
L’optimisation des processus de production dans le secteur manufacturier est un enjeu crucial pour les entreprises cherchant à améliorer leur productivité, la qualité de leurs produits et à réduire les coûts de maintenance ainsi que les temps d’arrêt. L’intelligence artificielle (IA) et la data science offrent des solutions innovantes et efficaces pour atteindre ces objectifs. Plusieurs entreprises ont déjà démontré les avantages tangibles de ces technologies dans des contextes industriels variés.
Savoir se réinventer !!
Nissan

Dans son “Intelligent Factory”, Nissan utilise une combinaison d’IA, d’IoT et de robotique pour automatiser ses processus de production. Les capteurs IoT collectent des données en temps réel sur la performance des équipements et les conditions environnementales. Ces données sont ensuite analysées par des algorithmes de machine learning pour optimiser les paramètres de production, comme la température et l’humidité, afin de garantir une qualité de peinture uniforme. De plus, des robots équipés de systèmes de vision par ordinateur assurent l’installation précise des composants.
General Motors

General Motors a mis en œuvre des systèmes d’IA pour analyser les images capturées par les caméras sur les robots d’assemblage. Ces systèmes utilisent des algorithmes de vision par ordinateur et de deep learning pour détecter des anomalies sur les composants robotiques. Par exemple, des réseaux de neurones convolutifs (CNN) analysent en temps réel les flux vidéo pour identifier des signes précurseurs de défaillance, tels que des micro-fissures ou des décalages. Ce système permet de prévenir les pannes avant qu’elles ne surviennent, réduisant ainsi les arrêts non planifiés.
Airbus

Airbus intègre l’IA dans ses opérations de contrôle qualité et de maintenance prédictive. Les données des capteurs des machines, tels que les vibrations et la température, sont analysées à l’aide d’algorithmes de machine learning supervisés et non supervisés pour détecter les signes de défaillance imminente. Par exemple, des modèles de régression et des forêts aléatoires sont utilisés pour prévoir les pannes, permettant ainsi des interventions de maintenance proactive. Cette approche a permis de réduire les temps de production de 20 % et d’améliorer la fiabilité des produits.
Bridgestone

Le système “Examation” de Bridgestone utilise des technologies d’IA pour surveiller et ajuster en temps réel les conditions de production des pneus. Des capteurs embarqués mesurent des paramètres tels que la pression et la température, tandis que des algorithmes de deep learning analysent ces données pour optimiser les processus de vulcanisation et d’assemblage. Cela a amélioré l’uniformité des pneus de 15 %, réduisant les variations de qualité et augmentant la satisfaction client.
PepsiCo

PepsiCo utilise des systèmes de vision basés sur l’IA et des modèles d’apprentissage automatique pour optimiser le processus d’épluchage des pommes de terre. Des caméras haute résolution capturent des images des pommes de terre en temps réel, et des algorithmes de segmentation d’image identifient les zones à éplucher. Les réseaux de neurones permettent ensuite de prédire le poids optimal des pommes de terre, ajustant les machines en conséquence pour maximiser l’efficacité et minimiser le gaspillage.
Les caméras
Les caméras installées le long des chaînes de production peuvent être utilisées pour :
- Détecter les Anomalies en utilisant de réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour analyser les images en temps réel et identifier les écarts par rapport aux normes de production. Ces systèmes détectent des défauts tels que des fissures, des éraflures ou des déformations.
- Maintenance Prédictive en analysant des données des capteurs et des flux vidéo par des algorithmes de machine learning pour prévoir les pannes. Les modèles de régression et les algorithmes de clustering détectent des motifs indiquant des défaillances imminentes, permettant des interventions de maintenance proactive.
- Optimisation de la Qualité en applicant des critères d’inspection constants grâce à des systèmes de vision par ordinateur, assurant une qualité uniforme. Des algorithmes de deep learning classifient les produits en fonction de leur qualité, réduisant le gaspillage et les retouches.
Les données
Pour maximiser l’utilisation des données vidéo, les étapes suivantes sont essentielles :
- Collecte et Stockage des Données : Mise en place de systèmes de stockage en cloud et de bases de données distribuées pour gérer les grands volumes de données vidéo capturées.
- Traitement et Analyse des Données : Utilisation d’algorithmes de traitement d’images, tels que les filtres de Gabor et les transformées de Fourier, pour extraire des caractéristiques pertinentes des vidéos. Application de modèles de machine learning, comme les réseaux de neurones récurrents (RNN) et les réseaux de neurones convolutifs (CNN), pour analyser les données en temps réel et détecter les anomalies.
- Visualisation et Reporting : Création de tableaux de bord interactifs avec des outils de visualisation de données comme Tableau ou Power BI pour visualiser les analyses. Génération de rapports détaillés pour guider les actions correctives et les améliorations continues, permettant aux décideurs de prendre des décisions éclairées rapidement.
Un avenir prometteur pour l'industrie manufacturière
Grâce à l’intégration de l’IA et de la data science, les entreprises manufacturières peuvent transformer leurs chaînes de production en environnements intelligents et réactifs. Les bénéfices incluent une amélioration de la qualité et de la productivité, ainsi qu’une réduction significative des coûts et des temps d’arrêt.