Intelligence Artificielle

IA : Comment les entreprises industrielles rattrapent leur retard

par Vincent R. | 07/04/2020 | Industrie 4.0, Intelligence Artificielle, Maintenance

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 !

Webinaire – Faut-il intégrer l’Intelligence Artificielle au sein de sa PME ?

par Vincent R. | 14/10/2019 | Agenda, Industrie 4.0, Intelligence Artificielle

Le ministère de l’Économie et de l’Innovation (MEI) et l’Association pour le développement de la recherche et de l’Innovation du Québec (ADRIQ) collaborent depuis mars 2017 à l’élaboration d’une série de webinaires portant sur différents sujets liés à l’industrie 4.0.

Ce webinaire gratuit aura lieu le jeudi 31 octobre de 18h à 19h (Heure Paris/France) et portera sur l’intelligence artificielle. Découvrez ce que c’est et s’il s’agit de la bonne solution pour votre PME !

Principaux points abordés durant le webinaire :

Contexte, défis et enjeux
Préalables et questions à se poser
Accroître la productivité
Pour comprendre, prédire et prescrire un phénomène
Pour automatiser une tâche
Les acteurs à impliquer
Comment éviter le « trip » technologique

Ce webinaire est gratuit et ouvert à tous. Le contenu s’adresse davantage aux PME, mais les points abordés peuvent intéresser tous les types d’entreprises. Pour participer, vous devez obligatoirement vous inscrire à cette adresse.

Industrie 4.0 : Comment les machines intelligentes transformeront tout ce que nous connaissons

par Vincent R. | 26/08/2019 | Industrie 4.0, Intelligence Artificielle, Vidéos

M. Lorenz dirige le secteur mondial des machines et de l’automatisation industrielle du BCG et est responsable des principaux programmes de transformation numérique chez les acteurs du secteur des machines et de l’automatisation.

La quatrième révolution industrielle est à nos portes : des machines pleines d’intelligence. Cette transformation transformera la façon dont la fabrication fonctionne aujourd’hui, la rendant 30% plus rapide et 25% moins chère car une machine saura quand elle fait une erreur et se corrigera d’elle-même. Markus Lorenz estime que la prochaine génération d’industrialisation pourrait permettre à l’industrie alimentaire d’économiser à elle seule 50 milliards de dollars par an. Markus Lorenz explore les nombreuses répercussions de cette révolution manufacturière sur l’économie et les nouveaux emplois que cette révolution va créer.

Vidéo © TED Institute – Publiée le 04/09/2015

iLogistics, le robot qui va révolutionner la préparation de commandes

par Vincent R. | 27/06/2019 | Automatisation, Industrie 4.0, Intelligence Artificielle, Robotisation

iFollow, révèle son dernier né, iLogistics, le 1er robot autonome et collaboratif s’appuyant sur l’IA et le Deep Learning, conçu et taillé pour augmenter drastiquement les volumes de préparation de commande en entrepôts et améliorer durablement les conditions de travail des préparateurs de commandes.

Une augmentation de la productivité et une amélioration des conditions de travail

L’enjeu de concilier des impératifs difficilement conciliables était de taille : comment aider des entrepôts à gagner en productivité sur la préparation de commande, sans perdre en agilité face aux évolutions du marché, tout en réduisant les conditions de pénibilité des préparateurs ? La réponse devait passer par la mise à disposition d’une solution robotique prête à l’emploi, “intelligente”, adaptable à tout environnement d’exploitation et configuration d’entrepôt et calibrée pour optimiser les flux existants. Et ainsi prendre le contrepied de certains standards actuels, au rendement incertain, qui se rapprochent davantage d’un système global et lourd (nécessitant de repenser intégralement la configuration d’un entrepôt).

Une approche évolutive et modulaire

Pour relever ces challenges humains, techniques et opérationnels, Nicolas Menigoz et Vincent Jacquemart, fondateurs de iFollow, ont constitué une équipe aux talents uniques issus d’écoles de 1er rang en firmware, programmation, radar, conception mécanique et électronique embarquée, afin de mettre au point iLogisitics, un robot autonome et collaboratif, boosté à l’intelligence artificielle. iLogistics aux attributs techniques inégalés voyait ainsi le jour : capacité à transporter jusqu’à 300 kg de marchandises, à s’adapter à tout support existant (rolls, palettes, chariots), à fonctionner 16h en autonomie (base de recharge intelligente) et ne nécessitant aucune installation d’infrastructure fixe.

Cette approche évolutive et modulaire permet ainsi de répondre aux enjeux de marchés qui requièrent une réactivité toujours plus importante des entrepôts : saisonnalité et pics de ventes, caractère onéreux ou périssables des produits transportés et respect de la promesse d’une enseigne à livrer ses clients dans un délai toujours plus court. Justement, pour faire face à une hausse de ses commandes et de congestion des flux, le client n’a qu’à ajouter simplement de nouveaux iLogistics sans avoir à investir dans un projet d’extension coûteux.

