À présent, vous connaissez certainement les voitures autonomes, les assistants d’AI générative comme ChatGPT ou les chatbots interactifs. Ce ne sont là que quelques exemples concrets d’AI qui ont déjà marqué notre quotidien.
Mais au-delà de ces innovations du quotidien se cache une révolution qui transforme le paysage manufacturier. L’intelligence artificielle dans l’industrie manufacturière est bien là, et elle est là pour durer.
Quick FAQs to get you up to speed
L’AI utilise le machine learning, la computer vision et l’analyse prédictive pour aider les fabricants à automatiser des tâches, analyser des données et optimiser la production.
L’AI réduit les erreurs humaines, prévient les pannes machines, améliore le contrôle qualité et renforce la prise de décision dans les processus de production.
- Maintenance prédictive – l’AI détecte les premiers signes de défaillance machine et évite des arrêts coûteux.
- Contrôle qualité automatisé – des caméras et capteurs alimentés par l’AI détectent instantanément les défauts.
- Instructions de travail pilotées par l’AI – un guidage intelligent s’adapte au niveau de compétence des opérateurs.
- Optimisation de la chaîne d’approvisionnement – l’AI anticipe les fluctuations de la demande et évite les ruptures de stock.
- Efficacité énergétique – l’AI réduit le gaspillage d’énergie en optimisant les opérations d’usine.
Oui. Le contrôle qualité et la maintenance alimentés par l’AI aident à respecter les normes ISO 9001, IATF 16949 et d’autres standards sectoriels, en réduisant les risques de non-conformité et en garantissant la cohérence.
Sans AI, les entreprises peinent à surmonter les inefficacités, l’augmentation des arrêts et la hausse des coûts opérationnels, ce qui complique leur compétitivité dans une industrie pilotée par l’AI.
- Identifiez les principales applications de l’AI qui correspondent à vos besoins de production.
- Investissez dans des logiciels alimentés par l’AI pour l’analyse prédictive et l’automatisation.
- Formez les employés à intégrer les informations fournies par l’AI dans les opérations quotidiennes.
- Affinez continuellement les modèles d’AI sur la base de données réelles.
AI dans l’industrie manufacturière
Selon une enquête menée auprès de fabricants internationaux, 89 % des entreprises prévoient de déployer l’AI prochainement dans leurs réseaux de production, et 68 % ont déjà commencé à mettre en œuvre des solutions d’AI. Pourtant, seules 16 % ont atteint leurs objectifs, principalement en raison d’un manque de compétences numériques et de capacités de passage à l’échelle.
Ces statistiques montrent que le secteur reconnaît l’importance et les avantages de l’intelligence artificielle pour l’industrie manufacturière, et que les entreprises s’efforcent déjà d’adopter l’AI dans leurs opérations. Toutefois, l’écart entre les projets pilotes et les intégrations d’AI pleinement déployées et réussies reste un défi.
Dans cet article, nous expliquerons ces statistiques en examinant plus en détail comment l’AI est utilisée dans l’industrie manufacturière, tout en apportant un éclairage sur ses principales applications, comme la maintenance prédictive et le contrôle qualité. Nous mettrons également en avant quelques cas d’usage de grandes entreprises manufacturières mondiales, puis nous passerons en revue les avantages que l’AI apporte à l’industrie manufacturière ainsi que ses limites, principalement liées à sa mise en œuvre.
Qu’est-ce que l’AI ?
Commençons par les bases : qu’est-ce que l’intelligence artificielle (AI) ? Si vous n’êtes pas familier avec ce concept et la technologie qui le sous-tend, nous allons vous mettre à niveau.
L’intelligence artificielle est la technologie qui permet aux ordinateurs et aux machines de simuler l’intelligence humaine et les capacités de résolution de problèmes. L’AI assiste dans des tâches qui renforcent l’intelligence humaine, comme la prise de décision ou la résolution de problèmes. Mais l’AI peut aussi prendre entièrement en charge des tâches qui exigent une intervention humaine importante, comme la conduite de voitures autonomes.
Les systèmes d’AI fonctionnent en utilisant des algorithmes et de vastes jeux de données pour imiter l’intelligence humaine. Ils collectent et traitent des données, identifient des schémas et utilisent des modèles comme les réseaux de neurones pour accomplir des tâches. L’AI apprend et s’adapte en permanence afin d’améliorer ses performances au fil du temps.
Cependant, il est important de noter que le terme intelligence artificielle couvre de nombreuses technologies qui alimentent l’AI, notamment le machine learning, le deep learning et le traitement du langage naturel.
