Quel est le rôle de l’IA dans l’industrie manufacturière ?

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L’industrie manufacturière est un secteur très gourmand en données. Jusqu’à présent, la plupart de ces données ont été gérées à un étage différent des processus tels que l’assemblage. L’IA peut désormais traiter suffisamment d’informations assez rapidement pour être immédiatement utile aux ingénieurs sur la chaîne de production. PTC a développé de nombreux outils pour aider les utilisateurs à exploiter la technologie de l’IA.

L’intelligence artificielle est l’une des technologies émergentes les plus intéressantes à l’heure actuelle. L’IA a le potentiel d’avoir un impact sur pratiquement tous les aspects de la société humaine.

Outre l’IA destinée aux consommateurs, cette technologie est également prometteuse pour l’industrie manufacturière. Il existe de nombreux cas d’utilisation des technologies de l’IA, telles que la vision par ordinateur, qui sont utiles dans les environnements quotidiens. Cet article examine plusieurs cas d’utilisation et applications spécifiques de l’IA dans l’industrie manufacturière.

Pourquoi l’IA dans l’industrie manufacturière est-elle importante ?

L’IA a plusieurs cas d’utilisation potentiels dans l’industrie manufacturière, y compris l’automatisation complète de certains processus de travail. À l’heure actuelle, la plupart des rôles assumés par l’IA consistent à aider les travailleurs humains à accéder plus efficacement à davantage d’informations.

Cette utilisation de l’IA permet aux travailleurs expérimentés de mieux travailler. Elle permet également d’assurer la transition des travailleurs vers de nouvelles fonctions ou d’aider les nouveaux travailleurs à apprendre les ficelles du métier plus rapidement. Loin de prendre les emplois des humains, l’IA leur donne les moyens d’agir. Elle veille à ce qu’ils puissent accéder à des postes qui les entreprises cherchent activement à pourvoir.

Quel est l’impact de l’IA sur l’industrie manufacturière ?

Améliorer l’efficacité et la productivité a toujours été une motivation majeure pour la collecte et l’analyse des données. Auparavant, cela signifiait qu’il fallait prélever des données sur le terrain, les analyser dans les bureaux et communiquer les résultats aux travailleurs sur le terrain.

L’intelligence artificielle industrielle – avec une supervision humaine suffisante – peut réaliser l’ensemble de ce processus sur le terrain. Elle peut fournir des informations aux ingénieurs en temps réel, au moment et à l’endroit où ils en ont besoin. Le flux d’informations est ainsi ramené d’une journée ou plus à quelques fractions de seconde. Certains processus, comme la commande de pièces et de matériaux supplémentaires avant qu’ils ne soient épuisés, ont déjà été automatisés par des systèmes d’IA relativement basiques.

L’intelligence artificielle est déjà utilisée dans l’industrie manufacturière pour reconnaître les risques potentiels sur le lieu de travail, automatiser la commande de composants et guider les travailleurs. L’intelligence artificielle industrielle est également utilisée pour aider à analyser les informations et à les transmettre dans des documents et des communications exploitables.

Ces cas d’utilisation existants ne sont pas près de disparaître. Cependant, les progrès de l’intelligence artificielle introduisent de nouveaux cas d’utilisation et rendent les cas d’utilisation existants encore plus efficaces.

Quels sont les avantages de l’IA dans la fabrication ?

1/ Inspection visuelle assistée par l’IA

Le contrôle de la qualité et l’inspection visuelle ont déjà bénéficié d’améliorations massives grâce à l’IA. Vuforia Step Check de PTC accompagne les superviseurs tout au long du processus de formation d’une IA sur des modèles numériques et physiques afin de créer un programme qui aide les ingénieurs d’inspection à identifier et même à résoudre les problèmes potentiels des produits. Step Check automatise ensuite le processus de documentation, augmentant ainsi l’efficacité des travailleurs.

2/ L’IA dans la maintenance des équipements et la gestion des installations

L’IA dans la fabrication peut également utiliser des informations provenant de Internet industriel des objets pour générer des stratégies de maintenance prédictive. Ces stratégies peuvent optimiser la production en maintenant les machines dans un état de fonctionnement optimal. Elles permettent également d’éviter les temps d’arrêt coûteux en programmant la maintenance au lieu d’attendre la réparation. Kepware de PTC de PTC permet aux opérateurs humains de connecter des appareils intelligents et de voir leurs diagnostics en temps réel d’un seul coup d’œil.

Les fabricants intègrent également des systèmes d’intelligence artificielle industrielle dans leurs inventaires afin d’automatiser la commande de pièces et de fournitures essentielles avant qu’elles ne soient épuisées. Les chaînes d’approvisionnement étant déjà sensibles, l’intelligence artificielle peut éviter les retards dus à la simple erreur de ne pas commander les composants à temps.

