IA x Industrie : Applications Concrètes et Cas d’Usage B2B (Chapitre 1)
Explorez comment l'intelligence artificielle (IA) transforme le secteur manufacturier vers plus d'efficacité et de durabilité. Découvrez des applications concrètes de l'IA, de l'optimisation des processus à l'amélioration de la qualité des produits, et comment cela conduit à une industrie plus durable. Chapitre 1 - Optimisation des Processus

L’Intelligence Artificielle au Service de l’Efficacité et de la Durabilité en Entreprise

Dans un contexte où les enjeux de durabilité sont devenus primordiaux, l'intelligence artificielle (IA) se présente comme une solution innovante pour transformer l'industrie manufacturière. Cette série d'articles présente quelques applications concrètes de l'IA qui permettent d'atteindre une production plus respectueuse de l'environnement et explore divers cas d'usage business-to-business (B2B) qui marquent une avancée significative vers une industrie plus durable.

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.

Chapitre 1 : Optimisation des Processus dans l'industrie

Optimisation des processus

L'optimisation des processus de production avec l'intelligence artificielle (IA) se concentre sur l'amélioration de l'efficience, la réduction des coûts, et l'augmentation de la qualité des produits fabriqués.

Intégration des Données Complexes : L'IA permet de gérer et d'analyser des données complexes provenant de divers aspects de la production, incluant les caractéristiques des matières premières, les paramètres techniques des machines en temps réel, et les procédures opérationnelles. Ceci aide à obtenir une vision globale des processus de production et à identifier les opportunités d'optimisation​​.

Un exemple concret est General Electric (GE) qui utilise l'IA pour intégrer et analyser des données complexes dans la fabrication de ses turbines à gaz et à vapeur. GE utilise des capteurs pour collecter des données en temps réel sur les performances des machines et les conditions de fonctionnement, ce qui permet à l'entreprise de prédire les besoins de maintenance, d'optimiser les performances des turbines et de réduire les temps d'arrêt.

Utilisation des Jumeaux Numériques :L'IA peut créer des jumeaux numériques, des répliques virtuelles des processus de fabrication, machines, ou pièces fabriquées. Ces modèles permettent de simuler et d'analyser le comportement des objets physiques dans divers scénarios, facilitant ainsi le diagnostic et la résolution des problèmes en cas de défauts de fabrication​​.

Par exemple, Siemens utilise la technologie des jumeaux numériques pour simuler, tester et optimiser les processus de production et le fonctionnement des produits dans un environnement virtuel. Cela permet de prévoir les performances des systèmes dans la réalité, d'identifier les défauts potentiels avant la mise en production réelle, et d'améliorer la conception des produits et des processus de fabrication.

Amélioration Continue : Avec l'IA, les entreprises peuvent prédire l'impact des actions présentes sur les résultats futurs, en déterminant les règles optimales pour atteindre les objectifs fixés. Cela transforme une compréhension partielle en une vue globale qui évalue les conséquences futures, prenant en compte les contraintes de temps et d'espace sur les lignes de production​​. L'objectif est de fournir des outils de pilotage d'usine adaptés, permettant une analyse fine des données de production pour améliorer la performance et résoudre les problèmes de manière efficiente.

Un exemple concret serait l'entreprise Toyota, qui est réputée pour son approche d'amélioration continue appelée "Kaizen". Toyota utilise depuis longtemps des méthodes basées sur l'IA pour optimiser ses processus de production, minimiser les déchets et améliorer la qualité de ses produits. L'IA est utilisée pour analyser les données en temps réel des opérations de production, prévoir les problèmes potentiels, et recommander des ajustements pour maintenir la qualité tout en réduisant les coûts.

aXel assistant intelligent accessibles à tous les secteurs et tous les niveaux | AI-FACTURING

aXel, l'assistant intelligent proposé par AI-FACTURING, joue un rôle central dans cette stratégie d'amélioration continue en fournissant des informations précieuses pour la prise de décision et l'optimisation des opérations. Grâce à l'IA intégrée, aXel génère automatiquement des alertes et des recommandations d'action lorsque des anomalies ou des problèmes potentiels sont déclarés.

