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Intelligence artificielle et machine learning dans l’industrie 4.0 : Le guide complet

par | 25 Nov 2019 | 0 commentaires

Introduction

Quel est le rapport entre de l’intelligence artificielle et l’industrie 4.0 ? Est-ce que l’usine du futur doit intégrer de l’intelligence dans ses process ? D’un côté, les consommateurs recherchent de plus en plus de personnalisation des produits, tandis que de l’autre le manque de main-d’œuvre devient un problème croissant au niveau de la fabrication. Selon Le Point, près d’une entreprise industrielle sur deux se plaint du manque de main-d’œuvre, et cela va s’amplifier dans les années à venir.

Les industriels doivent s’adapter à un environnement en mutation permanente, où la flexibilité et la satisfaction client sont les maîtres mots. Il est capital de bien comprendre que nous vivons une quatrième révolution industrielle. Dans le monde de demain, la production de masse ultra-standardisée et qui ne saura pas s’adapter aux besoins des clients n’aura plus sa place.

Source : https://www.visiativ-industry.fr/industrie-4-0/

Il ne fait aucun doute que l’intelligence artificielle et la robotique sont en train de changer ce paradigme. Tous les niveaux et tous les secteurs de l’industrie sont en train d’être bouleversés par ces technologies. La mise en place de l’industrie 4.0 nous amène aussi à repenser nos modes de conception et de gestion de la vie des produits.

Comment l’IA est utilisée dans l’industrie manufacturière à l’heure actuelle ?

Le secteur de l’industrie manufacturière est l’un des plus importants utilisateurs des technologies de l’intelligence artificielle et du machine learning. Les usines intelligentes, que l’on appelle très couramment les smart factories, réduisent considérablement les temps d’immobilisation non prévus, améliorent la conception des produits, améliorent l’efficacité et les temps de mise sur le marché, la qualité globale des produits et la sécurité des équipes. L’intelligence artificielle est au cœur de l’industrie 4.0, offrant une augmentation de la productivité tout améliorant le respect de l’environnement.

Siemens, GE, Fanuc, Kuka, Bosch, Microsoft et NVIDIA, parmi d’autres géants de l’industrie, investissent massivement dans la conception de solutions d’intelligence artificielle pour stimuler chaque secteur, chaque problématique de la fabrication industrielle. TrendForce estime que le Smart Manufacturing (le mélange de l’intelligence artificielle et de l’IoT – Internet of Things dans l’industrie) connaîtra une croissance massive au cours de la période de trois à cinq ans. Déjà d’ici 2021, le marché mondial de la fabrication intelligente sera évalué à plus de 300 milliards d’euros, avec un taux de croissance annuel de 12,5%. En 2015, le nombre de robots industriels en fonctionnement dans les usines était de 1,6 million, en 2019, il a atteint 2,6 millions, selon la Fédération internationale de la robotique. Selon Google Trends, de plus en plus personnes s’intéressent à ces problématiques et les projections pour les années futures sont incroyables :

Comment l’IA aide-t-elle la fabrication ?

Maintenance intelligente

Entretenir les équipements est l’une des plus grosses dépenses liés à la production. En 2018, les temps d’arrêt de production non planifiés ont coûté près de 50 milliards de dollars aux usines du monde entier, dont 42% sont attribuables à une défaillance des équipements. Je vous renvoie à cette publication de Forrester pour IBM sur le coût des arrêts de production.

C’est pourquoi la maintenance prédictive est devenue une solution vitale pour les entreprises. Les économies importantes réalisées lorsqu’une panne est évitée impacte de façon directe la rentabilité de l’entreprise, mais limite aussi les risques de rupture de la supply chain avec les conséquences qui en découlent.

Des algorithmes d’IA complexes comme les réseaux neuronaux et de machine learning génèrent des prévisions fiables concernant l’état des équipements, des outillages et des machines. La durée de vie utile (ou useful life) des équipements s’allonge considérablement. Si quelque chose doit être réparé ou remplacé, les techniciens sauront à l’avance et même quelles méthodes utiliser pour résoudre le problème.

