Comment l’IA est-elle utilisée dans l’industrie manufacturière ?

L’intelligence artificielle (IA) transforme l’industrie manufacturière en améliorant l’efficacité, la précision et l’adaptabilité de divers processus de production, en particulier dans le contexte de l’Industrie 4.0. 

Associer des technologies d’IA comme le machine learning, la vision par ordinateur et le traitement automatique du langage naturel (TAL) permet d’améliorer divers aspects de la production. L’IA est capable d’analyser de grands volumes de données provenant de capteurs, d’équipements et de lignes de production afin d’augmenter l’efficacité, d’améliorer la qualité et de réduire les temps d’arrêt. En s’appuyant sur des algorithmes pour identifier les schémas présents dans les données, l’IA permet d’anticiper les problèmes, suggère des améliorations et adapte les processus en temps réel, de manière autonome.

La maintenance prédictive est l’une des applications de l’IA qui a le plus d’impact. Les systèmes d’IA analysent les données des capteurs des machines pour prévoir les pannes avant qu’elles ne surviennent, réduisant ainsi les temps d’arrêt et les coûts de maintenance. L’IA optimise également les contrôles qualité avancés avec des systèmes de vision par ordinateur, qui scannent les produits en temps réel pour identifier les défauts.

L’IA générative crée de nouveaux contenus comme du texte, des images et du code en apprenant les schémas trouvés dans les données et dans les prompts précédents. Dans l’industrie, elle est utilisée pour la recherche de produits, le résumé de documents, le service client, le traitement des appels et bien plus encore. Grâce aux capacités de conception et de prototypage d’applications, les ingénieurs peuvent rapidement évaluer de nouvelles options de conception et s’adapter à l’évolution des exigences de production. Dans la gestion de la chaîne d’approvisionnement, l’IA générative est utilisée pour la génération de contenu, la modélisation de scénarios et l’automatisation avancée : autant de facteurs qui améliorent la flexibilité et la communication au sein de la chaîne d’approvisionnement. 

L’IA dans la fabrication va au-delà de l’automatisation et soutient la prise de décision en temps réel. Elle contribue à ce que l’on nomme souvent les « usines intelligentes » ou la « fabrication intelligente », ou Industrie 4.0. Cette approche avancée de la production utilise une combinaison de technologies connectées, d’analyses de données en temps réel et d’IA pour créer des systèmes de fabrication flexibles, efficaces et hautement automatisés. L’IA surveille les processus de production en cours et s’adapte sans aucun prompt, ce qui maximise la productivité et réduit le gaspillage. Ces systèmes révolutionnent la manière dont les entreprises fabriquent, améliorent et distribuent leurs produits. 

L’IA se trouve également au cœur d’une autre tendance en plein essor : la collaboration entre les humains et les robots. Les robots industriels traditionnels nécessitent souvent une supervision étroite dans des environnements contrôlés, mais la nouvelle génération de robots collaboratifs alimentés par l’IA, ou cobots, peut travailler en toute sécurité aux côtés des humains. Les cobots s’occupent des tâches répétitives ou fastidieuses, tandis que les employés se concentrent sur des tâches plus complexes et plus créatives.

Ensemble, ces applications d’IA sont en train de propulser l’industrie manufacturière vers des pratiques plus intelligentes, plus adaptatives et plus durables. De tels avantages font de la puissance de l’IA un atout précieux dans la fabrication moderne.

L’IA transforme tous les aspects de la fabrication, pour des opérations plus intelligentes, plus efficaces et plus flexibles. Voici les principaux cas d’utilisation de l’IA dans l’industrie manufacturière :

L’IA est utilisée pour créer des répliques virtuelles des processus, des lignes de production, des usines et des chaînes d’approvisionnement. Ces jumeaux numériques sont employés pour simuler, analyser et prédire les performances en temps réel. En reflétant le monde réel de manière digitale, les jumeaux numériques permettent aux fabricants de surveiller et d’optimiser leurs opérations sans intervention directe sur l’actif physique. Ils s’appuient sur les données des capteurs de l’Internet des objets (IdO), des automates programmables, l’apprentissage profond et des algorithmes d’IA. Ces technologies mettent à jour le modèle numérique avec des données en direct en continu, offrant ainsi une représentation virtuelle précise et actualisée des opérations.