Types de technologies d’AI dans l’industrie manufacturière
L’intelligence artificielle est souvent utilisée comme terme générique pour désigner les outils et techniques qui permettent aux machines de simuler une intelligence et un comportement semblables à ceux de l’humain. Parmi les technologies clés que l’on retrouve fréquemment dans les solutions d’AI pour l’industrie manufacturière, on peut citer :
Machine Learning
Il s’agit d’un sous-ensemble de l’AI qui donne aux machines la capacité d’apprendre à partir de données. Il automatise la construction de modèles analytiques en permettant aux systèmes d’apprendre à partir de données, d’identifier des schémas et de prendre des décisions.
Deep Learning
Le deep learning est un sous-ensemble du machine learning. Il définit des paramètres de base sur les données et entraîne l’ordinateur à apprendre de manière autonome en reconnaissant des schémas grâce à de nombreuses couches de traitement. Il est utile pour la reconnaissance d’images et de la parole.
Traitement du langage naturel (NLP)
Le NLP permet aux machines de comprendre, interpréter et générer le langage humain. Il est utilisé pour la traduction linguistique, l’analyse des sentiments et la transcription de la parole en texte.
Computer Vision
La computer vision permet aux machines d’interpréter et de comprendre des informations visuelles à partir d’images ou de vidéos, pour des tâches telles que la classification d’images ou la reconnaissance faciale.
Robotique
La robotique combine l’AI et l’ingénierie mécanique pour créer des machines (robots) capables d’exécuter des tâches de façon autonome ou avec une intervention humaine minimale. Cela inclut les robots industriels utilisés dans l’industrie manufacturière, ainsi que les robots sociaux conçus pour interagir avec les humains.
Maintenant que vous connaissez les technologies sous-jacentes, voyons comment les solutions d’AI sont mises en œuvre et comment elles améliorent l’efficacité et l’innovation dans le secteur manufacturier.
Comment l’AI est-elle utilisée dans l’industrie manufacturière ?
L’AI transforme les usines en environnements plus efficaces, plus rentables et plus innovants. Les cinq principales applications de l’AI dans l’industrie manufacturière sont :
- Maintenance prédictive
- Contrôle qualité renforcé par l’AI
- Optimisation de la chaîne d’approvisionnement
- Automatisation intelligente
- Formation et assistance pilotées par l’AI
1. Maintenance prédictive
La maintenance prédictive est sans aucun doute l’un des cas d’usage de l’AI les plus en vogue et les plus transformateurs. Rien d’étonnant à cela, sachant que la maintenance prédictive basée sur l’AI peut améliorer considérablement le processus de fabrication.
En analysant les données collectées à partir de capteurs, de la télémétrie des équipements et d’autres sources, les algorithmes de machine learning peuvent prévoir à quel moment des défaillances d’équipement sont susceptibles de se produire. Cette solution d’AI permet aux fabricants de planifier la maintenance de manière proactive, de minimiser les arrêts et de réduire les coûts de maintenance.
Jumeaux numériques
Un jumeau numérique est une réplique virtuelle d’un actif physique qui capte des données en temps réel et simule son comportement dans un environnement virtuel. En connectant le jumeau numérique aux données des capteurs de l’équipement, l’AI appliquée à l’industrie manufacturière peut analyser des schémas, identifier des anomalies et prédire des défaillances potentielles.
Ces informations fournissent aux équipes de maintenance des insights prédictifs pour planifier des interventions de manière proactive avant qu’une panne d’équipement ne survienne.
AI générative
L’AI générative est en réalité un sous-ensemble du deep learning et apprend à partir de jeux de données existants pour générer de nouveaux contenus, comme du texte, des images et du code. L’AI générative peut créer des données synthétiques qui simulent des scénarios de panne potentiels. Ces données synthétiques peuvent ensuite être utilisées pour entraîner des modèles de maintenance prédictive.
2. Contrôle qualité
Une erreur en cours de production met en péril la qualité et la sécurité du produit final. Les systèmes de computer vision alimentés par l’AI peuvent réduire ces risques en analysant des images ou des données de capteurs afin de détecter des défauts ou anomalies dans les produits. Les algorithmes de machine learning sont entraînés sur des jeux de données étiquetés pour reconnaître les schémas associés aux défauts, ce qui permet la classification et le tri automatisés des défauts.