Développement de produits

La conception générative (ou Generative Design) nous permet de créer un cahier des contraintes créé par nous, humains, sur lequel l’IA va s’appuyer pour retranscrire et optimiser les process. Les informations contenues dans le cahier des contraintes peuvent contenir différents paramètres tels que les ressources de production disponibles, le budget et le temps.

L’algorithme examine alors toutes les variations possibles et génère une ou plusieurs solutions optimales. Il est possible de passer par ce processus autant de fois que nécessaire pour choisir un résultat parfait. L’énorme avantage est que l’intelligence artificielle est totalement objective, sans aucune hypothèse non prouvée, contrairement à ce que les humains auraient pu faire.

Amélioration de la qualité

A l’ère de la mondialisation et du lean manufacturing, les délais de livraison sont toujours plus courts et les produits de plus en plus complexes. Dans le même temps, il devient de plus en plus difficile de satisfaire aux normes et réglementations extrêmement strictes en matière de qualité. La hantise de tous les fabricants, c’est le rappel de produits, ce qui nuit considérablement à la réputation de l’entreprise et de sa marque. Le zéro-défauts est devenu la norme et tout le monde n’a d’autre choix que de s’y conformer.

La diminution du coût des contrôles et du taux de rebut constitue un levier de performance économique majeur des entreprises.

L’IA peut être utilisé comme système d’alerte et d’auto-correction des problèmes de chaînes de production qui peuvent entraîner des problèmes de qualité. Ces défauts peuvent être majeurs ou mineurs, mais ils influencent directement le niveau global de production et peuvent généralement être éliminés dès les premières étapes.

La vision par ordinateur ou Machine Vision, est par exemple, une solution d’IA qui utilise des caméras à haute résolution pour contrôler les défauts bien mieux que ne le ferait un humain. Il peut être combiné à un algorithme de Machine Learning pour du traitement des données en nuage de points, afin de générer une évaluer une analyse automatique de la pièce.

Le traitement d’image par Machine Learning peut alerter sur des éléments problématiques indétectables sans l’IA, comme une accumulation de défauts mineurs ou des écarts de tolérance inhabituels.

De plus, les fabricants peuvent obtenir des données sur la performance de leurs produits lors de leur mise sur le marché pour prendre de meilleures décisions stratégiques à l’avenir.

Adaptation au marché

AI et ML sont déjà un élément essentiel de l’industrie 4.0, mais ils peuvent aussi améliorer les chaînes d’approvisionnement. En se basant sur l’analyse de l’évolution de la supply chain aux différents changements du marché, les décideurs peuvent améliorer leur vision stratégique en s’appuyant sur les suggestions de l’intelligence artificielle.

Les estimations sont générées par l’IA sur la base de l’enchaînement d’un certain nombre de facteurs tels que la situation politique, la météo, le comportement des consommateurs, l’état de l’économie, etc. La disponibilité des ressources humaines, des stocks, l’approvisionnement en matériaux pourraient être calculés en fonction des prévisions.

Applications du Machine Learning dans la fabrication

Les plus grandes entreprises du monde entier utilisent l’intelligence artificielle et le machine learning pour leur production et ils investissent énormément dans son développement. Nous vous avons sélectionnés quelques cas d’application les plus marquants d’entreprises qui sont à la pointe dans ce domaine.

Siemens

Le géant allemand affirme que son expérience dans l’IA industrielle a eu des retombées importantes sur leur développement. Pendant des décennies, ils ont utilisé les réseaux neuronaux pour surveiller et améliorer les performances de leurs usines sidérurgiques. Au cours des dix dernières années, Siemens a investi plus de 10 milliards de dollars dans l’acquisition de sociétés de logiciels, et notamment pour des applications IA.

En 2016, Siemens a présenté Mindsphere, un système Cloud intelligent qui permet aux fabricants de surveiller les parcs de machines dans le monde entier. Ils ont aussi implémenté Watson Analytics d’IBM à leur solution, afin d’appréhender tous les paramètres du processus de fabrication, allant du développement à la livraison, et de trouver les problèmes et les moyens de les résoudre.

Siemens utilise l’intelligence artificielle en réseau neuronal dans ses turbines à gaz. Plus de 500 capteurs surveillent différents paramètres, et le système apprend et prend des décisions en ajustant certaines valeurs de pilotage des turbines pour un rendement optimal.

