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Comment l’apprentissage automatique révolutionne l’industrie manufacturière ?

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Il n’y a pas d’autre industrie où tout le monde est obsédé par l’amélioration de l’efficacité et la réduction des coûts autant que l’industrie manufacturière. Depuis le 1er décembre 1913, date à laquelle la chaîne de montage mobile a été installée dans une usine Ford Motor par Henry Ford, l’industrie manufacturière a été obsédée par la vitesse, l’efficacité, l’accélération et ainsi de suite. Il a réduit le temps nécessaire pour construire une voiture de plus de 12 heures à environ 90 minutes. Imaginer!

Si la chaîne de montage mobile a complètement révolutionné notre façon de fabriquer, nous assistons à un phénomène similaire avec l’intelligence artificielle et son sous-ensemble, l’apprentissage automatique. Les experts ont qualifié la montée d’une résurgence du secteur manufacturier induite par des algorithmes de révolution industrielle 4.0.

L’apprentissage automatique offre aux machines la capacité d’apprendre et de s’améliorer sans avoir à être explicitement programmées. Il utilise les données qu’il capture pour trouver des modèles sur la base desquels des décisions commerciales peuvent être prises. L’intelligence artificielle sur le marché de la fabrication devrait atteindre 16,7 milliards USD d’ici 2026 avec un TCAC de 57,2 % au cours de la période de prévision (2020-2026).

Cas d’utilisation intéressants de l’apprentissage automatique dans l’industrie manufacturière :

General Electric:

L’une des plus grandes entreprises de fabrication au monde, GE dispose d’une suite de systèmes qui suivent et traitent tout dans leur chaîne d’approvisionnement. Il utilise une plate-forme IoT industrielle appelée Predix pour alimenter sa “Brilliant Manufacturing Suite” . Il exploite des capteurs pour capturer les données d’une machine en continu et les surveille pour tout problème.

Siemens :

Mindsphere , le géant allemand de la fabrication, est un « cloud intelligent pour l’industrie », selon eux. La machine surveille les parcs de machines à des fins de service dans le monde entier. Il surveille, enregistre et analyse tout dans la fabrication.

“Même après que les experts aient fait de leur mieux pour optimiser les émissions d’oxyde nitreux de la turbine, notre système d’intelligence artificielle a pu réduire les émissions de 10 à 15 % supplémentaires”, a déclaré Norbert Gaus, responsable de la recherche en numérisation et automatisation chez Siemens.

KUKA :

Il s’agit d’une entreprise de fabrication allemande appartenant à des Chinois et l’un des plus grands fabricants de robots industriels au monde. KUKA a présenté le LBR iiwa , le premier robot sensible au HRC produit en série au monde. Il a la capacité de travailler avec les humains sans causer de dommages accidentels. Étant donné que la plupart des robots industriels sont puissants, il était considéré comme un risque pour les humains de travailler à leurs côtés.

Schneider Electric :

Elle utilise la plate-forme d’ apprentissage automatique de Microsoft Azure pour surveiller et configurer à distance les paramètres de la pompe à huile dans ses usines de fabrication. S’il y a une anomalie dans l’indicateur de température et de pression, cela pourrait signifier d’autres problèmes potentiels, et s’il est détecté à temps, cela peut empêcher une panne. Le système ML utilise des modèles de régression, des modèles de classification, des modèles d’anomalies pour prédire les pannes d’équipement.

Continental:

Le constructeur automobile basé en Allemagne utilise une solution basée sur l’IA et le ML pour prédire les points optimaux auxquels il doit y avoir un changement de pneu sur ses flottes commerciales. Il réduit les coûts de maintenance, optimise le stockage des pneus, augmente le temps de disponibilité et élimine l’incertitude.

Nokia :

Ils ont lancé une application vidéo qui surveille les chaînes de montage et alerte si elle détecte des incohérences dans le processus de production. L’application vidéo basée sur l’apprentissage automatique corrige les problèmes en temps réel.

Les entreprises trouvent des moyens d’optimiser leur processus de production ou d’exploitation pour garantir un débit maximal. Il n’est pas étonnant que les entreprises dépensent massivement en ML en raison du type de rendement qu’il leur rapporte. La fabrication intelligente sera la norme plus tôt que nous ne pouvons l’imaginer. Eh bien, c’est une situation gagnant-gagnant pour le fabricant et le consommateur final.

Voyons comment le ML révolutionne l’industrie manufacturière :

1. Prévision précise :

L’une des plus grandes bêtes noires de l’industrie manufacturière est de prévoir le nombre de produits qui seraient nécessaires pour une période donnée. Acheter trop peut entraîner des coûts supplémentaires si la demande est inférieure à l’inventaire disponible. Si une entreprise achète trop peu de stocks, les risques de ne pas répondre aux commandes des clients peuvent entraîner une perte de revenus et de réputation. C’est une épée à double tranchant que les entreprises manufacturières hésitent à manier.