3. Optimisation de la chaîne d’approvisionnement
Imaginez une boule de cristal capable de prédire les pannes d’équipement et d’anticiper les tendances de consommation, les délais ou les retards de transport. C’est ainsi que l’AI transforme la gestion de la chaîne d’approvisionnement : en prévoyant les fluctuations de la demande, en optimisant les stocks et en identifiant les perturbations potentielles.
Prévision de la demande
L’AI est de plus en plus mise en œuvre dans la prévision de la demande afin d’en améliorer la précision et la fiabilité. Les algorithmes d’AI peuvent identifier des schémas et des tendances que vous pourriez ne pas voir en analysant de grands volumes de données, notamment les données de ventes, le comportement client, les indicateurs économiques et des facteurs externes (par exemple, les conditions météorologiques).
Gestion des stocks
Les systèmes d’AI permettent aux fabricants de maintenir des niveaux de stock optimaux en tenant compte de multiples facteurs comme le délai d’approvisionnement, les coûts de stockage, les coûts de commande et les exigences de niveau de service. Grâce au suivi en temps réel des niveaux de stock, du statut des commandes et des délais de livraison prévus, les fabricants peuvent équilibrer les stocks et améliorer leur visibilité sur l’ensemble de la chaîne d’approvisionnement.
Cela permet aux fabricants d’anticiper plus précisément les évolutions de la demande, d’optimiser les niveaux de stock et de prendre des décisions éclairées en matière de production, d’approvisionnement et d’allocation des ressources.
4. Automatisation intelligente
L’automatisation intelligente est la combinaison d’un logiciel intelligent et d’équipements robotisés. Elle exploite les avantages de l’AI pour automatiser des tâches qui vont au-delà de la simple répétition, en combinant AI, robots industriels ou automatisation robotisée des processus.
Robots automatisés
Les robots industriels sont un pilier de l’industrie manufacturière depuis un certain temps. Cependant, l’intégration de l’AI dans les robots automatisés représente une avancée majeure de la technologie manufacturière. Contrairement aux robots industriels traditionnels programmés avec des instructions fixes, les robots alimentés par l’AI peuvent apprendre de leur environnement, s’adapter à des conditions changeantes et prendre des décisions de manière autonome.
Les robots d’AI, contrairement aux opérateurs humains, peuvent fonctionner en continu sans avoir besoin de pauses. Ils présentent également des taux d’erreur nettement plus faibles, ce qui permet aux fabricants d’augmenter leur capacité de production en toute confiance.
Robots collaboratifs (cobots)
Les robots collaboratifs, aussi appelés cobots ou co-robots, sont des robots qui travaillent aux côtés des opérateurs dans une usine pour accomplir une tâche qui ne peut pas être entièrement automatisée (et réalisée par un robot automatisé).
Cette approche collaborative de l’automatisation améliore l’efficacité, la flexibilité et l’ergonomie des opérations manufacturières, tout en permettant aux opérateurs de se concentrer sur des tâches plus complexes qui nécessitent l’intelligence humaine.
Robotic Process Automation
La Robotic Process Automation (RPA) automatise les tâches répétitives et basées sur des règles que les opérateurs effectuent généralement sur ordinateur. Elle utilise des bots logiciels pour imiter des actions humaines comme la saisie de données, la copie de fichiers et le remplissage de formulaires.
Factures, commandes, rapports, check-lists – la paperasse est présente dans tous les aspects de l’industrie manufacturière. Si la numérisation de la paperasse est la première étape vers l’efficacité, l’introduction d’une RPA basée sur l’AI est l’objectif ultime. La RPA est un assistant qui prend en charge les tâches administratives répétitives. Grâce à l’AI, elle peut apporter des capacités d’analyse et de prise de décision, pour une stratégie d’automatisation optimale.
5. Formation et assistance
Dans le secteur industriel, des instructions de travail claires et précises constituent la base de processus de production efficaces. Traditionnellement, ces instructions étaient compilées manuellement, ce qui entraînait un processus chronophage et sujet aux erreurs. Ces dernières années, les instructions de travail numériques ont révolutionné l’efficacité opérationnelle et la productivité des usines. Cependant, l’ajout d’une couche d’outils numériques alimentés par l’AI pourrait transformer la façon dont les instructions de travail sont créées.
Par exemple, grâce aux capacités de transcription de la parole en texte, les opérateurs d’usine peuvent désormais dicter des instructions et les convertir automatiquement en étapes structurées et écrites. Une autre application est la segmentation automatique des vidéos, où des instructions enregistrées sous format vidéo sont analysées et divisées en étapes distinctes et faciles à suivre. Cela est rendu possible grâce à une reconnaissance vocale avancée et à une analyse de contenu pilotée par l’AI.
