Article original disponible sur omron.eu
L’intelligence artificielle (IA) fait des percées dans le secteur industriel. McKinsey (Société de conseil auprès des directions générales) a récemment prédit une forte augmentation mondiale sur le marché des services, des logiciels et du matériel basés sur l’IA. Une croissance annuelle pouvant atteindre 25 % est envisagée. Ce marché est estimé à 130 milliards de dollars américains d’ici 2025. Mais l’IA représente également un défi majeur pour les industries européennes. L’Europe est actuellement en retard dans ce domaine par rapport aux États-Unis et à la Chine. Alors, comment pouvons-nous commencer à mettre en œuvre l’IA ? La maintenance prédictive est un domaine qui démontre ses avantages et son potentiel.
L’IA en milieu industriel
L’utilisation de technologies et de robots basés sur l’IA dans les environnements industriels n’en est qu’à ses débuts. Cependant, de plus en plus de fabricants reconnaissent son potentiel. L’IA devrait à termes augmenter l’efficacité globale des équipements, réduire les coûts et stimuler la productivité. Les entreprises d’autres secteurs devraient peut-être suivre l’exemple des secteurs de la santé et de l’automobile.
Tim Foreman, directeur de la recherche et du développement d’Omron, commente : « Les entreprises de fabrication sont plutôt conservatrices, car elles travaillent souvent avec des machines qui doivent fonctionner pendant 20 ans ou plus. Mais cela ne veut pas dire qu’elles doivent rester à la traîne en matière d’intelligence artificielle. Il est temps d’examiner de plus près les opportunités et les possibilités des technologies innovantes dans l’environnement industriel ».
L’IA pour les entreprises de toutes tailles
Les pays européens doivent accorder plus d’attention à l’automatisation et à l’IA. Jusqu’à récemment, certaines petites et moyennes entreprises (PME) pensaient que l’IA était trop compliquée et trop coûteuse. Il existe également de nombreuses conceptions complexes et uniques dans la construction d’usines et l’ingénierie mécanique. Les expériences d’apprentissage ne peuvent donc pas être facilement transférées à partir d’autres machines. La complexité de la plupart des systèmes est généralement si élevée qu’il n’est pas possible de décrire l’ensemble du système rapidement et simplement.
Les PME étant souvent plus proches des clients, peuvent être également plus agiles. Cependant, elles doivent pouvoir maintenir leurs coûts de production à un niveau bas pour pouvoir concurrencer les entreprises plus importantes. Une solution consiste à utiliser des robots et des solutions d’IA telles que des logiciels et des applications à source ouverte qui reposent sur l’apprentissage machine. Les grandes entreprises technologiques telles que Google et Amazon en sont les pionnières.
Pour tirer le meilleur parti de ces nouvelles possibilités, les entreprises doivent travailler avec de grandes quantités de données et des algorithmes avancés, les deux pierres angulaires de l’IA. Les dirigeants et les employés ont donc besoin d’une formation dans ce domaine. Les fournisseurs de robotique et d’automatisation développent actuellement des intégrateurs d’IA qui aideront les PME à faire un usage efficace de l’IA. Les entreprises doivent donc se concentrer sur les opportunités et élargir leurs compétences.
AI at the edge
Les technologies basées sur l’IA contribuent à forger une nouvelle harmonie entre l’homme et la machine : « l’harmonie de l’usine ». Mais cela n’est possible que si les projets d’IA sont planifiés et mis en œuvre de manière stratégique et globale.
Le contrôleur d’IA d’Omron est la première solution d’IA au monde qui fonctionne « at the edge » (avec un matériel basé sur l’IPC Sysmac NY5 et l’unité centrale NX7) et qui reconnaît des modèles basés sur des données de processus collectées directement sur la chaîne de production. La plate-forme Sysmac intègre ce contrôleur. Il s’agit d’une solution complète d’automatisation, y compris le mouvement, la robotique, le traitement de l’image et la sécurité des machines. Elle peut être utilisée directement dans la machine, pour éviter les pertes d’efficacité. En partant des problèmes d’efficacité les plus importants, l’optimisation obtenue peut être étendue à l’ensemble de l’atelier de production.
Ce contrôleur d’IA est plus facile et plus rapide à mettre en œuvre que d’autres solutions et l’IA au niveau de la machine est idéale pour la maintenance prédictive et le contrôle des machines. Il combine des fonctions de contrôle de ligne avec un traitement de données en temps réel basé sur l’IA. Cela permet aux entreprises d’identifier rapidement les situations imprévues et d’y répondre en temps réel, en améliorant la qualité, la maintenance et le cycle de vie des machines.
Edge Computing vs. Cloud Computing
Le Cloud Computing implique un accès simple et sans complication aux données et aux systèmes. Cependant, dans les environnements industriels, les fabricants ont besoin d’un moyen de regarder à l’intérieur de la machine et de vérifier les performances en temps réel.
L’Edge Computing améliore le contrôle et la sécurité et limite les ressources telles que le matériel et les algorithmes. Les capteurs recueillent les informations requises directement sur la machine. Ils permettent une analyse plus approfondie et plus actualisée des données. Les informations importantes peuvent être consolidées et comprimées, ce qui optimise encore plus le contrôle et la transparence.
Le Cloud permet la gestion de grandes quantités de données et aux analyses à long terme. Cependant, l’IA à la périphérie est essentielle pour les applications en temps réel. En effet, des capteurs peuvent surveiller les lignes de production et les machines en temps réel. Toutes les données collectées permettront à termes de détecter rapidements certaines anomalies.
Conclusion
Des technologies telles que le contrôleur d’IA reposent sur l’IA dans sa forme la plus simple, mais ce type de reconnaissance de formes continuera à évoluer. Pour voir une mise en œuvre plus complète des solutions basées sur l’IA dans l’environnement industriel, l’IA doit devenir plus conviviale et les entreprises doivent avoir davantage confiance en elles.
Dans ce contexte, les aspects commerciaux sont toujours plus importants que les considérations technologiques. Les objectifs commerciaux et les plans futurs doivent déterminer l’utilisation de la technologie et non l’inverse. En fin de compte, l’IA en usine peut être beaucoup plus simple et facile que vous ne le pensez !
