Intelligence Artificielle

Schneider Electric : L’IA au service de la sécurité fonctionnelle des processus industriels

Schneider Electric : L’IA au service de la sécurité fonctionnelle des processus industriels

Dans un monde industriel en constante évolution, la sécurité des processus est primordiale. Schneider Electric a récemment annoncé une acquisition de brevet révolutionnaire qui utilise l’intelligence artificielle (IA) pour optimiser la sécurité fonctionnelle des processus industriels. Cet article explore les implications de cette innovation, ses avantages, ainsi que les défis potentiels qu’elle pourrait engendrer.

Une approche systématique de l’analyse des risques

Le brevet de Schneider Electric repose sur l’utilisation de l’apprentissage par renforcement basé sur l’IA pour évaluer les dangers potentiels des processus et générer des mécanismes de protection. Cette méthode introduit une façon systématique de réaliser des analyses de risques, améliorant ainsi les études HAZOP (Hazard and Operability) grâce à l’analyse des données en temps réel et à l’apprentissage continu. Cela permet de simuler plusieurs risques et solutions, offrant ainsi une approche proactive à la sécurité.

Renforcement des connaissances en matière de sécurité

L’IA joue un rôle crucial dans la construction et la rétention des connaissances en matière de sécurité dans les industries. Dans des secteurs où ces connaissances font défaut, les systèmes d’IA peuvent compiler des rapports d’incidents, prédire des dangers potentiels et générer des procédures de sécurité. Ce processus, rapide et adaptable, permet une surveillance continue, ce qui était auparavant impossible avec une supervision humaine seule.

Les systèmes d’analyse des risques basés sur l’IA peuvent également renforcer l’expertise des spécialistes de la sécurité des processus, améliorant ainsi la prise de décision et garantissant une sécurité fonctionnelle robuste pour les installations industrielles et leurs employés. En créant un référentiel de données de sécurité, ces systèmes permettent d’apprendre et d’adapter de nouveaux modèles de perception des risques.

Les préoccupations liées à l’IA

Cependant, l’adoption de l’IA suscite des inquiétudes. Certains craignent que cela ne réduise le rôle des travailleurs humains et leurs capacités. D’autres estiment que l’inspection et l’analyse des données par l’IA peuvent être intrusives. Néanmoins, l’enregistrement des incidents et leur évaluation peuvent servir d’outil d’apprentissage pour sensibiliser les travailleurs à leur environnement et maintenir de bonnes pratiques.

Le brevet de Schneider Electric vise à améliorer la sécurité en déployant deux agents d’IA dans un environnement industriel répliqué. Le premier agent détecte les défaillances potentielles en modifiant les conditions (pression, changements chimiques) pour exposer les vulnérabilités du système. Le second agent, quant à lui, minimise ces défaillances en évaluant des mesures préventives telles que des alertes et des arrêts. Grâce à des simulations répétées, ces agents affinent leurs tactiques de mitigation des risques, adoptant une stratégie basée sur l’information pour identifier et atténuer les menaces industrielles.

Une force et une faiblesse

Selon un rapport de la société d’intelligence technologique ABI Research, le marché de la cybersécurité OT devrait atteindre 21,6 milliards de dollars d’ici 2028, contre 12,75 milliards en 2023, avec un taux de croissance annuel d’environ 9,2 %. Bien que l’analyse des risques basée sur l’IA puisse améliorer la sécurité, elle expose également les installations industrielles à des menaces cybernétiques. Les attaquants pourraient manipuler les systèmes de sécurité, entraînant des accidents ou des défaillances majeures.

Un autre défi majeur réside dans l’exploitation hostile des agents d’IA. Si des attaquants altèrent le processus d’apprentissage en fournissant de fausses données, la capacité du système à identifier et à éviter les risques pourrait être compromise. Sans mesures de cybersécurité adéquates, l’analyse de sécurité alimentée par l’IA pourrait devenir une porte d’entrée pour des attaques cyber-physiques, mettant en péril les processus commerciaux et la vie humaine.