General Electric

GE, l’une des plus grandes entreprises de la planète, fabrique tout, des appareils électroménagers aux machines de production industrielle en passant par les turbo-réacteurs. Ils ont plus de 500 usines dans le monde, mais ils ne font que commencer à les rendre intelligentes.

Brilliant Manufacturing Suite est une solution proposée par GE afin de suivre et maîtriser tous les aspects de la fabrication pour trouver tous les problèmes et les défaillances possibles sur une chaîne de production. Leur usine Brilliant en Inde a augmenté le rendement de leur installation de 18%, grâce à cette solution.

Cette solution vise à connecter tous les éléments de la fabrication, comme la conception, l’ingénierie ou la distribution, en un seul système intelligent et évolutif, qui possède même sa propre plate-forme IoT industrielle Predix. Cette plate-forme utilise des capteurs pour surveiller tous les aspects du processus de fabrication grâce à son retour d’informations permanents. Predix dispose de capacités de Machine Learning qui permettent d’analyser toutes ces informations et de fournir des axes d’améliorations exploitables. GE a déjà investi plus d’un milliard de dollars dans ce système et, d’ici 2020, Predix va pouvoir traiter plus d’un million de téraoctets d’informations par jour.

Actuellement, General Electric exploite 7 usines équipées avec ce système Predix qui montre des améliorations importantes dans la production.

Fanuc

La société japonaise reconnue mondialement pour ses robots, leur ajoute désormais des systèmes d’intelligence artificielle. En réalité, Fanuc est un chef de file de la robotique industrielle. L’entreprise a collaboré avec Rockwell et Cisco pour introduire FANUC Intelligent Edge Link and Drive, autrement nommé FIELD, une plate-forme IoT pour l’industrie manufacturière. Le partenariat avec NVIDIA a abouti à l’utilisation des puces IA spécialement concues pour Fanuc pour les usines du futur. L’utilisation de l’apprentissage par renforcement a permis à certains robots industriels de se former eux-mêmes. Fanuc et NVIDIA veulent permettre à plusieurs robots d’apprendre simultanément. Si les robots peuvent apprendre ensemble, ce sera plus rapide pour chacun d’eux individuellement. A l’avenir, les robots pourront partager leurs compétences les uns avec les autres, ce qui permettra de gagner du temps sur l’ensemble des processus de fabrication dans la Smart Factory.

Du Big Data dans l’industrie : 10 cas d’utilisation

Il y a plus d’un siècle, Henry Ford a mis au point une façon intelligente d’optimiser la fabrication : il a payé l’une des équipes de maintenance pour leur temps de travail, mais aussi pour le temps qu’ils passaient en salle de loisirs alors que tout fonctionnait parfaitement bien. Le résultat a été que les temps d’arrêt ont diminués et que la production de l’usine s’est améliorée.

De nos jours, pour rester compétitif, ce n’est plus suffisant – les bonnes idées doivent être combinées avec des technologies révolutionnaires. Le Big Data est l’une de ces technologies, en aidant les fabricants à optimiser leurs processus. Si vous vous interrogez encore sur les possibilités de cette technologie, nous avons sélectionnés quelques cas d’utilisation qui devraient vous convaincre !

Amélioration du process d’extraction

Pour les transformateurs de métaux précieux, la baisse de la teneur en minerai est un passage obligé dans la vie d’un gisement. La façon évidente de l’améliorer est d’améliorer les procédés d’extraction et de raffinement des métaux. En s’appuyant sur les données recueillies par différents capteurs, l’analyse de ces données par des méthodes Big Data a permis de détecter les facteurs qui ont une influence sur le métal raffiné. Le facteur le plus déterminant s’est avéré être le niveau d’oxygène. C’est une information que les ingénieurs connaissaient déjà, mais ne pouvaient pas exprimer selon un modèle mathématique fiable. Après l’avoir déterminé, les équipes ont modifié le processus de lixiviation, ce qui a entraîné une augmentation du rendement de 3,7 %. Le taux de détérioration de la teneur du minerai était de 20 %, mais l’analyse de données importantes l’a éliminé et a rapporté 20 millions de dollars de plus par année à cette entreprise.