Les robots collaboratifs (cobots) sont spécialement conçus pour travailler aux côtés des travailleurs humains. Ils améliorent la productivité et la sécurité tout en effectuant les tâches répétitives ou physiquement exigeantes. Les fabricants d’appareils électroniques utilisent par exemple des cobots pour positionner les composants avec minutie, améliorant considérablement l’efficacité et la précision du processus d’assemblage. Les cobots représentent une avancée significative dans le domaine de l’automatisation, comblant le fossé entre les capacités humaines et la précision des machines.

L’IA analyse les données des capteurs des machines pour prévoir les pannes avant qu’elles ne surviennent. En utilisant un jumeau numérique pour trouver des schémas dans les performances et le comportement des équipements, ces systèmes peuvent anticiper les problèmes potentiels et alerter les opérateurs, leur permettant ainsi de prévenir les pannes avant qu’elles ne s’aggravent. Les constructeurs automobiles, par exemple, ont recours à la maintenance prédictive sur les robots des chaînes de montage, ce qui réduit considérablement les temps d’arrêt imprévus et permet de réaliser des économies substantielles. Cette approche permet également aux entreprises manufacturières de planifier la maintenance en dehors des heures de pointe afin de minimiser les perturbations des calendriers de production.

Grâce à l’IA, les fabricants peuvent proposer des personnalisations de masse, en adaptant les produits aux préférences de chaque client sans ralentir la production. En intégrant l’IA au processus de conception, les entreprises peuvent rapidement adapter leurs conceptions en fonction des commentaires des consommateurs en temps réel. Ainsi, les fabricants de vêtements emploient des algorithmes d’IA pour personnaliser leurs produits, permettant aux clients de choisir des modèles qui répondent à leurs goûts spécifiques​. Cette flexibilité améliore l’engagement et la satisfaction des clients.

Les technologies de conception générative pilotées par l’IA explorent un large éventail d’options de conception basées sur des paramètres tels que les matériaux et les contraintes de fabrication. Ce processus de développement de produits accélère le cycle de conception en permettant aux fabricants d’évaluer rapidement plusieurs itérations. Les outils de conception basés sur l’IA générative sont déjà utilisés dans divers secteurs, en particulier l’aérospatiale et l’automobile, où les entreprises s’en servent pour créer des pièces optimisées. Même si cette technologie est bien établie, son plein potentiel reste à découvrir dans l’écosystème en constante évolution de la fabrication moderne.

Le concept de « Factory in a box » (usine en boîte) utilise des unités de fabrication modulaires autonomes qui peuvent être rapidement déployées sur différents sites. Dotées de fonctionnalités d’automatisation pilotées par l’IA, de capteurs IdO et de capacités d’analyse de données en temps réel, ces unités permettent une production flexible et localisée. Les entreprises peuvent ainsi rapprocher la production de la demande, réduire les coûts logistiques et répondre rapidement à l’évolution des besoins. Certains secteurs, comme l’électronique, l’automobile et les produits pharmaceutiques, testent actuellement ces unités portables. Le plein potentiel de ce concept réside dans les futures avancées en matière d’automatisation, de conception modulaire et d’intégration des données, qui en feront une solution évolutive et grand public. 

L’IA améliore les processus de contrôle qualité grâce à la vision par ordinateur et au machine learning (souvent avec l’aide d’un jumeau numérique) pour identifier les défauts en temps réel. Ces systèmes analysent les images des produits au fur et à mesure de leur fabrication, signalant les incohérences ou les défauts avec une plus grande précision que les inspecteurs humains. Par exemple, les fabricants du secteur de l’électronique utilisent un contrôle qualité piloté par l’IA pour s’assurer que les composants répondent à des spécifications strictes. Ces contrôles améliorent la qualité des produits, réduisent le gaspillage et augmentent la satisfaction des clients.

