Si l'industrie 4.0 est synonyme de transformation numérique vers une usine plus intelligente, l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique ont un rôle à jouer. Mais comme toute adoption de technologie, celle-ci doit être menée de manière suffisamment pragmatique pour être gérable et créatrice d'avantages concurrentiels quantifiables.
Toutefois, si l'IA et l'apprentissage automatique trouveront facilement leur place dans de nombreux environnements industriels, les défis demeurent, à commencer par l'identification de cas d'utilisation clairs et distincts, en particulier pour les acteurs de moindre taille dont les budgets de déploiement de nouvelles technologies sont limités.
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Une étude publiée au début de l'année par le Capgemini Research Institute démontre que l'IA est essentielle pour les constructeurs qui doivent s'inventer un avenir en temps réel.
Basée sur des entretiens avec d'authentiques constructeurs, l'étude « Scaling AI in Manufacturing Operations: A Practitioner's Perspective » identifie de nombreux exemples de mise en œuvre d'IA, et notamment la surveillance en temps réel où l'IA sert à la maintenance des machines et des ressources de production. Le cas d'utilisation le plus populaire de l'IA dans la construction, d'après l'étude Capgemini, est la maintenance prédictive, qui permet d'effectuer les opérations de maintenance au moment optimal avant la panne probable des machines ou des équipements. Les algorithmes d'IA complexes et l'apprentissage automatique sont capables de faire des prédictions fiables quant à l'intégrité des ressources et des machines. Dès lors, dans la mesure où la maintenance devient plus préventive, la durée de vie des équipements peut être étendue.
La maintenance préventive n'est qu'un des nombreux avantages de l'IA et de l'apprentissage automatique pour la surveillance en temps réel dans un environnement industriel. Ils peuvent aussi contribuer à réduire les retards de production et à suivre les taux de résidu, ou encore permettre à un fabricant de mieux comprendre les processus et les flux de travail grâce à l'application de modèles d'apprentissage automatique renseignés par des données prises en contexte.
Le contrôle de la qualité peut aussi être pris en charge par IA par exemple avec des caméras à haute définition analysant les images en temps réel pour évaluer les produits de sorte qu'ils répondent aux exigences de performance et de conformité d'industries réglementées comme l'industrie automobile. En évaluant les images de composants prises sur une ligne de production, il est possible de repérer automatiquement les écarts par rapport à des standards de qualité établis en les comparant à des images approuvées stockées dans une base de données. En cas d'écart par rapport aux standards établis, une équipe de vérification est notifiée de la nécessité d'intervenir.
Tout comme l'industrie 4.0 couvre toute la chaîne d'approvisionnement au-delà de l'usine, les opportunités qui s'offrent à l'IA et à l'apprentissage automatique sont aussi vastes. L'apprentissage automatique peut ainsi contribuer à améliorer la précision de la prévision de la demande en ligne avec la promotion et les campagnes marketing des produits afin que ces derniers soient en quantité suffisante dans les circuits de distribution, à commencer par les magasins. En utilisant l'apprentissage automatique pour renseigner les efforts collaboratifs entre les équipes marketing, vente, gestion des comptes et chaîne d'approvisionnement, un constructeur peut améliorer sa rentabilité en réduisant des erreurs prévisionnelles pouvant conduire à des ventes manquées, à des écarts importants entre la production et la demande, ainsi qu'à l'obsolescence des produits.
Mais au vu des possibilités immenses qu'offrent l'IA et l'apprentissage automatique pour transformer les environnements de fabrication en usines intelligentes, les constructeurs peuvent se sentir intimidés, et il est juste de dire que l'adoption de l'IA et de l'apprentissage automatique n'est pas sans écueils.
La science des données est un composant clé de la fabrication assistée par IA
Si vous voulez réellement profiter de l'IA et de l'apprentissage automatique, il est impératif que vous sachiez exactement ce que vous allez en faire. Leur utilisation pour améliorer le contrôle qualité ou la maintenance prédictive sont d'excellents points de départ, mais même si vous disposez de cette clarté, il n'en reste pas moins de nombreux obstacles à franchir.
