Les manufacturiers sont confrontés à de multiples défis en matière d'opérations et de production...
Les plus importants étant l'instabilité de la chaîne d'approvisionnement, la hausse des coûts, l'irrégularité de la qualité et la rigidité des lignes de production. Cependant, l'intelligence artificielle (IA) promet d'être un facteur clé de progrès alors que le secteur se tourne vers l'industrie 4.0, qui promet la numérisation.
Récemment, les progrès de l'IA, tels que l'IA générative, le machine learning (ML), le Deep Learning (DL) et le computer vision, sont en mesure de transformer le secteur. La technologie devrait contribuer de manière significative, avec des applications allant des lignes de production à la gestion de la chaîne d'approvisionnement.
Une enquête menée par Deloitte montre que 93 % des entreprises manufacturières estiment que l'IA jouera un rôle essentiel à l'avenir. L'adoption de cette technologie est également en hausse, la taille du marché mondial de l'IA dans l'industrie manufacturière devant atteindre 68 milliards de dollars d'ici 2032. Cela représente un taux de croissance composé de 33,5 % entre 2022 et 2032[1].
L'inspection intelligente de la qualité, les systèmes robotiques autonomes et le service client intelligent sont quelques-uns des cas d'utilisation de l'IA dans l'industrie manufacturière. Cet article explore la relation entre cette industrie et l'IA, avec ses avantages, ses défis et plus encore.
L'IA améliore considérablement les processus et rationalise les flux de travail dans l'industrie manufacturière. Voici les meilleurs exemples d'IA dans l'industrie manufacturière.
L'IA joue un rôle essentiel dans le renforcement du processus d'assurance qualité chez différents fabricants. Grâce à des logiciels basés sur l'IA, les caméras et les capteurs intelligents améliorent rapidement la vitesse et la qualité de l'inspection. Traditionnellement, les fabricants s'appuyaient sur des systèmes de vision industrielle ou sur des humains pour le contrôle de la qualité. Les systèmes de vision étaient programmés par des experts à l'aide de règles spécifiant le résultat souhaité en fonction de multiples caractéristiques du produit[2].
Cependant, avec la complexité croissante des produits et de l'environnement d'exploitation, le recours aux systèmes traditionnels est source d'inefficacité. Grâce aux modèles de vision par ordinateur(computer vision) et d'apprentissage automatique(ML), les systèmes d'inspection ont fait un bond en avant.
Le directeur technique de Neurala, concepteur d'outils d'inspection visuelle, affirme que les algorithmes de réseaux neuronaux peuvent être utilisés pour développer des modèles d'inspection de qualité avec des classifications précises et à faible taux d'erreur. Des algorithmes tels que les réseaux neuronaux profonds (DNN) peuvent être entraînés à classer visuellement les articles en fonction des données qu'ils reçoivent[3].
L'IA pour l'inspection visuelle s'applique à diverses usines, notamment dans les secteurs de l'automobile, des semi-conducteurs et de l'électronique. Par exemple, dans la fabrication de circuits imprimés, les systèmes alimentés par l'IA inspectent plusieurs composants sur le circuit imprimé pour détecter les problèmes de soudure ou les composants manquants tels que les ressorts et les vis[4].
Des entreprises comme Google proposent déjà des algorithmes d'apprentissage profond pour les inspections de qualité. La solution comprend une inspection de l'assemblage qui détecte les défauts les plus infimes[5]. Foxconn utilise cette solution pour le contrôle de la qualité des produits électroniques. Cela a permis d'accélérer les temps d'inspection à 0,3 seconde par composant tout en réduisant la proportion de défauts non identifiés à 10%.
Tout d'abord, distinguons la maintenance réactive, la maintenance préventive et la maintenance prédictive. La maintenance réactive, où les actifs tombent en panne avant d'être réparés, entraîne des coûts importants en raison des arrêts de production. La maintenance préventive suit un calendrier préétabli avec l'aide du fabricant/fournisseur de l'équipement pour réaliser des opérations de maintenance régulières pour éviter les pannes. La maintenance prédictive surveille les données de fonctionnement d'un équipement et identifie les signes ou fait des prévisions sur les éléments qui suggèrent un risque de panne future, de sorte que la maintenance peut être effectuée avant qu'un problème ne survienne.
