L’autonomie dans l’ensemble de l’entreprise exige des capacités couvrant l’ensemble du spectre de l’intelligence, de l’observation à l’inférence, en passant par la prise de décision et l’action. Ces capacités sont pertinentes dans tous les domaines opérationnels, y compris la conception de produits, la fabrication, la chaîne logistique, la distribution, les canaux direct-to-customer (D2C) et la prévision de la demande.
Les opérations de fabrication, en particulier, ont connu des progrès grâce à la commande prédictive du modèle (MPC), qui analyse en permanence à la fois les données en temps réel et les données prévisionnelles afin d’optimiser la commande des procédés dans des contraintes définies. Si la commande prédictive du modèle est un bon exemple pour la fabrication, augmenter le degré d’autonomie nécessite d’étendre des systèmes intelligents similaires à l’échelle de l’entreprise.
Ce parcours est capturé dans la pyramide de maturité de l’IA industrielle, qui décrit une progression de l’intégration/visualisation basique des données vers des analyses prévisionnelles, la prise de décision prescriptive et, au final, des opérations autonomes. Au fur et à mesure que les entreprises gravissent cette pyramide, elles adoptent l’apprentissage automatique, l’automatisation en temps réel et les systèmes d’auto-apprentissage. Chaque étape nécessite non seulement des mises à niveau technologiques, mais aussi une transformation culturelle et structurelle.
Surveillance des actifs
Recherche des causes premières des temps d’arrêt
En examinant la pyramide de maturité de l’IA industrielle, on constate que la surveillance des actifs est un point d’entrée et de transition pour passer de l’observation à l’explication. C’est un excellent exemple de la façon dont les changements technologiques ont fait évoluer les cas d’utilisation vers différentes couches de la pyramide. Une surveillance efficace des actifs est cruciale pour maintenir l’efficacité opérationnelle et minimiser les temps d’arrêt. En comprenant mieux les tendances des données des capteurs, le contexte des alarmes et des bons de travail de maintenance, les entreprises peuvent rapidement identifier et traiter les causes premières des temps d’arrêt via une analyse d'ingénierie.
De plus, la comparaison de la fiabilité et des performances d’équipements similaires dans plusieurs usines permet une prise de décision plus éclairée et une utilisation optimisée des actifs. Cette approche permet non seulement de prévenir les défaillances imprévues, mais elle permet aussi de planifier les activités de maintenance de manière proactive, ce qui prolonge la durée de vie des actifs et réduit les coûts opérationnels.
Contrôle qualité
Prévoir quand des problèmes de qualité sont susceptibles de se produire
Progresser sur la pyramide vers la couche d’inférence implique généralement des capacités telles que le contrôle qualité, la fabrication adaptative ou la maintenance prédictive. Le maintien d’une qualité élevée des produits est essentiel pour la conformité réglementaire, et pour la satisfaction client. L’intelligence artificielle peut détecter et suggérer des corrections pour les écarts de qualité des produits, automatiser les processus d’inspection et prédire quand des problèmes de qualité sont susceptibles de se produire. En surveillant la qualité des matériaux entrants, les entreprises peuvent réduire le risque de défauts.
Un exemple notable est notre usine de fabrication de Twinsburg, qui se concentre sur l'assemblage électronique. Dans ce scénario, l’IA industrielle fournit des alertes sur les défauts potentiels, ce qui permet aux équipes de prendre des mesures proactives. Si cette approche n’applique pas les modifications elle-même, elle améliore considérablement le processus décisionnel. La possibilité de prévoir et de résoudre les problèmes de qualité avant qu’ils ne s’aggravent garantit que les produits respectent des normes de qualité strictes, ce qui réduit les déchets et améliore le rendement global.
Fabrication adaptative
Modifier les ressources d’appui sur la ligne de production
La fabrication adaptative exploite les données en temps réel pour adapter les calendriers de production, réaffecter des ressources et s’adapter rapidement en fonction de l’évolution de la demande. L’IA analyse les conditions de production et du marché pour ajuster de façon autonome les calendriers, les équipements et les flux de travail en temps réel.
