Intelligence artificielle : quels usages dans les usines ?
Détection précoce de cancers, assistance à la recherche scientifique, traque d’incendies par drone assistée par IA… Loin des fantasmes véhiculés par la science-fiction et les craintes concernant d’éventuelles dérives, telles que l’automatisation à outrance, les applications positives de l’IA sont en réalité nombreuses.
Même dans les usines les usages de l’IA sont également vastes ! Et pas pour « remplacer » l’humain, loin de là, mais pour l’aider à travailler plus efficacement et à mieux piloter son outil industriel.
Car l’IA est bien un vecteur d’efficacité opérationnelle, qui permet aussi bien de stimuler l’innovation, d’optimiser les coûts, que d’améliorer la productivité ou gagner en qualité et sécurité. Voici quelques exemples.
Amélioration du pilotage des opérations industrielles
Depuis 2017, l’entreprise française Purecontrol propose une IA co-pilote pour l’industrie 4.0. Sa solution permet en effet de piloter intelligemment les installations industrielles. Très présente dans le secteur de l’eau, Purecontrol a été, au départ, conçue pour anticiper le pilotage des équipements de chauffage des piscines, par la modélisation de la température des bassins.
Depuis, les algorithmes Purecontrol sont aussi utilisés par des entreprises comme Saur, Suez et Veolia pour le pilotage des stations d’épuration (STEP). La collecte de l’ensemble des données de la station et le croisement avec des données externes (météo, consommation électrique fournie par le compteur, etc.) permet ainsi de créer un jumeau numérique capable de planifier le meilleur scénario de fonctionnement, selon les volumes d’eau à traiter et le tarif de l’électricité.
Assistance à la résolution des problèmes
Sur une chaîne de production, une panne est souvent synonyme d’arrêt de production. La résolution rapide de ces problèmes a donc une importance capitale, mais encore faut-il connaître l’origine de la panne et savoir comment réparer !
Dans les grandes entreprises, il y a heureusement de fortes chances que des problèmes similaires aient déjà été résolus par le passé. Mais faute d’avoir accès à un historique précis et accessible, les opérateurs et managers en sont rarement informés. Du moins, pas immédiatement. Bien souvent, les problèmes sont donc résolus une seconde fois, ce qui revient à « réinventer la roue ».
L’entreprise française Fabriq a ainsi déployé, sur 400 sites de production à travers le monde, une application flexible qui permet de capitaliser sur les informations déjà récoltées, grâce à une IA générative. En clair : l’opérateur interroge l’IA lorsqu’un problème survient et celle-ci lui indique les cas similaires déjà rencontrés sur n’importe quel site industriel du groupe.
Automatisation du contrôle qualité
Les solutions permettant d’optimiser, voire d’automatiser le contrôle qualité dans l’industrie, se multiplient. La start-up DeepHawk automatise par exemple les tâches d’inspection visuelle à l’aide d’une IA, tout comme le fait AnotherBrain avec PHOSPHOR® Quality ou d’autres (Visual Inspection AI de Google, Vision AI Studio de Symphony AI, etc.).
Le contrôle automatique assisté par IA se développe d’ailleurs dans de nombreux domaines, notamment dans l’aéronautique. L’entreprise Techni-Modul Engineering propose ainsi tout un panel de solutions SMART supervisées par un même MES (Manufacturing Execution System) :
- SMART Control – contrôle en temps réel de la conformité des drapages composites ;
- SMART Injection – optimise automatiquement la quantité de résine injectée dans les moules, ce qui réduit de 80% les pertes de matière ;
Une multitude d’applications déjà intégrées dans l’industrie !
Les quelques cas que nous venons de citer ne sont que des exemples d’une transformation digitale profonde de l’industrie. Cette transformation est déjà en cours et elle est rendue possible par la collecte de données, le traitement et l’analyse automatique directement par les machines.
Siemens propose ainsi de connecter les produits, installations et machines à un système d’exploitation appelé MindSphere afin d’utiliser efficacement les données générées par les systèmes IoT. En outre, Siemens s’est associé à Microsoft, dans le but d’optimiser ses propres processus industriels, mais aussi d’aider les automaticiens à accélérer la génération de code pour les PLC.
Comme l’affirme un membre du conseil d’administration de Siemens : « L’intelligence artificielle puissante et avancée est devenue l’une des technologies les plus importantes pour la transformation numérique. » L’IA a ainsi déjà toute sa place dans l’industrie et les années à venir seront particulièrement riches.
Nous vous tiendrons informés des évolutions à venir !
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