Selon une étude de Deloitte, la maintenance prédictive est le meilleur moyen de prévenir les temps d'arrêt. Le rapport indique qu'elle réduit les pannes de 70 % et les dépenses de maintenance de 25 %, tout en augmentant la productivité de 25 % supplémentaires[6].
Il est possible de développer une solution intelligente pour la maintenance des équipements en utilisant des données historiques, des capteurs IoT, l'analyse des données et la modélisation prédictive. Les algorithmes ML tels que la régression, la classification et l'analyse des séries temporelles répondent à cet objectif.
Cependant la maintenance prédictive est la plus coûteuse à mettre en place, ce qui fait que la maintenance préventive peut être premièrement préférée.
Selon une étude menée par Augury auprès de 500 leaders de l'industrie manufacturière, la réduction des temps d'arrêt de production non planifiés et l'optimisation de l'entretien des actifs étaient essentielles à la mission de 28 % d'entre eux[7]. L’utilisation d’intelligence artificielle dans les opérations de maintenance peut avoir plusieurs intérêts:
General Motors (GE) utilise des solutions basées sur l'IA pour effectuer des opérations de maintenance en identifiant les composants robotiques défaillants dans ses usines. La solution analyse les flux d'images provenant des caméras montées sur le robot d'assemblage. Lors de la phase d'essai initiale, GE a analysé 7 000 robots et la solution a identifié 72 défauts. Il est essentiel d'anticiper les défaillances des actifs, car il est estimé que l'entreprise perd 20 000 dollars par minute lorsque la production est interrompue[8].
PepsiCo utilise des outils de maintenance prédictive basés sur l'IA, ce qui lui permet d'économiser 4 000 heures de production par an. L'entreprise a réalisé des économies grâce au remplacement des pièces, au maintien de la production et à la continuité de service[9].
Traditionnellement, la conception et l'ingénierie des produits sont des activités coûteuses et chronophages. Alors que les industriels cherchent à réduire leurs délais de mise sur le marché, ce processus rigide rend impossible l'idéation et l'itération rapides. L'IA peut améliorer ce processus, en enrichissant et en proposant de nouvelles conceptions de produits.
Dès le début du processus de conception, les systèmes d'IA peuvent analyser de vastes ensembles de données afin de dégager des tendances et d'autres informations précieuses. Les entreprises peuvent identifier ce qui fonctionne le mieux pour leur produit et déterminer les améliorations à apporter.
L'IA de conception générative (GenAI) permet aux designers d'optimiser la conception des produits et des composants. Elle utilise des techniques de machine learning pour générer des possibilités de conception basées sur des contraintes et des objectifs.
Par exemple, Autodesk a introduit une fonction d'IA offrant des capacités génératives et une assistance intelligente. La solution Autodesk Fusion 360 aide les concepteurs à créer plusieurs conceptions assistées par ordinateur. Grâce à cette solution, les équipes de conception peuvent spécifier des variables telles que les matériaux, les facteurs de sécurité des performances et la couleur pour générer des conceptions innovantes[10].
GenAI aide à concevoir des pièces légères, rentables et aérodynamiques dans les secteurs de l'automobile et de l'aérospatiale. Par exemple, Briggs Automotive Company (BAC) a utilisé GenAI pour concevoir sa nouvelle supercar. La conception a finalement permis de réduire le poids de la voiture de 35 %[11].
Par ailleurs, Autodesk a également montré les possibilités de la GenAI par l'intermédiaire de l'un de ses clients, une startup spécialisée dans la mobilité. L'entreprise cherchait à améliorer la génération de nouvelles solutions de mobilité tout en limitant les coûts d'ingénierie et de fabrication. En conséquence, la startup a réduit son délai de mise sur le marché de 3,5 ans à 6 mois pour les nouveaux designs[12].
La combinaison de l'IA avec la réalité virtuelle (VR) et la réalité augmentée (AR) peut aider les ingénieurs produit à simuler différentes caractéristiques et circonstances. Cela permet de déterminer la fabricabilité d'une conception.
Les manufacturiers génèrent de grandes quantités de données, depuis les spécifications de fabrication jusqu'aux données de la chaîne d'approvisionnement. Il est possible d'utiliser l'IA pour passer ces données au crible, fournir des informations et même prendre des décisions. L'automatisation des processus robotiques (RPA) utilise l'IA et la ML pour s'attaquer automatiquement aux tâches répétitives à fort volume.