Perfectionnement du rendement chimique

L’un des principaux fabricants européens de ces produits chimiques s’est fixé pour objectif d’améliorer son rendement. Une analyse approfondie des données des capteurs de la chaîne de traitement chimique a montré tous les facteurs qui ont un impact sur la production. Parmi ces facteurs non connus auparavant, on peut mentionner le débit de dioxyde de carbone, la pression du liquide de refroidissement, ou encore l’homogénéité des températures dans le réacteur. Il a été révélé que les débits de dioxyde de carbone se sont avérés être le facteur le plus déterminant, et grâce à un changement modéré de ces paramètres, le gaspillage de matières premières a été réduit de 20% et les coûts énergétiques ont été réduit de 15%, sans parler d’une amélioration massive du rendement global du site.

Optimisation du rendement de vaccins

Un grand groupe pharmaceutique cherchait un moyen d’augmenter le rendement de ses vaccins grâce au Big Data. En analysant certaines données des capteurs de l’équipement, certaines interdépendances complexes de facteurs ont été trouvés, examinés et ajustés. Il en a résulté une amélioration de 50 % du rendement de la fabrication des vaccins et des revenus supplémentaires jusqu’à 10 millions de dollars par an par substance donnée.

Optimisation le stockage du sucre

Un fabricant de sucre a souffert d’un taux d’humidité excessif et d’une mauvaise qualité des matières premières qui ont influencé le goût du sucre et nuit à la réputation de la marque. Une solution basé sur le Big Data a permis d’influencer la qualité du produit et de créer un standard de process de stockage du sucre indépendant des facteurs externes. Le problème initial a été résolu, les coûts de production réduits, les charges de travail simplifiées et la satisfaction des clients améliorée.

Assurance de la qualité des véhicules

BMW a commencé à utiliser le Big Data pour détecter les défauts de ses prototypes depuis 2014. Les données ont été recueillies à partir de capteurs installés sur des prototypes en cours d’essai, ainsi que sur des voitures en service. Une analyse poussée des données du site de production BMW a permis de détecter des points faibles et des erreurs dans les prototypes et les voitures déjà vendues. Les ingénieurs ont eu l’occasion d’éliminer les vulnérabilités des prototypes avant la production en série, ce qui a réduit le nombre de rappels de véhicules. D’un autre côté, BMW a aussi sauvé des vies, augmenté la valeur de la marque et réduit les coûts de garantie.

Conception d’un turbo-réacteur

Rolls-Royce est un utilisateur très reconnu des technologies Big Data dans la fabrication des nouveaux turbo-réacteurs. Les solutions Big Data Rolls-Royce prennent le contrôle depuis les étapes de conception, en analysant des téraoctets d’information au cours d’une simulation. L’entreprise connaît ainsi les points forts et les points faibles du modèle bien avant sa mise en production, ce qui réduit les coûts liés aux défauts et améliore la qualité du produit.

Croissance d’une entreprise sur la base d’informations Big Data

Les solutions basés sur le Big Data peuvent répondre à la question de savoir s’il est rentable d’ouvrir une nouvelle usine dans un lieu donné. Les modèles prédictifs et les scénarios de simulation fondés sur des données historiques peuvent non seulement aider à cela, mais aussi ouvrir de nouvelles possibilités comme la prévision de la demande de nouveaux produits ou la pénétration de nouveaux marchés.

Accès aux matières premières

Pour réduire les coûts des défaillances de la supply chain, une entreprise se doit de chercher de meilleurs moyens de livrer les matières premières en temps en en heure. En se basant sur les détails des itinéraires des fournisseurs, la météo, les données de trafic et d’autres facteurs, un outil de données important intégré à l’ERP d’une entreprise a permis de tirer parti de l’analyse prédictive pour déterminer les retards possibles. Aujourd’hui, l’entreprise exécute le processus de production sans interruption et les coûts de temps d’arrêt sont considérablement réduits.

Maintenance prédictive

Les équipements d’usine d’Intel transfèrent les données recueillies par l’Internet des Objets – IoT – directement dans un Data Lake. La reconnaissance de formes, la visualisation et la détection de défauts sont réalisées de cette façon. Les ingénieurs y voient clairement les tendances et savent quelles sont les mesures à prendre immédiatement pour prévenir les pannes graves. Cette solution de maintenance prédictive a permis de réduire le temps de réaction de près de 4 heures et de réduire considérablement les coûts. Grâce à cette méthode, Intel a économisé 100 millions de dollars en 2017.