L’IA optimise les chaînes d’approvisionnement en analysant de vastes jeux de données pour prévoir la demande, gérer les stocks et rationaliser la logistique. Associée à un jumeau numérique, l’IA peut créer un modèle virtuel de l’ensemble de la chaîne d’approvisionnement, ce qui permet aux fabricants de simuler et de prévoir les perturbations ou les pénuries de ressources en temps réel. Le machine learning est utilisé pour la prévision de la demande et l’automatisation des processus d’approvisionnement : les fabricants disposent ainsi des bons matériaux au bon moment. En outre, les systèmes de gestion des commandes pilotés par l’IA peuvent suivre et optimiser l’exécution des commandes, garantissant ainsi une livraison dans les délais. Ainsi, les fabricants de produits alimentaires emploient l’IA pour optimiser leurs chaînes d’approvisionnement ; elle leur permet d’anticiper les variations saisonnières de la demande, pour une gestion plus efficace des ressources et un gaspillage réduit. Cette capacité améliore l’efficacité opérationnelle globale et la réactivité face à la dynamique changeante du marché.

L’IA optimise les niveaux de stock en analysant les données pour prévoir les besoins et automatiser le réapprovisionnement. En prévoyant la demande et en surveillant leur inventaire en temps réel, les fabricants peuvent maintenir des niveaux de stock optimaux, réduire les coûts de possession et améliorer la trésorerie. Les fabricants de produits alimentaires et de boissons, par exemple, exploitent des systèmes alimentés par l’IA pour suivre l’utilisation des ingrédients en temps réel. Ils peuvent prévoir les besoins futurs en fonction des calendriers de production, des saisons et des tendances passées. Cela permet d’éviter les goulots d’étranglement potentiels au niveau de la production, mais aussi de réduire le gaspillage lié aux excédents de stock.

Les systèmes d’IA surveillent la consommation d’énergie en temps réel pour identifier les inefficacités. Ces systèmes peuvent recommander des ajustements qui réduisent les coûts énergétiques et minimisent l’impact environnemental. Par exemple, les fabricants de produits électroniques font appel à des solutions de gestion de l’énergie basées sur l’IA pour optimiser leurs opérations. Cette efficacité se traduit par des économies significatives et une réduction de l’empreinte carbone​.

L’IA facilite la planification et la gestion du personnel en analysant les données des employés afin d’optimiser leurs heures de service et d’améliorer leur productivité. Ces systèmes peuvent évaluer des facteurs tels que la charge de travail, la performance des employés et leurs compétences afin de créer des plannings efficaces. Les fabricants utilisent cette fonctionnalité de l’IA pour gérer efficacement leur main-d’œuvre, afin de garantir que les travailleurs qualifiés sont affectés là où ils sont les plus utiles​.

L’IA générative aide les clients à trouver des produits lorsqu’ils ne connaissent pas leur nom ou leur code exact. Les clients peuvent décrire les fonctionnalités souhaitées, que l’IA traduit en requête de recherche efficace. Elle peut également générer des descriptions détaillées des produits, améliorant ainsi la précision des recherches grâce à la compréhension sémantique.

L’IA générative transforme la gestion des documents dans l’industrie manufacturière grâce à des fonctionnalités de recherche et de résumé efficaces. Au lieu de laisser les employés trier manuellement les dessins techniques, les rapports et les dossiers, l’IA traite de grands volumes de documents pour identifier des schémas et résumer des informations clés. Cette approche accélère la récupération de documents en présentant des informations complexes dans des formats clairs et accessibles.

L’IA générative est également utile dans les domaines qui soutiennent le processus de fabrication, tels que la gestion des tickets, la gestion des appels, les études de marché et la création de descriptions de produits, de calendriers de maintenance et d’instructions.

Au-delà des cas d’utilisation susmentionnés, l’IA peut offrir d’autres avantages d’envergure au secteur de la fabrication.