3/ La CAO assistée par l’IA

IA générative s’avère de plus en plus capable de créer du contenu utilisable à partir d’invites, y compris dans le domaine séculaire de la CAO. Des outils comme Creo sont susceptibles d’être de plus en plus complétés par des données provenant d’une intelligence artificielle spécialisée dans la conception de produits.

4/ Permettre un nouveau type de main-d’œuvre

En outre, la prévalence et l’utilité des processus entièrement automatisés montent en flèche, tout comme le nombre de « cobots » dans l’industrie manufacturière.

L’expansion de leur utilisation dans l’industrie manufacturière ainsi que la croissance explosive dans les domaines des LLM et du traitement du langage naturel contribuent à faire naître le rêve de robots entièrement intelligents et interactifs qui communiquent organiquement avec leurs collègues humains. Toutefois, ce rêve reste pour l’instant une vue de l’esprit.

IA et AR

1/ Un duo puissant dans l’industrie manufacturière

Réalité augmentée est une autre technologie émergente qui a déjà plusieurs cas d’utilisation établis dans la fabrication. Les modèles de réalité augmentée remplacent de plus en plus les maquettes physiques dans les premières phases de conception, ce qui permet d’économiser les coûts des matériaux et le temps d’itération. Ces modèles peuvent également être utilisés dans le cadre de programmes de collaboration à distance afin d’économiser des frais de déplacement, ainsi que pour des modules de formation. Ces modèles peuvent même être générés à partir de programmes de CAO que les entreprises utilisent déjà dans le cadre du processus de conception conventionnel.

Nous avons déjà mentionné l’interaction entre l’intelligence artificielle industrielle et la RA dans la fabrication. Lorsque l’intelligence artificielle alimente les applications de réalité augmentée, les avantages de chaque technologie se multiplient.

Par exemple, la filiale de Magna International Nascote Industries utilisant Vuforia Step Check à la fois pour la formation des nouveaux employés et pour améliorer le processus d’inspection visuelle. Le logiciel a même été en mesure d’identifier une « connexion souple » qui échappait souvent aux ingénieurs chargés de l’inspection mais qui finissait par se desserrer.

L’IA est initialement formée à partir d’images d’un produit physique ou de modèles existants. Cependant, les IA puissantes peuvent ensuite générer leurs propres images et modèles simulant différentes situations et conditions. Le processus de génération de données synthétiques peut contribuer à optimiser la conception des produits. Il peut également préparer un système d’intelligence artificielle industrielle à des situations qui n’ont pas encore été rencontrées. Cela s’apparente à la façon dont un humain peut imaginer ce qu’il pourrait faire dans une situation future.

La réalité augmentée, en présentant des informations spatiales sur un support intuitif, est également un excellent moyen de transmettre efficacement des informations complexes. Elle pourrait permettre aux travailleurs d’exploiter efficacement le volume d’informations que l’IA met à leur disposition. Ainsi, la réalité augmentée devient une interface à travers laquelle les humains peuvent interagir et l’IA devient une aide pratique au travail.

2/ AI for AR : The Future of Work Instructions and Documentation (L’IA pour la RA : l’avenir des instructions et de la documentation de travail)

Step Check ne se contente pas de rechercher des défauts. Il intègre des instructions de travail qui guident l’ingénieur d’inspection tout au long du processus d’inspection visuelle. Le programme les aide à naviguer dans l’espace autour de l’objet et même à résoudre les problèmes courants, si possible. Il génère également un rapport sur chaque inspection, y compris les problèmes qui ont pu être trouvés avec chaque unité.

Ces derniers processus – instructions de travail et solutions de documentation alimentées par l’IA – constituent des projets à part entière. Les ingénieurs d’inspection ne sont pas les seuls à suivre des instructions de travail physiques et à gérer leur propre documentation. Des travailleurs de toutes sortes se bousculent actuellement pour suivre des instructions de travail et s’éloigner de leur travail réel pour classer des rapports. Ces tracas sont inefficaces.

En outre, les solutions de RA peuvent être engageantes d’une manière que les processus standard ne sont généralement pas. Bien qu’elles ne soient pas explicitement gamifiées, ces solutions offrent une stimulation mentale et une pause rafraîchissante par rapport aux tâches répétitives pendant les longues périodes de travail. Cela peut grandement contribuer à améliorer la satisfaction au travail.

L’IA industrielle aidera également les nouveaux travailleurs à rattraper leur retard et à transférer leurs connaissances. La formation de l’IA par des experts humains fait de l’IA un expert à part entière. Tout comme un ingénieur humain, l’IA continue d’apprendre à chaque utilisation. Ces connaissances sont ensuite transmises aux nouveaux ingénieurs humains qui voient les connaissances accumulées par l’IA grâce à des affichages AR intuitifs. Avec les progrès des modèles de langage naturel, nous pourrions aussi bientôt voir des IA qui perfectionnent les travailleurs plus efficacement que les méthodes de formation conventionnelles.

