L’Impact de l’IA sur la Durabilité dans la Fabrication
Dans un monde où la durabilité est devenue une priorité cruciale, l'intelligence artificielle (IA) émerge comme un acteur clé dans la révolution de l'industrie manufacturière. Cet article explore comment l'IA ...

Dans un monde où la durabilité est devenue une priorité cruciale, l'intelligence artificielle (IA) émerge comme un acteur clé dans la révolution de l'industrie manufacturière. Cet article explore comment l'IA contribue à rendre la fabrication plus durable et plus respectueuse de l’environnement.


Optimisation des Processus

L'un des principaux avantages de l'IA dans la fabrication est sa capacité à optimiser l'efficacité dans le secteur de la fabrication et l'utilisation des ressources. 


L’IA pour améliorer la qualité des produits

Une des façons dont l'IA contribue à cet objectif est en améliorant la qualité des produits. En analysant les données de production et les retours clients, les systèmes d'IA peuvent identifier les points faibles des produits et suggérer des améliorations. Cela permet non seulement de réduire les retours de produits défectueux, mais aussi d'augmenter la satisfaction des clients, ce qui est essentiel pour une entreprise durable.


Les avancées de l'intelligence artificielle (IA) sont d'une importance particulière dans l'industrie de la métallurgie, un secteur où l'optimisation des processus et la réduction des déchets sont cruciales pour à la fois l'efficacité économique et la durabilité environnementale. Par exemple, les systèmes d'IA peuvent analyser les propriétés des alliages, la température de fusion, et d'autres paramètres critiques pour assurer une qualité constante et réduire le taux de rebuts. Cette amélioration de la qualité diminue non seulement les coûts associés aux matériaux gaspillés et aux retouches, mais contribue également à une meilleure satisfaction du client.


L’IA pour améliorer dès la conception

L'IA aide également en amont à optimiser les conceptions de produits. En utilisant des techniques comme l'apprentissage automatique et l'analyse prédictive, les systèmes d'IA peuvent simuler et évaluer plusieurs conceptions de produits pour trouver l'équilibre optimal entre l'utilisation des matériaux, la performance et la durabilité. Cela conduit à des produits plus efficaces en termes de ressources, réduisant ainsi les déchets à la source.


Par exemple, dans la fabrication de composants en métal, l'IA peut être utilisée pour réaliser des simulations afin de déterminer la configuration la plus efficace en termes d'utilisation des matériaux et de performance. Cela est particulièrement pertinent pour des techniques telles que la fabrication additive (impression 3D), où l'optimisation des conceptions peut entraîner une réduction significative des déchets de matériaux et une efficacité accrue du processus.


L’IA pour améliorer la maintenance prédictive

L'IA joue un rôle important dans la maintenance prédictive en industrie, où elle peut être utilisée pour prédire les défaillances des équipements et les besoins de maintenance, réduisant ainsi les temps d'arrêt et améliorant l'efficacité énergétique. Des études montrent que la maintenance prédictive pilotée par l'IA peut réduire les temps d'arrêt non planifiés de 30%, effectuer les réparations 83% plus rapidement et diminuer le temps passé par les ingénieurs sur site de 75%.


En France, l'un des exemples notables de l'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) pour améliorer la maintenance prédictive est celui de la SNCF (Société Nationale des Chemins de fer Français), l'entreprise nationale de chemin de fer. La SNCF utilise l'IA pour surveiller et analyser l'état de son matériel roulant et de son infrastructure.
Avec des capteurs installés sur les trains et le long des voies ferrées, la SNCF recueille une quantité massive de données en temps réel. Ces données sont ensuite analysées par des algorithmes d'IA pour détecter les signes avant-coureurs de défaillances potentielles. Cette approche permet à l'entreprise de planifier la maintenance de manière proactive, en s'attaquant aux problèmes avant qu'ils ne conduisent à des pannes ou à des retards.
L'avantage de cette méthode est double. Premièrement, elle aide à améliorer la sécurité en s'assurant que le matériel est toujours en bon état de fonctionnement. Deuxièmement, elle optimise l'utilisation des ressources de maintenance, en permettant à la SNCF de cibler plus précisément les interventions nécessaires, ce qui peut conduire à des économies substantielles et à une utilisation plus efficace du matériel.