Efficacité accrue : l’automatisation pilotée par l’IA accélère la production en prenant en charge les tâches répétitives, réduisant ainsi les erreurs humaines et optimisant les workflows. Grâce aux systèmes intégrés, les processus deviennent plus rationalisés, des matières premières aux produits finis, ce qui minimise les interventions manuelles et permet une fabrication plus autonome.

Réduction des coûts : l’automatisation, l’analyse prédictive et l’amélioration du contrôle qualité permettent ensemble de réaliser des économies significatives. L’IA réduit les coûts de main-d’œuvre et de maintenance, les déchets, ainsi que la consommation d’énergie, afin d’optimiser l’environnement de production et de le rendre plus rentable.

Prise de décision améliorée : l’IA traite les données en temps réel, permettant aux responsables de prendre des décisions éclairées, axées sur les données. Les jumeaux numériques permettent aux fabricants de simuler des scénarios de production, de réduire les risques et d’améliorer la prise de décision en testant les résultats avant la mise en œuvre complète.

Sécurité accrue : les robots collaboratifs (cobots) alimentés par l’IA peuvent gérer des tâches pénibles ou dangereuses aux côtés des travailleurs humains, améliorant ainsi la sécurité sur le lieu de travail. Les systèmes intelligents et les workflows guidés par la réalité augmentée favorisent l’exécution sûre et précise des tâches, minimisant ainsi les risques pour les employés.

Durabilité : la capacité de l’IA à optimiser l’allocation des ressources, à réduire la consommation d’énergie et à limiter le gaspillage contribue à des pratiques de fabrication respectueuses de l’environnement. Les composants dotés de capteurs à autosurveillance permettent de minimiser les besoins en matière de maintenance, contribuant ainsi à réduire l’impact sur l’environnement.

Innovation et avantage concurrentiel : grâce à un prototypage plus rapide, à la conception générative et aux simulations de jumeaux numériques, l’IA permet aux fabricants d’innover rapidement et efficacement. En réduisant les délais de mise sur le marché et en favorisant des conceptions de produits plus avancées, l’IA aide les entreprises à rester compétitives et réactives dans ce secteur en constante évolution.

L’utilisation de l’IA dans l’industrie manufacturière présente plusieurs défis, notamment :

Qualité des données et disponibilité : l’IA a besoin de données de haute qualité, mais les fabricants manquent souvent de données nettoyées, structurées et propres aux applications, nécessaires pour obtenir des informations fiables. Cela vaut particulièrement dans des domaines comme le contrôle qualité, où des données incomplètes sur les défauts peuvent avoir un impact sur la précision du modèle​.

Risques opérationnels : la fabrication exige des niveaux de précision et de fiabilité élevés, mais certains modèles d’IA, comme les modèles d’IA générative, n’ont pas encore atteint leur pleine maturité. Les modèles actuels n’offrent pas toujours la précision nécessaire dans les environnements de production.

Pénurie de compétences : les professionnels spécialisés en IA, en science des données et en machine learning se font rares. Face à cette pénurie, il est difficile pour les entreprises d’utiliser pleinement l’IA sans investir dans le développement du personnel​.

Préoccupations relatives à la cybersécurité : l’intégration de l’IA augmente la connectivité numérique, révélant davantage de points d’entrée potentiels pour les cyberattaques. Les fabricants ont besoin de mesures de cybersécurité avancées pour protéger leurs systèmes sensibles​.

Gestion du changement : la quasi-totalité des organisations sondées ont pu observer l’impact de l’IA et de l’automatisation, à divers degrés.¹ L’intégration de ces technologies peut se heurter à la résistance des employés préoccupés par la sécurité de leur emploi. Une communication claire et des formations continues peuvent faciliter cette transition​.

Coûts de mise en œuvre : l’adoption de l’IA nécessite un investissement initial important dans la technologie et l’infrastructure, ce qui peut constituer un obstacle, en particulier pour les petites entreprises​.