Nettoyage de coques de bateaux

Un client a demandé à Caterpillar Marine d’analyser l’impact du nettoyage de la coque sur la performance de la flotte. La société a utilisé ses données intégrées à sa plate-forme Big Data Asset Intelligence et a effectué des analyses basées sur des capteurs sur les navires fonctionnant sans et avec les coques nettoyées. Après la découverte de certaines corrélations, Caterpillar avait conseillé de nettoyer les coques tous les 6,2 mois, et non tous les 2 ans. Cela a permis l’exploitation la plus efficace de leurs navires, l’amélioration de l’image de marque et la satisfaction des clients.

Utilisation du Deep Learning de le manufacturing

Alimentées par des technologies de pointe comme le Big Data et l’IoT dans les process de fabrication, les smart factories génèrent une intelligence de la production, ce qui a un impact sur toute une organisation. Aujourd’hui, la fabrication accède à une quantité inimaginable de données issues de multiples capteurs contenant de multiples formats, structures et sémantiques. En passant des données à l’intelligence de le fabrication, l’apprentissage profond (ou deep learning) a reçu beaucoup d’attention en tant qu’innovation majeure dans le domaine de l’intelligence artificielle. Les techniques de deep learning permettent d’apprendre automatiquement à partir des données, de détecter les tendances et de prendre des décisions. Nous pouvons distinguer différents niveaux d’analyse de données, y compris l’analyse prédictive, l’analyse prescriptive, l’analyse diagnostique et l’analyse descriptive.

  • L’analyse prédictive utilise des modèles statistiques pour faire des prévisions sur les possibilités de production future et de dégradation des équipements.
  • L’analyse prescriptive offre de multiples scénarios pour passer à l’action, en se basant sur l’analyse prédictive
  • L’analyse diagnostique a pour but de rapporter la raison d’une panne d’équipement.
  • L’analyse descriptive consiste à conclure ce qui se passe actuellement en analysant les paramètres opérationnels, l’environnement et les conditions du produit.

Ces analyses avancées, issues d’un apprentissage profond, transforment la fabrication en installations intelligentes à haute performance. Les avantages sont nombreux : réduction des coûts d’exploitation, adaptation à la demande des clients, augmentation de la productivité, réduction des temps d’arrêt, obtention d’une meilleure visibilité et d’une plus grande valeur ajoutée pour les opérations en général.

Conclusion sur l’IA dans le secteur de l’industrie de production

Depuis des années, la robotique, l’analyse de données et l’automatisation constituent une part importante de l’industrie manufacturière. L’adoption de plus en plus répandue de l’IA dans le secteur industriel semble être davantage une évolution à long terme plutôt qu’une perturbation temporaire de l’industrie. La technologie est déjà là, et la mise en œuvre plus massive est une question de temps – selon McKinsey, d’ici 2025, les usines intelligentes généreront 37 billions de dollars.

Êtes-vous prêt à vous lancer dans l’avenir ? Avant de passer à l’action, il est surtout nécessaire d’étudier les opportunités, les implications et les retombées que cela implique. Il est vraiment important d’être clair et cohérent sur ses objectifs et la manière d’y parvenir.

Le meilleur conseil que l’on peut vous donner est de se faire accompagner par des spécialistes du domaine, qui est en perpétuelle évolution, mais aussi de s’engager dans une démarche constructive avec ses équipes en se basant non plus sur l’intelligence artificielle mais l’intelligence collective.

Sources :

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Valentin Biasi

Valentin Biasi

Président fondateur

Data Scientist et ingénieur Machine Learning avec des compétences complémentaires en Data Engineering et en développement Python.

Après avoir finalisé mon doctorat en 2014, j’ai travaillé en recherche appliquée sur des méthodes de machine learning et de deep learning pour le compte de grands industriels du secteur aéronautique. Depuis mi-2019, je suis travailleur freelance et je suis totalement dédié à aider mes clients à développer leurs projets de science des données.

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