Un modèle hybride, pas uniquement basé sur l’IA

Schneider Electric prône une approche prudente et sécurisée de l’implémentation de l’IA dans l’évaluation des risques. L’IA est utilisée comme un point de contrôle supplémentaire, et non comme un remplacement de la supervision humaine. Ce modèle hybride combine les connaissances en matière de sécurité des processus humaines et les insights de l’IA, permettant aux entreprises d’adopter des procédures de sécurité basées sur l’IA avec plus de confiance. En intégrant l’IA de cette manière, les entreprises peuvent répondre aux exigences de sécurité, réduire les coûts opérationnels et améliorer la prévention des risques pour leurs employés.

Mitsubishi Electric : L’IA au service de l’Optimisation Industrielle avec MELSOFT MaiLab

Mitsubishi Electric : L’IA au service de l’Optimisation Industrielle avec MELSOFT MaiLab

Introduction à l’IA dans l’Industrie

L’intelligence artificielle (IA) transforme rapidement les environnements industriels, offrant des opportunités inédites aux fabricants. Au-delà de l’amélioration de la productivité et des performances, l’IA enrichit les connaissances des experts et facilite le transfert de savoir-faire au sein des organisations. Ces avantages, souvent sous-estimés, sont cruciaux pour la compétitivité, souligne Christian Nomine, chef de produit stratégique chez Mitsubishi Electric EMEA, dans le podcast « Où en est l’IA ? ».

L’Impact des outils IA dans l’Industrie

Les outils d’IA, comme les chatbots (dont ChatGPT), sont au cœur de l’actualité pour leur impact potentiel. Cependant, des solutions industrielles existent déjà, utilisant l’apprentissage automatique pour optimiser les processus de fabrication, améliorer la qualité des produits et augmenter la productivité. Ces solutions offrent des interfaces intuitives qui facilitent l’adoption des technologies intelligentes.

Les défis des fabricants

Face à une concurrence croissante, les fabricants doivent continuellement améliorer leur efficacité, leur production et leur rentabilité. Bien que cela soit réalisable avec les nouvelles technologies, initier une démarche en science des données et IA peut être complexe. Mitsubishi Electric répond à ce défi avec MELSOFT MaiLab, un outil de science des données IA conçu pour rendre les machines, lignes et usines plus intelligentes.

MELSOFT MaiLab : Un outil pour tous

Adapté aux débutants comme aux experts en IA, MELSOFT MaiLab combine l’expertise humaine avec des données empiriques pour optimiser les processus et opérations. Il aide les spécialistes à affiner leurs compétences et facilite la montée en compétence des nouvelles recrues, tout en offrant une plateforme de connaissances objective. L’IA, loin de remplacer l’humain, le renforce en permettant des décisions plus précises et rapides.

Conclusion : L’IA, un atout essentiel

L’IA est devenue indispensable pour améliorer la productivité et favoriser la transmission des compétences. Des outils comme MELSOFT MaiLab introduisent une nouvelle approche de l’automatisation, où l’humain et la technologie collaborent pour des performances optimales.

Pour en savoir plus sur MELSOFT MaiLab, visitez le site officiel : https://emea.mitsubishielectric.com

L’Intelligence Artificielle fait son entrée dans la production

L’Intelligence Artificielle fait son entrée dans la production

Comment l’IA fonctionne-t-elle dans la production industrielle ? Près de 120 experts ont échangé leurs points de vue à ce sujet lors du congrès Smart Factory organisé par le magazine spécial « Automobile Industry » de Geman.

« L’intelligence artificielle est comme un adolescent. On ne sait jamais ce qui va se passer et s’il faut s’inquiéter. »

Gerhard Keller, responsable du secteur automobile et de l’industrie en Allemagne chez Google Cloud

Visites exclusives : usine de recherche et pratiques de fabrication

La « partie théorique » dans l’amphithéâtre a été complétée par deux rendez-vous exclusifs sur place qui ont conduit les participants à la conférence à l’usine de recherche de Karlsruhe pour la production intégrée à l’IA et à l’usine de camions Daimler à Wörth. Manuel Bögel, directeur de l’usine, a rendu les choses passionnantes : « Notre production de camions est en pleine transformation. Les nouveaux modèles de camions électriques sont intégrés progressivement à la production existante.