Si l'internet industriel des objets (IIdO) utilise des capteurs et des caméras pour collecter les données en provenance de l'usine, la création d'une intelligence numérique à l'aide d'IA et d'apprentissage automatique exige un travail immense de documentation des connaissances — après tout, ce sont les personnes, celles qui travaillent à l'atelier, qui assurent la maintenance, qui approvisionnent en matières premières et distribuent les produits finis, qui détiennent la connaissance de l'environnement. Vous devez être en mesure de codifier toute cette expertise.
La maintenance prédictive par IA et apprentissage automatique peut engendrer de grandes économies en termes de production car elle vous évite de coûteuses interruptions et vous permet de traiter les problèmes avant qu'ils ne prennent trop d'ampleur. Remarque importante : elle doit aussi s'effectuer dans le respect des normes de sécurité.
En résumé, l'utilisation de l'IA et de l'apprentissage automatique exige de grandes capacités de traitement des données, ce qui signifie que les constructeurs doivent désormais rivaliser pour attirer les compétences en sciences des données et apprendre à intégrer cette expertise dans l'ensemble de l'environnement de fabrication.
L'IA et l'apprentissage automatique doivent être renseignés par des données de qualité. Sans ces données, vous ne tirerez pas pleinement parti des capacités d'automatisation et d'analyse que promet l'usine connectée. Même avant l'avènement de l'industrie 4.0, l'intégration de données de nature et de formats différents était difficile car elles doivent être extraites non seulement de systèmes de technologie de l'information (IT) mais aussi de systèmes de technologie opérationnelle (OT). Si vous avez déjà entamé votre transformation numérique, vous avez des employés chargés de servir d'intermédiaires entre IT et OT ainsi que d'experts du domaine de production — car il vous faut des personnes qui comprennent les processus de production et les systèmes d'information.
Dans un environnement de fabrication, les données sont extrêmement variées. Vous devez non seulement recueillir toutes les informations pertinentes, mais aussi « nettoyer » et organiser ces données de manière à ce qu'elles soient exploitables. Pour être prises en compte par l'IA et l'apprentissage automatique, les données doivent être cohérentes et les différents flux combinés pour qu'elles soient enrichies de données contextuelles vous permettant de prendre des décisions mieux informées. Dans certains cas, vous souhaitez que l'IA et l'apprentissage automatique décident à votre place en temps réel sur de petites quantités de données. Dans d'autres cas, vous pouvez être en cours d'ingestion de grandes quantités de données historiques amassées avec le temps.
Une gestion efficace et réussie des données ne vous permet pas seulement d'améliorer la maintenance et le contrôle qualité grâce à l'IA et à l'apprentissage automatique. Elle transforme aussi le processus de fabrication et crée de nouvelles opportunités de marché.
IA et apprentissage automatique créent des opportunités sur l'ensemble de la chaîne d'approvisionnement
En plus d'améliorer la production des processus existants, l'IA et l'apprentissage automatique permettent aussi un meilleur développement de produits.
Avec la conception générative, l'IA peut utiliser des informations détaillées comme le temps disponible, les ressources et le budget pour suggérer de nouveaux modes de production des objets. Ces approches peuvent ensuite être affinées par l'application de modèles d'apprentissage profond. Avec suffisamment de maturité d'une IA tirant parti de données en temps réel, les chaînes d'approvisionnement peuvent être ajustées en temps réel sur la base de suggestions de l'IA prenant en compte toute une variété de facteurs tels que les tendances économiques, les habitudes d'achat des consommateurs, les décisions gouvernementales ainsi que les disruptions causées par les mouvements sociaux ou les catastrophes naturelles. La prise en compte de ces facteurs peut permettre de procéder plus efficacement pour acquérir des matières premières, réduire les retards et les temps d'immobilisation ou guider les décisions d'expansion à l'aide de modèles prédictifs reposant sur des données historiques.
En incorporant progressivement l'IA et l'apprentissage automatique dans l'environnement de fabrication, les organisations peuvent créer des usines plus intelligentes capables d'auto-optimiser les processus et les produits existants tout en se préparant à s'adapter rapidement en vue de nouvelles opportunités.