Grâce aux prévisions précises du système ML, l’entreprise peut commencer à fabriquer les chiffres dont elle a besoin. Cela réduira le gaspillage et utilisera efficacement le temps de l’entreprise. Les algorithmes d’apprentissage automatique analysent une grande quantité de données pour faire des prédictions précises. Cela réduit le fardeau du côté logistique en gérant les retards ou les problèmes qui pourraient survenir avant même qu’ils ne surviennent. Étant donné que toute la gestion de la chaîne d’approvisionnement est axée sur les machines et les données, chaque aspect de l’entreprise aura peu de place pour l’erreur.

Avec des changements constants dans l’opinion publique, il est presque impossible de prévoir la demande avec précision. C’est exactement la raison pour laquelle les entreprises dépensent généralement trop pour l’inventaire afin de ne pas perdre de vue en ne pouvant pas répondre à la demande des clients. Avec ML, les entreprises manufacturières peuvent s’appuyer sur des prévisions précises basées sur des données et des faits antérieurs, au lieu de dépendre de leur instinct. Ils augmentent leurs revenus sans avoir le fardeau des stocks inutilisés dans leurs entrepôts.

2. Un meilleur engagement des consommateurs :

Les industries utilisent l’apprentissage automatique pour obtenir des informations importantes à partir des données clients. Sur la base de ces données, les entreprises manufacturières créent des systèmes qui automatisent le service client. Grâce aux processeurs de langage naturel, les entreprises improvisent des solutions. Il peut même répondre aux questions posées par les clients et y répondre avec une solution précise.

L’IA et l’apprentissage automatique ont construit un écosystème pour fournir un haut niveau de personnalisation aux clients/entreprises qui recherchent de telles solutions. Ces technologies utilisent des processus de fabrication intelligents qui s’adaptent aux besoins changeants des clients. Les entreprises peuvent également collecter des données sur les maisons intelligentes pour comprendre les tendances de consommation afin de pouvoir créer des produits en conséquence.

3. Inspection physique :

ML excelle dans la reconnaissance visuelle des formes. Par conséquent, il a de nombreux cas d’utilisation dans l’inspection physique des marchandises ainsi que dans la maintenance des actifs physiques tout au long du réseau de la chaîne d’approvisionnement. Il a la capacité de trouver des modèles dans plusieurs ensembles de données et est un excellent partenaire pour automatiser l’inspection de la qualité. Le système vérifie même l’usure, classe le temps de dommage (Watson d’IBM le fait) et recommande même un plan d’action pour l’améliorer.

4. Prédit la durée de vie des actifs de la chaîne d’approvisionnement :

À l’aide de capteurs IoT, qui trouvent des modèles dans l’utilisation des machines, des moteurs, des équipements d’entrepôt, etc., il prédit avec précision combien de temps ils seront utilisables. Il suit même et vous indique quand il y a beaucoup d’usure. Dans ce cas, l’entreprise pourra prendre les mesures appropriées. Grâce à cela, les entreprises peuvent utiliser de manière optimale les machines qu’elles utilisent et augmenter leur durée de vie avec un entretien et des soins appropriés.

5. Contrôle qualité :

Les entreprises des industries manufacturières parient beaucoup d’argent sur l’assurance qualité basée sur l’apprentissage automatique. Les entreprises avaient l’habitude de s’appuyer sur des capteurs et des ordinateurs de faible technologie pour éliminer les produits de qualité inférieure à la qualité idéale. Mais avec ML, l’efficacité de l’élimination des produits de mauvaise qualité est devenue encore plus rationalisée et le fait tout au long du processus de fabrication.

6. Perception sensorielle :

Des fonctionnalités telles que le système de freinage d’urgence avancé que nous voyons dans les véhicules autonomes sont un exemple de la capacité de l’IA et de la vision artificielle de ML. C’est une application qui fait du sens de la perception chez les robots, une réalité. Le système identifie les modèles dans les images présentes dans la caméra et prend les mesures appropriées. S’il doit éviter un arbre, il change de direction pour éviter l’obstacle. Les chariots élévateurs et convoyeurs autonomes largement utilisés dans les usines utilisent la même technologie pour éviter les accidents.

Conclusion:

L’impact de l’IA et du ML dans le monde de la fabrication ne fera qu’augmenter dans les années à venir, ou devrions-nous dire, les semaines. Parce que c’est à cette vitesse que la machine continue d’apprendre. ML annonce une nouvelle ère pour les fabricants en prédisant, en assurant le contrôle de la qualité, en réduisant les coûts, en augmentant le débit, en optimisant l’ensemble de la chaîne d’approvisionnement, etc. Les entreprises manufacturières qui adoptent la technologie d’apprentissage automatique deviendront les leaders, laissant derrière elles des concurrents qui prendront le temps de s’arrêter et d’y réfléchir.

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