Cette année marque le lancement de l’E-Actros 600, le premier camion longue distance électrique à batterie de Daimler Truck, dont l’autonomie peut atteindre 600 kilomètres (environ 373 miles). Dans la plus grande usine de camions d’Europe, qui emploie environ 10 000 personnes et produit 470 camions par jour, l’intelligence artificielle joue un rôle de plus en plus important dans l’assurance qualité et le contrôle de la production.

Les experts s’accordent à dire que l’intelligence artificielle « adolescente » deviendra très bientôt adulte, malgré son immaturité actuelle. La seule question est de savoir à quelle vitesse cela se produira. « Nous n’avons aucune idée du rythme de développement futur, mais cela se produira très, très rapidement », est convaincu Bernd Mangler, SVP Automotive, Battery, Projects chez Siemens AG.

« La démocratisation des données » pour des solutions plus rapides

Sebastian Jonas, responsable des nouveaux concepts de production chez Schaeffler, a présenté un processus d’assemblage automatisé soutenu par l’IA pour des composants complexes de boîtes de vitesses, qui a été mis en œuvre pour la première fois dans une usine chinoise de Schaeffler.

Il met en garde contre un enthousiasme aveugle : Selon M. Jonas, la « démocratisation des données » est également importante. Le directeur de Siemens, M. Mangler, l’a exprimé de manière plus radicale : « Quiconque a besoin de 20 signatures pour un accord peut oublier la numérisation ».

Sans créativité humaine, il n’y a pas d’intelligence artificielle

Olaf Sauer a appelé les participants à ne pas négliger l’être humain dans l’euphorie de l’IA. « La créativité humaine est indispensable au développement de l’IA », a déclaré le directeur adjoint de l’institut Fraunhofer IOSB, responsable de l’automatisation et de la numérisation. Ou comme on peut le lire dans une brochure de l’IOSB : « L’intelligence artificielle fera partie de tous les systèmes informatiques liés à la production. Mais ce seront toujours des personnes qui évalueront et prendront des décisions. »

L’IOSB exploite l’usine de recherche de Karlsruhe en collaboration avec le Fraunhofer ICT et l’Institut Wbk pour la technologie de production de l’Institut de technologie de Karlsruhe (KIT). Sur 5 000 mètres carrés d’espace de production, les scientifiques, avec des partenaires de l’industrie et de la recherche, se concentrent sur des projets d’IA liés à l’industrie. Les principaux sujets sont l’industrie 4.0, la construction légère et la mobilité électrique/les systèmes de batteries.

Rendre les processus rapidement utilisables en production

Les participants à la conférence ont discuté sur place avec des chefs de projet, entre autres, d’un concept d’assemblage modulaire pour les cellules de batteries, du démontage de démarreurs électriques par des robots collaboratifs, de l’utilisation de jumeaux numériques, de l’échange de données dans des salles de données telles que Catena-X et d’une plateforme de fournisseurs « intelligente » pour le « Manufacturing-as-a-Service ».

Une grande expertise parmi les exposants

Nicholas Baldwin de Rockwell Automation Solutions (plateforme de fabrication intelligente basée sur le cloud), Harald König de Shyftplan (planification des équipes en temps réel assistée par l’IA) et Arnd Grootz de PSI FLS Fuzzy Logistics & Neuro Systems, ainsi que Gianluca Di Buo du partenaire de coopération Idea pour le matériel (y compris les robots mobiles et intelligents pour la maintenance prédictive), ont présenté des cas d’utilisation qui sont déjà utilisés par les clients.

Les personnes intéressées ont trouvé des contacts pour des questions individuelles dans une exposition accompagnant le congrès. Outre les entreprises mentionnées, les exposants comprenaient Advantech, fournisseur de technologies IoT industrielles, les fournisseurs de logiciels Aunovis et Oniq, la start-up sud-coréenne Aimmo, experte en services de données basés sur l’apprentissage profond, et les systèmes d’analyse d’images Vision Tools.