La maintenance prédictive grâce à l'IA est un exemple clair de la manière dont la technologie numérique peut transformer les opérations dans des industries traditionnelles en améliorant l'efficacité, la sécurité et la fiabilité.



Optimisation des Ressources et Réduction des Déchets

En France, des initiatives concrètes illustrent comment l'intelligence artificielle (IA) est utilisée pour optimiser les ressources et réduire les déchets dans le secteur de la fabrication et du recyclage.



L’IA pour améliorer la performance énergétique

L'IA peut contribuer à la réduction des émissions de CO2  et à l'amélioration de l'efficacité énergétique. Par exemple dans la métallurgie, en optimisant les conditions de fonctionnement des fours et autres équipements, l'IA peut réduire la consommation d'énergie tout en maintenant ou en améliorant la qualité de production.


Un autre exemple pertinent est celui du groupe Orange, qui utilise l'IA pour détecter des défaillances dans le fonctionnement de ses antennes, déclenchant des interventions rapides. Cette approche a permis de réduire les émissions de CO2 de son réseau mobile de 15% en un an. Cela montre comment l'IA peut être un outil efficace dans la gestion de l'énergie dans les bâtiments, où elle peut analyser de grands volumes de données des systèmes de chauffage, ventilation, et climatisation (CVC) pour optimiser la production, distribution et consommation d'énergie. Par exemple, Equans a utilisé un logiciel d'IA prédictive pour améliorer la performance énergétique de l'Opéra National de Lyon.


L’IA pour améliorer le secteur des transports

Dans le secteur des transports, l'IA contribue à la décarbonisation en analysant les données relatives au trafic et à la consommation de carburant. Des projets comme celui de Google DeepMind ont permis de réduire la consommation de carburant des véhicules de 15%, tout en diminuant la durée des trajets. De même, Equans a utilisé l'IA prédictive pour aider la Métropole d'Angers à améliorer l'efficacité du stationnement dans la ville, en prédisant la demande et l'utilisation du stationnement, améliorant ainsi l'efficacité de 75%.


L’IA pour améliorer la gestion des déchets

Du côté collecte et recyclage, l'entreprise Lixo, elle, se focalise sur la gestion des déchets en utilisant l'IA pour améliorer la reconnaissance et la classification des différents types de déchets. Lixo équipe des camions de collecte et des usines de tri et de recyclage avec des caméras et des micro-ordinateurs pour capturer des images des déchets collectés et les analyser en temps réel. Cette technologie permet une meilleure gestion des matériaux entrants et améliore la qualité de la production recyclée, offrant ainsi une solution efficace pour réduire le gaspillage et valoriser les déchets .


Par ailleurs, le projet RUBSEE, financé par l'Union Européenne, a développé un système de contrôle des déchets basé sur l'IA pour les usines de retraitement. Ce système utilise l'IA avancée et la vision par ordinateur pour identifier en temps réel la composition des matériaux dans les usines, permettant une meilleure optimisation opérationnelle. Il génère des alertes automatiques pour aider à prévenir, détecter et résoudre les incidents, permettant ainsi aux opérateurs d'ajuster les paramètres de leur équipement en temps réel. Ce système vise à améliorer les performances économiques, environnementales et réglementaires des usines de traitement des déchets .


L’IA pour améliorer les chaines d’approvisionnement

L'IA a le potentiel de transformer les chaînes d'approvisionnement en systèmes plus transparents et éco-responsables. En analysant les données de la chaîne d'approvisionnement, l'IA peut identifier les pratiques non durables et proposer des alternatives plus vertes, contribuant ainsi à une production plus respectueuse de l'environnement.