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Exemples d’AI dans l’industrie manufacturière
L’intégration de l’AI dans les opérations de production est passée d’une vision futuriste à une réalité concrète, comme le prouvent les entreprises suivantes qui utilisent l’ai dans l’industrie manufacturière. Par exemple, la façon dont les principaux constructeurs automobiles mettent l’AI au volant, Ford place des cobots aux côtés des opérateurs sur la ligne d’assemblage, et BMW personnalise le contrôle qualité avec sa plateforme d’AI.
BMW Group – Contrôle qualité développé sur mesure
Comme le montre l’exemple suivant de BMW Group, l’AI devient de plus en plus présente dans la fabrication automobile. Le constructeur allemand a développé sur mesure sa plateforme d’AI AIQX, qui signifie Artificial Intelligence Quality Next.
La plateforme utilise des caméras, des technologies de capteurs et l’AI pour automatiser les processus qualité sur le convoyeur. Les algorithmes et l’AI analysent en temps réel les données enregistrées par ces dispositifs et envoient un retour immédiat aux employés de la ligne de production via des appareils intelligents.
Ford – Des robots sur la ligne d’assemblage
Il y a plus d’un siècle, Henry Ford a révolutionné l’industrie automobile avec sa ligne d’assemblage innovante. Depuis, le constructeur automobile n’a cessé d’innover dans la production de véhicules.
Plus récemment, Ford a intégré l’AI dans ses lignes d’assemblage en installant des bras robotisés qui saisissent des convertisseurs métalliques et les assemblent en place. Pendant l’exécution de cette tâche, le système d’AI apprend la manière la plus efficace d’assembler les pièces.
Rolls Royce – Des jumeaux numériques pour la maintenance prédictive
Pour optimiser les performances et la maintenance des moteurs d’aviation, l’avionneur Rolls-Royce a développé une plateforme de jumeau numérique afin de consolider les données de tous les moteurs produits.
Rolls-Royce peut surveiller les performances des moteurs, prédire les problèmes potentiels et optimiser les calendriers de maintenance en collectant et en analysant les données historiques et en temps réel de ces moteurs. Cette intégration des jumeaux numériques et de l’AI améliore l’efficacité opérationnelle et renforce la sécurité et la fiabilité dans l’aviation.
General Electric – Les données au service de la durabilité
À partir de 2024, General Electric (GE) a lancé Proficy for Sustainability Insights, une nouvelle solution logicielle qui aide les fabricants à atteindre leurs objectifs de durabilité tout en maximisant la productivité et la rentabilité. En intégrant les données opérationnelles et de durabilité, ce logiciel basé sur l’AI permet aux fabricants d’utiliser les ressources de manière plus efficiente et plus efficace à l’échelle d’un site ou de l’ensemble des opérations, et de suivre les indicateurs climatiques requis pour la conformité réglementaire.
Avantages de l’AI dans l’industrie manufacturière
L’AI pourrait être considérée comme le cerveau de la fabrication dans l’Industrie 4.0. Elle analyse les données pour optimiser les processus, améliorer l’efficacité, réduire les coûts et renforcer la qualité grâce à un contrôle qualité d’AI d’une précision remarquable.
Réduction des coûts
L’AI réduit les coûts opérationnels grâce à l’optimisation des processus, à la diminution des arrêts et à une allocation efficace des ressources.
Prise de décision fondée sur les données
L’AI analyse de très grands volumes de données pour identifier des tendances et des schémas, fournissant des insights précieux afin d’optimiser les processus de production, améliorer la conception des produits et prendre des décisions business fondées sur les données.
Optimisation de la chaîne d’approvisionnement
L’AI optimise la logistique de la chaîne d’approvisionnement, la gestion des stocks et les processus d’approvisionnement, améliorant l’efficacité, réduisant les coûts et renforçant la résilience globale de la chaîne d’approvisionnement.
Sécurité renforcée
L’AI améliore la sécurité au travail en combinant automatisation, surveillance en temps réel et analyse prédictive. Cette approche à plusieurs volets protège les opérateurs et maintient un environnement manufacturier sûr.
Amélioration de la qualité produit
Les systèmes de vision alimentés par l’AI peuvent inspecter les produits avec une précision et une rapidité bien supérieures à celles des inspecteurs humains, qui sont plus susceptibles de commettre des erreurs (et de ne pas les voir).