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La prévision de la demande et la gestion des stocks

La prévision de la demande et la gestion des stocks grâce à l'IA fonctionnent en utilisant des techniques d'apprentissage automatique et d'analyse de données pour analyser de grands volumes de données historiques et actuelles, afin de prédire la demande future pour les produits.


Collecte de données :Les systèmes d'IA collectent des données provenant de diverses sources, telles que les historiques de ventes, les tendances du marché, les conditions économiques, les promotions, les saisons et les événements spéciaux. Ces données peuvent également inclure des informations sur les comportements des clients et les préférences, ainsi que des données externes comme les conditions météorologiques ou les changements réglementaires susceptibles d'affecter la demande.

Analyse et Prédictions : Sur la base de cette analyse, le système génère des prévisions de demande pour les produits à différents intervalles de temps (quotidien, hebdomadaire, mensuel). Ces prédictions prennent en compte non seulement les tendances passées et actuelles, mais aussi les éventuelles anomalies ou événements futurs identifiés lors de l'analyse.

Optimisation des stocks :Les prévisions de demande sont ensuite utilisées pour optimiser les niveaux de stock. Le système calcule la quantité optimale de stock nécessaire pour répondre à la demande prévue tout en minimisant les coûts liés aux stocks excédentaires ou insuffisants. Cela implique la détermination des quantités à commander, des moments optimaux pour passer commande, et des stratégies de réapprovisionnement.

La prévision de la demande et la gestion des stocks par l'IA permettent aux entreprises de répondre plus précisément à la demande des clients, de réduire les coûts liés aux stocks excédentaires ou insuffisants, et d'améliorer la satisfaction client grâce à une meilleure disponibilité des produits.

Amélioration de la Qualité des Produits

Optimisation dès la conception des produits : L'IA aide 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 la consommation de matières premières, et les déchets de fabrication.

Par exemple, Autodesk utilise l'IA et la conception générative pour aider les concepteurs et les ingénieurs à créer des conceptions optimisées. En analysant différentes configurations, l'IA peut identifier des solutions qui minimisent l'utilisation des matériaux tout en maximisant la performance et la durabilité des produits. Cela permet de produire des conceptions innovantes qui réduisent les déchets et améliorent l'efficacité des ressources, contribuant à un développement plus durable.

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.

Contrôles Automatisés :Les technologies d'IA, telles que l'apprentissage automatique, l'analyse de données et la vision par ordinateur, sont utilisées pour automatiser les contrôles de qualité, réduire les erreurs humaines et permettre une traçabilité totale à chaque étape de la production. En détectant les défauts de fabrication de manière plus précise et efficace que les méthodes traditionnelles, l'IA garantit des normes de qualité plus élevées et minimise les risques de produits défectueux sur le marché​​.

Par exemple, les entreprises dans le secteur automobile, comme Tesla, utilisent l'IA pour inspecter visuellement les véhicules en cours de production. En employant des systèmes de vision par ordinateur couplés à l'apprentissage automatique, ils peuvent détecter des défauts minuscules qui pourraient être manqués par l'inspection humaine, assurant ainsi une qualité supérieure et réduisant les risques de rappel de produits.

Intégration des propriétés des matériaux dans la production : Les avancées de l'intelligence artificielle (IA) sont d'une importance particulière dans l'industrie manufacturière. Dans la métallurgie 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.

Un exemple concret est l'utilisation de l'IA par ArcelorMittal, le plus grand producteur d'acier au monde. L'entreprise utilise des technologies d'IA pour analyser les données de production et optimiser les processus de fabrication de l'acier. Grâce à l'IA, ArcelorMittal peut prédire la qualité de l'acier avant sa fabrication, réduire les déchets, améliorer l'efficacité énergétique et diminuer les coûts de production, tout en assurant une qualité constante du produit final.


Les prochains chapitres

CHAPITRE 4 :Décarbonisation

CHAPITRE 5 :Gestion des Déchets

CHAPITRE 6 :Transformation des Chaînes d'Approvisionnement

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