Un impact global pour lutter contre le changement climatique

Ces exemples montrent l'engagement croissant de la France dans l'utilisation de l'IA pour relever les défis environnementaux, notamment dans l'optimisation des ressources et la réduction des déchets, contribuant ainsi à une économie plus circulaire et durable.


En outre, le programme IA Booster France 2030, lancé par la Direction générale des Entreprises et le Secrétariat général pour l'investissement, vise à accompagner les PME et ETI françaises dans leur transformation numérique en intégrant des solutions d'IA. Ce programme contribue à moderniser l'appareil de production et à améliorer la compétitivité des entreprises françaises . 


Globalement, l'utilisation de l'IA dans la lutte contre le changement climatique est en augmentation, avec plus de la moitié des organisations déployant l'IA au-delà de projets pilotes. Depuis 2017, cela a entraîné une réduction de 12,9% des émissions de gaz à effet de serre, une amélioration de l'efficacité énergétique de 10,9% et une réduction des déchets de 11,7% dans certains secteurs.

Comment aXel contribue-t-il à ce défi ?

Il est souvent difficile d'atteindre ces objectifs sans capitaliser sur les retours d'expérience passés et sans reproduire les mêmes erreurs de projet en projet. 


La solution aXel de AI-FACTURING offre une approche innovante pour relever ces défis. Elle intègre un module de résolution de problèmes et de gestion de la qualité (SMQ) directement dans le flux de travail, ce qui permet de capitaliser sur les retours d'expérience et d'éviter la répétition des mêmes erreurs.

Voici comment cela fonctionne :


  1. Capitalisation des Leçons Apprises : Avec aXel, chaque projet est suivi de près, et les erreurs et les défauts identifiés sont documentés. Les retours d'expérience sont enregistrés en temps réel, ce qui permet de créer une base de données précieuse de leçons apprises.

  2. Anticipation des Dérives : Grâce à l'IA et aux outils intégrés tels que l'AMDEC, Ishikawa et SIPOC, aXel aide à anticiper les dérives potentielles dans les projets futurs. Il identifie les points faibles, les risques de qualité et les problèmes de planification, permettant ainsi aux équipes de prendre des mesures préventives.

  3. Amélioration Continue : En utilisant les données collectées et les informations issues des retours d'expérience, les projets sont constamment améliorés. Les défauts produits sont réduits, les délais sont mieux maîtrisés, et la qualité des produits s'améliore.

  4. Des Produits Plus Performants : En évitant la répétition d'erreurs passées, les produits fabriqués deviennent plus performants et qualitatifs. Les clients bénéficient ainsi de produits plus fiables et durables.

aXel apporte une contribution significative à la durabilité dans la fabrication en capitalisant sur les retours d'expérience, en évitant les erreurs passées et en améliorant constamment les processus. Grâce à cette approche, les entreprises peuvent réduire les déchets, minimiser leur empreinte carbone et offrir des produits de meilleure qualité, contribuant ainsi à un avenir plus vert et durable.

Conclusion

L'intégration de l'IA dans la fabrication n'est pas seulement une avancée technologique ; c'est un pas vers un avenir plus durable. En réduisant les déchets, en économisant de l'énergie, et en rendant les chaînes d'approvisionnement plus vertes, l'IA joue un rôle crucial dans la création d'une industrie manufacturière responsable et respectueuse de l'environnement.

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Sources : https://www.equans.com/fr/news/intelligence-artificielle-favorise-decarbonation, https://fr.blog.businessdecision.com/green-ai-intelligence-artificielle-responsable-est-aussi-frugale/, https://news.un.org/fr/story/2023/11/1140337, https://www.francetvinfo.fr/monde/environnement/intelligence-artificielle-une-opportunite-dans-la-lutte-contre-le-rechauffement-climatique_5891827.html 

A European professional in a modern office interacts with a holographic aXel software display, surrounded by subtle AI-FACTURING branding and team members engaged with digital tech, in a room lit by warm and cool tones.

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