Une solution pensée pour s’adapter à l’environnement d’exploitation existant

Plus concrètement, iLogistics par son interaction avec le préparateur de commande peut soit le guider ou avancer de manière concertée avec ce dernier sur la préparation de plusieurs commandes, soit faire le lien de manière autonome entre différentes zones (principe de “Goods-to-Man”) sur l’acheminement d’une seule et même commande selon une trajectoire optimale de picking. Aussi, une flotte d’iLogistics peut se mouvoir en toute autonomie, dans un environnement dynamique, et optimiser le déplacement de chaque robot, afin que le préparateur de commandes ait toujours un robot à servir à proximité. En captant en continu les spécificités de l’entrepôt (volumétrie et flux), les iLogistics sont à même de pouvoir se localiser, naviguer et se déplacer de manière autonome dans l’entrepôt. Aussi, la solution a été pensée pour s’intégrer et compléter l’environnement d’outils du client (type WMS et WCS ) permettent au robot de hiérarchiser intelligemment les prochaines 3 opérations de roulage ou de préparation de commande à réaliser.

De ces différents cas de picking, résulte une meilleure fiabilité des opérations, et une qualité accrue de préparation et pré-conditionnement des commandes. En terme de performances opérationnelles, cela se traduit par un accroissement observé de 28 à 42,5% des volumes de préparations de commandes réalisées par heure et par picker. Ainsi, par l’instantanéité du déploiement d’une flotte (opérationnelle et paramétrable en 4h), tout directeur logistique ou d’automatisation bénéficie d’un retour sur investissement prédictible et inférieur à 18 mois, à contrepied des systèmes alternatifs (investissements lourds, peu modulables et rapidement obsolètes).

Une solution éprouvée

Ainsi la capacité d’iLogistics à opérer nativement en conditions extrêmes et exigeant (-25°C à +40°C) et les gains de productivité observés ont rapidement convaincu l’un des leaders de la livraison de produits alimentaires surgelés, de tester et déployer les robots iFollow.

Vers une vision toujours plus affirmée de l’entrepôt 4.0

Autant de perspectives qui permettent à iFollow d’intensifier et démocratiser son approche de la “préparation de commande repensée”. Ces enjeux iront de pair avec un renforcement de l’équipe (aujourd’hui de 15 personnes) où les opportunités sont nombreuses pour rejoindre le prochain fleuron de la robotique propulsée au Deep Learning et ainsi suivre le sillon tracé par d’’Exotec Solutions dont leurs clients communs ont souligné la complémentarité de leurs approches.

Pour en savoir plus sur ce robot autonome et collaboratif, je vous invite à vous rendre sur le site officiel https://www.ifollow.fr/

Comment mettre en place une démarche Industrie 4.0

par Vincent R. | 05/06/2019 | Agenda, Industrie 4.0, Intelligence Artificielle

Mews Partners, en partenariat avec les Arts et Métiers ParisTech et Cad Magazine/Manufacturing.fr, vous propose d’assister le vendredi 28 juin 2019 à une conférence intitulée « L’IA et l’industrie 4.0 au service de l’usine ». Durant cette après-midi vous aurez la possibilité d’échanger sur la mise en place d’une démarche industrie 4.0 au sein de l’usine : freins, conditions de réussite et facteurs clés de succès.

L’industrie bénéfice aujourd’hui de technologies matures, en matière d’intelligence artificielle, de data science et d’lIOT. Pourtant leur déploiement opérationnel est difficile et lent. Comment réussir à sortir de l’expérimentation et aller vers une mise en place à grande échelle industrielle ? Les technologies évoluent vite, contraignant les entreprises à réagir différemment. Le changement doit se faire au travers d’une transformation de l’entreprise à la fois sur les facteurs humains et organisationnels.

Durant cette conférence différentes personnalités et sociétés viendront témoigner : Arts et Métiers ParisTech, Schneider Electric, les start-ups XXII et Ingedata et Alexandre Lacroix, directeur de la rédaction de Philosophie Magazine.

Au programme

14h00 : Allocution de bienvenue par Ivan Iordanoff, DGA Innovation des Arts et Métiers ParisTech et François-Xavier Hermelin, rédacteur en chef de www.manufacturing.fr
14h10 : « Spécificités IA pour l’ingénierie des systèmes physiques », par Ivan Iordanoff, DGA Innovation des Arts et Métiers ParisTech
14h40 : « Les enjeux de l’IA et de l’industrie 4.0 », par Xavier Brucker, Partner IA & Data Science de Mews Partners
15h10 : « Retour d’expérience du déploiement industrie 4.0 chez Schneider Electric », par Thierry Hanau, Enterprise Architect & Smart Factory Director de Schneider Electric
15h40 : « De la préparation de données au déploiement de modèles, comment livrer un projet IA dans l’industrie ? » par Thibault Pindat, Chief Business Officer chez XXII et Jean Wattier, Data Solutions Director chez Ingedata
16h10 : « Comment intelligence artificielle et intelligence humaine peuvent-elles coopérer dans l’usine ? » par Alexandre Lacroix, philosophe et directeur de la rédaction de Philosophie Magazine
16h40 : Table ronde / Questions
17h00 : Cocktail

L’événement aura lieu le vendredi 28 juin 2019 de 14h00 à 17h00 aux Arts et Métiers ParisTech (École nationale supérieure d’Arts et Métiers, 155 Boulevard de l’Hôpital, 75013 Paris)
Pour participer, vous devez obligatoirement vous inscrire (Inscription gratuite) à cette adresse.
Note : La conférence est réservée de préférence aux acteurs métiers du manufacturing.

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