La qualité des produits et des processus en ligne de mire

Le directeur de Rockwell, M. Baldwin, a également fait état d’une enquête menée auprès de 1 500 clients, selon laquelle 83 % des entreprises interrogées souhaitent mettre en œuvre des projets d’IA générative en 2024. 45 % des personnes interrogées prévoient d’utiliser des outils d’IA pour l’assurance qualité et 39 % pour l’optimisation des processus. La cybersécurité (40 %), la gestion des ressources (34 %) et la robotique (33 %) ont également été mentionnées comme autres domaines d’application privilégiés.

« Live Show » : L’IA dans la fabrication des camions Daimler

Pour conclure la journée Smart Factory 2024, les participants ont eu l’occasion de découvrir l’application pratique des outils d’IA dans le contrôle de la qualité sur le site de production de Daimler Truck à Wörth. Les outils d’IA y sont utilisés non seulement pour localiser les véhicules en production à un mètre près et coordonner les étapes du processus en conséquence, mais aussi pour contrôler, par exemple, les différents raccords vissés spécifiques au modèle grâce à des processus d’assurance qualité soutenus par l’IA.

Une tâche plutôt complexe en raison de la grande variété de modèles dans la fabrication des camions : Wörth produit à lui seul 460 variantes de carrosserie. 31 variantes de boîtes de vitesses, 40 types d’essieux arrière et 54 types d’essieux avant, et plus d’un million de faisceaux électriques différents sont installés.

Article original disponible sur https://all-about-industries.com/

Cognex lance In-Sight 3800 pour des inspections rapides et précises basées sur l’IA

Cognex lance In-Sight 3800 pour des inspections rapides et précises basées sur l’IA

Cognex Corporation, leader de la vision industrielle, vient de lancer le système de vision In-Sight® 3800. Conçu pour les lignes de production à grande vitesse, l’In-Sight 3800 offre un ensemble complet d’outils de vision, de puissantes capacités d’imagerie et un logiciel flexible afin de fournir une solution entièrement intégrée pour une large gamme d’applications d’inspection.

« L’In-Sight 3800 offre des vitesses de traitement deux fois supérieures à celles des systèmes précédents, ce qui permet d’effectuer des tâches telles qu’une inspection de qualité en un tiers de clin d’œil. Cette puissance accrue permet aux utilisateurs de maximiser le débit et de s’adapter à des lignes plus rapides, tout en offrant la haute précision qu’ils sont en droit d’attendre de la gamme de produits In-Sight. »

Lavanya Manohar, vice-présidente des produits de vision Cognex

Ce nouveau système est doté d’un ensemble complet d’outils de vision qui comprend une technologie d’edge learning basée sur l’intelligence artificielle (IA) et des algorithmes traditionnels basés sur des critères. Les outils d’apprentissage d’edge learning, faciles à utiliser, permettent de résoudre des tâches à forte variabilité et sont configurés en quelques minutes avec seulement une poignée d’images d’apprentissage. Les outils à base de règles, qui ont fait leurs preuves dans l’industrie, sont bien adaptés à la résolution de tâches déterministes avec des paramètres spécifiques.

« Lorsque nous avons choisi Cognex, nous pensions que le temps de traitement de l’In-Sight 3800 serait 30 % plus rapide que celui du système de vision In-Sight 7900 actuellement utilisé. Cependant, lors des tests de qualification, l’In-Sight 3800 s’est avéré 50 % plus rapide dans notre application. »

Nicolas Chomel, directeur du développement technologique SIDEL

L’In-Sight 3800 est propulsé par le logiciel In-Sight Vision Suite, une plate-forme commune à tous les produits In-Sight, qui offre des environnements de développement EasyBuilder® et Spreadsheet. L’interface intuitive EasyBuilder, de type point-and-click, guide les utilisateurs pas à pas tout au long du processus de développement, ce qui la rend idéale pour les applications simples ou courantes, tandis que l’interface robuste Spreadsheet permet d’affiner les paramètres de travail pour les applications avancées ou hautement personnalisées.