Efficacité accrue
L’AI peut prendre en charge les tâches répétitives, libérant ainsi les opérateurs pour qu’ils se concentrent sur des processus plus complexes. Les systèmes optimisent les processus en analysant les données pour identifier les goulots d’étranglement, détecter les problèmes avant qu’ils ne surviennent, garantir un contrôle qualité irréprochable et suggérer des améliorations. Cela accélère la production et minimise les erreurs ainsi que le gaspillage de matières, ce qui conduit à un environnement manufacturier plus fluide et plus productif.
Limites de l’AI dans l’industrie manufacturière
Même si les avantages de l’AI dans l’industrie manufacturière sont prometteurs, ses limites sont tout aussi importantes à prendre en compte. Les défis et préoccupations associés à l’AI sont principalement liés au processus de mise en œuvre et aux équipes.
Infrastructure de données
L’AI se nourrit de données. Cependant, l’industrie manufacturière traditionnelle peut manquer de l’infrastructure de données nécessaire pour collecter, stocker et analyser le vaste volume de données requis pour un entraînement efficace de l’AI. La qualité des données est également essentielle, et garantir des jeux de données propres et précis peut s’avérer difficile.
En fournissant un hub central pour collecter et surveiller les données de production en temps réel, il est possible de décloisonner les données, de garantir leur qualité et de fluidifier la circulation de l’information.
Protection des données et réglementation
Comme les systèmes d’AI reposent fortement sur les données, y compris des informations sensibles liées aux processus de fabrication, aux conceptions produit et aux données clients, garantir la confidentialité et la sécurité des données devient primordial.
Au-delà de la sécurisation des données, les entreprises manufacturières doivent se conformer à diverses réglementations en matière de protection des données, comme le Règlement général sur la protection des données (RGPD) en Europe ou le California Consumer Privacy Act (CCPA) aux États-Unis. Le non-respect de ces réglementations peut entraîner des amendes et nuire à la réputation.
Standardisation
Le passage à l’échelle d’une solution d’AI peut nécessiter la standardisation des processus ou des formats de données afin de garantir un fonctionnement cohérent de l’AI. Si cela garantit des données propres et simplifie l’intégration de l’AI, cela peut aussi limiter la capacité de l’AI à apprendre et à s’adapter à des situations uniques.
L’enjeu est de trouver un équilibre : standardiser les données pour une intégration fluide de l’AI, tout en conservant une certaine flexibilité dans les processus afin de permettre à l’AI de découvrir et de suggérer des améliorations, pour créer au final un environnement manufacturier plus intelligent et plus adaptable.
Manque de compétences
La mise en œuvre de systèmes d’AI complexes exige des spécialistes en data science, en ingénierie AI et en industrie manufacturière. Cela, combiné à des niveaux de maturité numérique variables selon les fabricants, crée un défi. Même lorsque l’AI est mise en œuvre, un manque de compréhension de ses résultats peut subsister.
Les opérateurs ayant un bagage en data science ont besoin d’aide pour comprendre le fonctionnement de la data science et de la modélisation prédictive, et manquent de confiance dans les algorithmes abstraits qui sous-tendent la technologie d’AI.
Former les employés existants, développer des instructions de travail numériques claires pour les outils d’AI et collaborer avec des experts en AI. En comblant le déficit de compétences et en favorisant la maîtrise du numérique, les fabricants peuvent exploiter tout le potentiel de l’AI et transformer leurs opérations. Le développement d’instructions de travail numériques claires peut également jouer un rôle crucial. Ces instructions doivent expliquer comment utiliser les outils alimentés par l’AI et interpréter efficacement leurs résultats.
L’AI pour les entreprises manufacturières en bref
Comme l’industrie manufacturière est à l’avant-garde de la transformation numérique, intégrer l’AI devient davantage une nécessité qu’un simple atout. Les applications d’AI dans l’industrie manufacturière, telles que la maintenance prédictive, le contrôle qualité et l’automatisation intelligente, stimulent l’efficacité, la sécurité et la prise de décision.
Cependant, la route vers une AI entièrement intégrée dans l’industrie manufacturière n’est pas sans défis. Des enjeux tels que l’infrastructure de données, la standardisation et le déficit de compétences numériques doivent être traités pour concrétiser tous les bénéfices de l’AI. L’avenir de l’industrie manufacturière fera sans aucun doute une place à l’AI, et les fabricants qui en adoptent le potentiel mèneront la dynamique en matière d’innovation, d’efficacité et de compétitivité.
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