L’intelligence artificielle pilier de l’usine du futur

L’intelligence artificielle est en train de redéfinir l’industrie moderne. Dans les usines, les gains liés à l’implémentation des technologies d’IA sont nombreux. Automatisation intelligente, maintenance prédictive, optimisation logistique, contrôle qualité renforcé, doivent permettre l’émergence d’usines 5.0 capables de produire plus vite, mieux, et plus durablement.

L’automatisation est sans aucun doute l’un des postes où l’IA peut opérer des gains radicaux sur la chaîne de production. En effet, les systèmes automatisés pilotés par IA, qui supplantent petit à petit les chaînes de production classiques, permettent d’adapter dynamiquement la production à la demande, en temps réel, et en tenant compte des aléas éventuels.
De grands leaders industriels comme BMW ont d’ores et déjà intégré des cobots sur leurs chaînes de production avec succès. Ces derniers travaillent côte à côte avec des humains pour intégrer de petits composants sur la chaîne de production. 

La détection d’erreurs, parfois invisibles à l’œil nu, permet également, via l’IA, d’automatiser le contrôle qualité et d’améliorer son efficacité, dans le secteur automobile par exemple.

Cette vague d’automatisation boostée à l’IA porte le nom d’automatisation cognitive, combinant des modèles de commande automatique classique avec des modèles cognitifs qui permettent à des procédés industriels d’agir de manière autonome, dans des environnements imprévisibles. Pour résumer, ces modèles apprennent pour être en mesure de prendre des décisions en temps réel de manière autonome, en imitant les mécanismes cognitifs humains, avec des applications en robotique intelligente, mais aussi sur l’ensemble des machines de l’usine, ou sur le système de pilotage d’un véhicule autonome par exemple.

Un autre domaine où l’IA vient apporter des gains dans le fonctionnement des usines est la maintenance prédictive. Grâce à l’usage de capteurs et d’algorithmes d’IA, les industriels sont aujourd’hui en mesure de prédire avec précision les pannes éventuelles de machines. Avec tous les gains induits sur la production et les coûts de réparation des machines concernées, on passe ainsi d’une gestion de l’urgence en cas de panne à une anticipation intelligente des défaillances du parc.

L’IA est également de plus en plus utilisée pour optimiser la chaîne logistique. En analysant en temps réel les données liées à la gestion des entrepôts, aux conteneurs acheminés de par le monde, un industriel peut optimiser sa production et optimiser ses livraisons, et s’adapter au mieux aux imprévus pour être toujours en mesure de livrer ou d’être livré dans des délais qui participent à maximiser sa compétitivité. Comme pour le reste, l’efficacité des ces process assistés par l’IA augmente à mesure que l’industriel se met en capacité de récolter le maximum de données de qualité, en temps réel.

Dernier point, sur lequel les industriels travaillent d’arrache pied depuis la crise sanitaire, l’agilité de la chaîne de production. Ajuster la production en fonction de la demande, et être en mesure de s’ajuster à des variations imprévisibles est aujourd’hui un facteur de compétitivité crucial pour les industriels. L’IA est un outil très puissant pour y parvenir : analyse des médias, détection des signaux faibles, des tendances… L’intégration de ces données permet aux modèles d’IA d’optimiser comme jamais auparavant le fonctionnement des chaînes de production, et d’anticiper, autant que cela est possible, les événements susceptibles de justifier une augmentation ou une baisse immédiate de la production.

Evidemment, l’implémentation de l’IA sur l’ensemble des facteurs de performance d’une usine a un coût colossal, et les industriels doivent identifier avec tact sur quels leviers ils veulent agir, mais au vu des gains de compétitivité généré, il devient impossible pour les grands acteurs actuels de ne pas avoir de politique d’implémentation d’IA dans leurs processus.