« Les options de développement flexibles permettent aux utilisateurs de modifier facilement leur application pour répondre à des exigences nouvelles ou changeantes. Ce faisant, In-Sight 3800 offre une solution évolutive pour répondre aux besoins actuels et futurs en matière d’automatisation des usines. »

Lavanya Manohar, vice-présidente des produits de vision Cognex

Pour plus d’informations, vous pouvez vous rendre sur le site cognex.com

Des caméras B&R dotées d’Intelligence Artificielle

Des caméras B&R dotées d’Intelligence Artificielle

Des caméras B&R avec IA grâce à une collaboration avec MVTec et Hailo

B&R a enrichi sa gamme de caméras intelligentes en y intégrant une fonctionnalité de Deep Learning de pointe en collaboration avec MVTec, un spécialiste des logiciels de vision, et Hailo, un spécialiste des processeurs d’intelligence artificielle. Cette avancée technologique a été présentée pour la première fois en novembre 2022 lors du salon SPS, permettant aux caméras B&R de devenir des dispositifs Edge plus puissants et efficaces.

Les algorithmes de vision basés sur du Deep Learning ouvrent des perspectives prometteuses pour l’amélioration de la qualité, l’accroissement de la productivité et la réduction des déchets. De plus, ils rendent les procédés de fabrication plus flexibles.

« Grâce à notre collaboration avec MVTec, les fabricants de machines ont accès aux fonctions de vision les plus performantes. MVTec est un des plus grands acteurs industriels dans le domaine du Deep Learning et celui des algorithmes classiques basés sur des règles – deux domaines complémentaires qui jouent un rôle essentiel en automatisation de machines. »

Andreas Waldl, expert vision B&R

Détection de caractères à grande vitesse.

Le premier produit issu de la collaboration tripartite est une fonction OCR (reconnaissance optique de caractères) basée sur du Deep Learning. Appelée Deep OCR, cette fonction atteint des cadences de lecture particulièrement rapides, même sur des polices difficiles à reconnaître.

« Nous travaillons depuis de nombreuses années avec B&R afin de développer des solutions de vision industrielle qui créent de nouveaux standard technologiques, notamment pour les systèmes embarqués. Notre toute nouvelle coopération s’inscrit également dans cet objectif. Les clients bénéficient ainsi des avantages de la technologie Deep OCR sans dégradation des performances. »

Thomas Hopfner, chef de produits licences et interfaces chez MVTec

Plus de TOPS, moins de watts

Les performances élevées des algorithmes de Deep Learning nécessitent des processeurs puissants, mais l’utilisation de caméras en tant que dispositifs Edge exige une gestion efficace de la consommation d’énergie pour ne pas dépasser un seuil critique. Hailo répond précisément à ce besoin en combinant puissance de calcul et efficacité énergétique. Les accélérateurs d’inférence de Hailo offrent une remarquable performance de 26 téra-opérations par seconde (TOPS) tout en maintenant une consommation d’énergie considérablement réduite.

« Hailo nous aide à mettre en œuvre des vitesses hors du commun et de l’intelligence là où nos clients en ont le plus besoin pour leurs solutions de fabrication les plus rapides et les plus adaptatives. »

Andreas Waldl, expert vision B&R

« Ce type de collaboration correspond exactement à ce que nous avions en tête quand nous avons fondé la société. La nouvelle caméra B&R utilise l’accélérateur IA haute performance de Hailo. En combinant cette caméra avec les dispositifs edge de B&R et avec les algorithmes d’apprentissage machine avancés de MVTec, nous définissons de nouveaux standards de performance et améliorons ainsi la productivité et la qualité dans les applications industrielles. »

Orr Danon, CEO d’Hailo

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Passionné par l'évolution de l’industrie, j’ai fondé ce site en 2017. Sa vocation ? Vous présenter les dernières nouveautés dans le domaine de la transformation digitale au sein de l'Industrie 4.0.

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