Si cette approche ne modifie pas ce qui se passe sur la ligne de production, elle vient renforcer les ressources qui l’entourent. Ce concept est particulièrement pertinent dans les scénarios où la production doit être ajustée en fonction du feedback en aval, car il garantit une efficacité et une réactivité optimales. Par exemple, si un ralentissement est détecté en aval, des signaux peuvent être envoyés en amont pour ajuster les taux de production en conséquence, éviter les goulots d’étranglement et fluidifier les activités d'exploitation.
Il est important de souligner que c’est vous qui gérez les ressources de soutien à la production, et c’est là que commence réellement votre fabrication autonome.
Maintenance prédictive
Automatiser la décision de réparation
La maintenance prédictive est une approche proactive de la maintenance planifiée qui permet de réduire les coûts et d’optimiser l’utilisation des actifs. Dans le cadre de cette approche, l’IA analyse les données historiques et les informations actuelles sur l’équipement pour identifier les tendances et faire des prévisions, optimiser les calendriers de maintenance et automatiser la prise de décision sur les réparations. Si l’intelligence artificielle n’effectue pas les réparations elle-même, elle réduit considérablement les temps d’arrêt imprévus et les coûts associés.
Cette approche alerte l’équipe qu’une défaillance pourrait se produire, ce qui permet de prendre des mesures préventives. En anticipant les besoins de maintenance, les entreprises peuvent éviter des perturbations coûteuses et prolonger la durée de vie de leurs équipements, améliorant ainsi la fiabilité et l’efficacité de leurs opérations.
Chaque entreprise dispose d’un service de maintenance, chacun à un stade de maturité différent. Cependant, lors de l’adoption de solutions avancées, de nombreux défis sont liés aux compétences, à la formation et à la rétention des talents. Avec les progrès significatifs en matière d’edge computing et d’analyse, il est possible aujourd’hui d’intégrer l’innovation directement dans les appareils intelligents grâce à l’apprentissage automatique.
La maintenance prédictive offre une solution complète. Des matériels, logiciels et services sont regroupés sous un même toit pour représenter la prochaine évolution de la technologie de surveillance de l’état des actifs.
Optimisation des procédés
Reconnaître les variables et rectifier le tir
Comme nous l’avons vu précédemment, une application courante pour les données industrielles et l’IA que nous voyons pour nos clients industriels se trouve dans l’espace de la commande prédictive du modèle (MPC). En exploitant les données industrielles et les technologies d’intelligence artificielle, les entreprises peuvent prendre des décisions plus éclairées, plus rapides et plus avisées et libérer des capacités d’IA, pour passer à la phase décisionnelle de la pyramide et ouvrir la voie à des opérations autonomes.
Des informations détaillées sur les processus de production permettent l’identification et la résolution des inefficacités. La commande prédictive du modèle (MPC) permet de modéliser des opérations spécifiques au sein de l’usine, de gérer des points de consigne au sein d’un automate programmable pour commander l’équipement et d’utiliser la science des données pour rectifier le tir en temps réel. Les systèmes de commande prédictive du modèle fournissent un signal de retour qui ajuste en permanence les paramètres de production pour maintenir des performances optimales, même lorsque les conditions changent.
Avec la commande prédictive du modèle, les entreprises lisent les données des différents capteurs de la ligne de production et de l’automate qui contrôle la production, mais ces données repartent ensuite en écriture sur l’automate et donnent des instructions pour modifier la cadence de la ligne en fonction des besoins.
Conclusion
L’intégration des données industrielles et de l’IA transforme les opérations dans divers domaines, de la surveillance des actifs à la maintenance prédictive. En libérant les capacités de l’IA industrielle, les entreprises peuvent se rapprocher de la réalisation d’opérations autonomes, qui prennent plus rapidement de meilleures décisions sur la base des données. Alors que la technologie continue d’évoluer, un monde avec des opérations entièrement autonomes devient de plus en plus réalisable, promettant un avenir où l’efficacité, la fiabilité et l’adaptabilité sont grandement améliorées.
Le cheminement vers des opérations autonomes implique des étapes graduelles, chacune rapprochant l’entreprise d’un état où les systèmes peuvent gérer et optimiser de façon indépendante les processus pour assurer une croissance et une résilience durables sur un marché concurrentiel.
Ce blog est une version reproduite, l’original étant disponible sur le site Internet de Kalypso. Pour accéder à la version originale, veuillez cliquer ici