3/ L’IA et la RA dans les services

L’IA dans la fabrication n’est pas la fin de l’histoire. Des applications similaires à celles que nous avons explorées dans la salle d’assemblage peuvent également être mises en œuvre après l’expédition d’un produit afin que le personnel de service puisse entretenir les produits sans les renvoyer au fabricant. Un jour, ces outils pourront être étendus au client moyen.

Bien que le potentiel de l’IA dans le service après-vente soit énorme, il reste encore quelques questions avant que cette pratique ne devienne courante. Par exemple, une IA formée sur des informations de produits potentiellement propriétaires constituera-t-elle un risque de sécurité pour les entreprises qui l’adaptent à un usage public ? Y aura-t-il une barrière linguistique à franchir lorsqu’un programme destiné aux ingénieurs commencera à communiquer avec des non-spécialistes ? Qui pourrait être responsable des conséquences de cette situation ?

Nous sommes encore à un moment où les entreprises et les particuliers se sentent à l’aise avec l’utilisation de l’IA pour de plus en plus de tâches. Les questions ne doivent pas nous empêcher d’explorer ces possibilités. Elles doivent nous guider dans la mise en œuvre de nouvelles applications de l’IA.

Quels sont les défis liés à l’adoption de l’IA ?

Certaines des préoccupations mentionnées ci-dessus concernent la protection de la vie privée et la sécurité des entreprises. Il s’agit d’une préoccupation réelle pour les entreprises. Dans de nombreux cas, les entreprises ont des règles de sécurité strictes pour les services impliquant l’utilisation d’une caméra. Ces problèmes peuvent souvent être résolus par des solutions sur site qui ne se prêtent pas toujours bien à l’IA. Toutefois, ces problèmes sont de plus en plus souvent résolus par une infrastructure en nuage privée ou par l’informatique en périphérie qui conserve les informations sur l’appareil.

L’un des mythes qui entourent l’adoption de l’IA est celui du remplacement des travailleurs humains. En réalité, le déficit croissant de compétences dans l’industrie manufacturière risque de laisser des millions d’emplois critiques vacants au cours de la prochaine décennie. La mise en œuvre de l’IA dans des rôles qui soutiennent les travailleurs humains donne à ces derniers les ressources nécessaires pour occuper des postes déjà disponibles.

Dans de nombreuses situations, l’IA modifie les emplois occupés par les humains. Plutôt que d’effectuer une tâche physique dangereuse ou épuisante, ils doivent désormais superviser une machine qui effectue cette tâche. L’IA dans l’industrie manufacturière ne met pas les humains au chômage, mais elle peut les mettre à l’abri du danger.

Cependant, l’IA est une puissante technologie de transition. Pour en tirer le meilleur parti, il faut instaurer la confiance dans les systèmes d’IA et veiller au respect de la réglementation. Une réglementation réfléchie peut assurer la sécurité des personnes et des entreprises lors de l’utilisation de l’IA.

Par exemple, règlement pourrait exiger que les décisions critiques soient prises par des humains plutôt que par des machines. Ou que l’argent dépensé pour l’infrastructure de l’IA soit accompagné d’un budget pour la formation des humains à travailler avec des appareils et des systèmes alimentés par l’IA (montée en compétences) ou pour la transition vers des emplois qui ne peuvent pas être occupés par les technologies émergentes (requalification).

Quel est l’avenir de l’IA dans l’industrie manufacturière ?

Nous vivons une période explosive pour l’IA. Cependant, l’IA ne deviendra plus pratique dans l’industrie manufacturière qu’avec l’adoption de technologies complémentaires telles que la RA et les systèmes de données avancés. Ces technologies permettent à l’IA de fonctionner à travers l’infrastructure existante d’une manière accessible aux travailleurs en place, ce qui favorise l’efficacité de la main-d’œuvre.

L’avenir de l’IA industrielle n’est pas seulement l’avenir de la technologie. C’est aussi l’avenir des personnes qui l’utilisent et en bénéficient. Les entreprises qui utilisent l’IA verront leurs coûts de production et leurs coûts environnementaux diminuer, car elles économiseront des matériaux, des déplacements, des temps d’arrêt et des reprises.

Les travailleurs qui côtoient l’IA verront leur satisfaction professionnelle augmenter à mesure que l’IA automatisera les éléments les plus banals et les plus dangereux de leur travail. Les clients bénéficieront de produits plus abordables et plus fiables. Ils seront davantage en mesure d’entretenir et de réparer ces produits en cas de besoin.

L’IA est déjà présente dans l’industrie en termes de gestion et d’interprétation des données. Nous commençons à peine à voir le changement sismique qui se produit lorsque l’IA trouve son chemin vers l’atelier de production par le biais des robots, des cobots, de l’IA générative et de l’AR.

C’est une période passionnante pour les entreprises tournées vers l’avenir qui commencent à intégrer l’IA dans leurs flux de travail existants et à connecter leur infrastructure existante.

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