L’IA emmène la fabrication au-delà de l’industrie 4.0
L’automatisation aide les fabricants à produire physiquement des biens. L’IA pousse l’automatisation plus loin – dans la prise de décision.
L’industrie 4.0 a organisé les actifs dans l’atelier et soulagé une grande partie du travail physique sale et dangereux dans l’usine. L’intelligence artificielle (IA) va plus loin. Ces systèmes logiciels commencent à remplacer une partie de la prise de décision humaine. L’idée est que l’IA peut prendre des décisions basées sur beaucoup plus de données qu’un cerveau humain ne peut gérer. Aussi, AI et prendre des décisions sans parti pris.s
TIBCO Software explique quatre façons dont l’IA a un impact sur la fabrication :
Optimisation de la chaîne d’approvisionnement : L’IA peut automatiser et accélérer le processus normalement manuel et fastidieux d’alignement de toutes les commandes, achats et matériaux nécessaires à la production. En augmentant le processus avec l’IA, les organisations peuvent gérer leurs chaînes d’approvisionnement plus efficacement. Cela inclut le suivi des fournitures et des produits finis depuis l’atelier de fabrication jusqu’à la livraison.
Prévision de la demande : Les fabricants commencent à utiliser l’IA et l’apprentissage automatique pour analyser les comportements des clients et prévoir les futurs modèles d’achat. L’intelligence est ensuite transmise aux équipes en charge du processus de fabrication afin qu’elles puissent augmenter ou diminuer la production.
Assurance qualité et détection d’erreur : Les outils d’inspection visuelle liés au logiciel d’IA détectent les défauts sur les lignes de production. Avec les caméras de vision industrielle, les systèmes peuvent détecter les erreurs rapidement et avec précision. C’est mieux que l’œil humain.
Usines éteintes : Utilisant l’IA, l’équipement robotique nécessite une intervention humaine minimale. Cela permet aux entreprises de réduire leurs coûts en éliminant les éléments dont les humains ont besoin et dont les robots n’ont généralement pas besoin, tels que l’éclairage et d’autres contrôles environnementaux.
Nous avons rattrapé Jim Chappell, responsable de l’IA et des analyses avancées chez AVEA, pour expliquer certains des détails de l’IA dans la fabrication.
Design News : Comment les systèmes d’IA soutiennent-ils les capacités humaines ?
Jim Chappell : L’IA est devenue un partenaire pour les humains. L’IA nous aide à devenir plus sophistiqués. Il aide les humains dans les mouvements répétitifs et le travail physique, mais il aide également à la prise de décision et à la perspicacité. Le logiciel est devenu plus puissant. Il a été utilisé pour la conception assistée par ordinateur, puis le contrôle piloté par ordinateur. Maintenant, l’IA prend le rôle principal pendant que les humains supervisent.
L’IA peut planifier l’automatisation et la maintenance prédictive. Il a plus d’outils sous son contrôle. Vous pouvez commencer à lier plusieurs outils cognizant ensemble. À mesure que l’IA deviendra plus autonome, les humains seront toujours très au courant. À l’avenir, vous utiliserez davantage l’IA. L’IA pilote les données pour soutenir l’industrie 5.0.
DN : Expliquez comment l’IA sensible aux biais et les simulations basées sur la physique peuvent accroître la précision et la transparence.
Jim Chappell : Il y a des préjugés dans différentes choses. Les données dont vous disposez peuvent provenir d’un opérateur ayant de mauvaises pratiques. Si vous entraînez un système sur ces mauvaises pratiques, vous aurez un mauvais parti pris. Les processus inefficaces doivent passer à de bons processus.
Si vous mettez des données relatives aux températures, aux pressions, aux débits, aux ampères. Si vous ajoutez des données basées sur la physique, vous saurez que de nombreux amplis devraient être utilisés. Ce ne sont pas des capteurs, mais ils agissent comme des capteurs et des modèles de prévision pour inclure la réalité pure, et les données refléteront le bon, le mauvais ou le laid. Si une partie de l’opération est détraquée, les données basées sur la physique aideront à le faire ressortir. Vous assemblez les capteurs et vous obtenez un système plus intelligent. Les données basées sur la physique apportent cela.
DN : Expliquez votre conviction que les fabricants peuvent réaliser des économies importantes en utilisant un logiciel d’IA pour éliminer les pertes de production et les temps d’arrêt des machines.
Jim Chappell : Vous pouvez associer plusieurs types d’outils cognitifs à la maintenance prédictive. De plus en plus d’industries le font. Pour le rendre meilleur, vous superposez plus de systèmes cognitifs. Cela vous donne une prescription. Disons que nous avons une anomalie. Nous connaissons la cause profonde. Nous produisons moins de vapeur et devenons inefficaces. L’IA nous donne les opportunités prescriptives pour l’améliorer.
Lorsque vous superposez l’IA et obtenez des données précoces sur la maintenance prédictive, vous devez toujours savoir comment y remédier. Combien de temps ai-je ? Une semaine? Un mois? L’IA peut indiquer que vous avez quelques mois avant qu’elle ne s’arrête. Cela signifie qu’il peut durer jusqu’à la prochaine maintenance planifiée. Certains systèmes prédictifs peuvent être trop réactifs. Les usines fermeront à cause des données de maintenance prédictive qui ne sont pas analytiques. Pourtant, ils pourraient attendre que le temps d’arrêt soit prévu. Tous ceux qui travaillent avec l’IA deviennent une optimisation prédictive des actifs. C’est assez différent de la maintenance prédictive habituelle.
