être générées pour informer les équipes de production et les ingénieurs de processus des problèmes imminents et partager de manière transparente les connaissances essentielles sur la manière de prévenir les pertes avant qu'elles ne surviennent.

Réduire ce type de pertes a toujours été un problème pour tous les fabricants. Mais sur le marché actuel, cette mission est essentielle. D’une part, les attentes des consommateurs n’ont jamais été aussi élevées ; les habitudes de consommation mondiales évoluent progressivement, même si la croissance démographique se poursuit.

Selon plusieurs enquêtes, la population mondiale augmentera de 25% d'ici 2050. D’un autre côté, les consommateurs n’ont jamais eu autant de choix, avec presque tous les produits imaginables disponibles.

Des enquêtes récentes montrent qu'une telle richesse de choix signifie que les consommateurs sont de plus en plus susceptibles d'abandonner définitivement leurs marques préférées.

Dans ce contexte, les fabricants ne peuvent plus se permettre les inefficacités des processus et les pertes qui en résultent. Chaque perte de gaspillage, de rendement, de qualité ou de rendement réduit leurs revenus.

Le défi auquel de nombreux fabricants sont confrontés est qu'ils finissent par se heurter à un goulot d'étranglement dans l'optimisation des processus. Certaines inefficacités n’ont aucune cause apparente et ne peuvent être expliquées par des experts en processus. C’est là que l’apprentissage automatique, en particulier l’analyse automatisée des causes profondes, joue un rôle important.

Avantages de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique pour le secteur manufacturier

L'introduction de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique représente un changement radical, apportant de nombreux avantages qui vont bien au-delà d'une efficacité accrue et ouvrent de nouvelles opportunités commerciales.

Certains des avantages immédiats de l'apprentissage automatique dans le secteur manufacturier comprennent :

• Réduire les pertes courantes et douloureuses liées aux processus, telles que le rendement, le gaspillage, la qualité et le débit.
• Augmenter la productivité en optimisant les processus de production.
• Réaliser une croissance et une expansion à grande échelle des gammes de produits grâce à des processus plus optimisés.
• Réduction des coûts grâce à la maintenance prédictive, ce qui entraîne moins d'activités de maintenance, ce qui signifie une réduction des coûts de main-d'œuvre, une réduction des stocks et du gaspillage de matériaux. Prédire la durée de vie utile restante (RUL). Mieux comprendre le comportement des machines et des équipements peut créer des conditions qui améliorent les performances tout en préservant la santé des machines. Le RUL prédictif élimine les « mauvaises surprises » qui conduisent à des temps d'arrêt imprévus.
• Améliorez la gestion de la chaîne d'approvisionnement grâce à une gestion efficace des stocks et à des processus de production bien surveillés et synchronisés.
• Améliorez le contrôle qualité, fournissez des informations exploitables et améliorez continuellement la qualité des produits.
• Améliorez la collaboration homme-machine, améliorez les conditions de sécurité des employés et augmentez l'efficacité globale.
• Fabrication centrée sur le consommateur - capable de répondre rapidement aux changements de la demande du marché.

Pour tirer le meilleur parti des solutions industrielles d'IA/ML, les fabricants doivent savoir quelle solution d'IA est la mieux adaptée pour relever les défis auxquels ils sont confrontés.

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