Voici différentes façons dont les fabricants peuvent utiliser la RPA pour stimuler la productivité et l'efficacité de leur entreprise.
Analyse des sentiments : Les équipes de vente et de marketing peuvent suivre automatiquement les sentiments des clients grâce à l'IA. Ces informations permettent d'améliorer l'engagement des clients et les produits.
Reconnaissance optique de caractères (ROC ou OCR) : La ROC alimentée par l'IA facilite l'extraction d'informations à partir de documents physiques. Les fabricants peuvent utiliser cette technologie pour traiter et analyser automatiquement les documents, éliminant ainsi la nécessité d'une saisie de données fastidieuse et sujette aux erreurs[13].
Google propose déjà une solution de ce type, qui permet aux entreprises d'extraire des informations de documents et d'images. Les fabricants peuvent créer des filières automatisées de traitement des documents, de l'analyse, au stockage et à la gestion[14].
Siemens et Google se sont également associés pour stimuler l'automatisation des processus industriels[15]. Ces entreprises ont identifié des cas d'utilisation potentiels de l'IA dans les usines qui permettraient d'accroître l'efficacité. Par exemple, de nombreux fabricants utilisent encore d'anciens systèmes logiciels couplés à de multiples systèmes informatiques pour analyser les documents.
Les fabricants étant désormais tributaires d'informations fondées sur des données, les méthodes traditionnelles de manipulation et d'analyse des données deviennent inefficaces et gourmandes en ressources. Grâce à l'IA, les fabricants peuvent automatiser différents pipelines pour différentes tâches, ce qui accroît l'efficacité et permet d'obtenir des informations en temps réel[16].
De plus, les robots RPA peuvent gérer des tâches courantes telles que
Les systèmes robotiques sont au cœur de la fabrication depuis les années 1960. Au début, ces systèmes effectuaient des tâches répétitives et monotones[17]. Cependant, les industries et les technologies continuent d'évoluer, conduisant à des systèmes robotiques automatisés complexes.
Aujourd'hui, nous sommes à l'aube de systèmes autonomes alimentés par l'IA et de nombreuses autres technologies. Eugen Solowjow, chef du groupe de recherche chez Siemens, admet que ces technologies peuvent contribuer à automatiser des tâches génériques dans des environnements de production non structurés et dynamiques[18].
Les robots autonomes joueront un rôle crucial à mesure que l'industrie s'orientera vers une intégration cyber-physique complète. Une enquête récente a montré que 73 % des utilisateurs de systèmes robotiques utilisaient des robots industriels, 39 % des robots collaboratifs et 30 % des robots mobiles autonomes[19].
Il s'agit de robots intelligents qui se déplacent de manière autonome sur des sites de production dynamiques. Ils planifient généralement des itinéraires, détectent des objets, prennent des décisions et conduisent automatiquement. Ils disposent d'une vision artificielle, d'algorithmes de contrôle et d'autres algorithmes DL avancés. Outre l'IA, les AMR sont dotés de multiples technologies de détection telles que des capteurs (caméras, LIDAR) et des systèmes de navigation pour un déplacement précis[20].
Ces robots acquièrent une connaissance globale de leur environnement et de la meilleure façon d'atteindre leur objectif en temps réel. Ils peuvent porter des charges, aider à l'emballage, au tri, etc.
Ces systèmes robotiques coopèrent avec les humains pour augmenter leurs efforts dans les opérations de production. Ils sont capables d'identifier les personnes et les objets dans un espace partagé et d'interagir avec chaque situation de manière appropriée. Les cobots utilisent des algorithmes d'intelligence artificielle avancés pour la détection, le contrôle, la planification des mouvements et la localisation des objets[21].
Ils peuvent être reprogrammés pour effectuer différentes tâches, ce qui leur permet d'effectuer des travaux répétitifs, dangereux et physiquement exigeants. Les cobots, comme les manipulateurs mobiles, collaborent avec les travailleurs des chaînes de montage pour automatiser le remplacement des composants[22].
Voici quelques exemples de tâches effectuées par les cobots
Une chaîne d'approvisionnement qui fonctionne bien est le pilier de toute entreprise manufacturière. Cependant, les perturbations dues aux complexités internes et externes entraînent des retards, des demandes non satisfaites et des pertes d'activité. En outre, la grande quantité de données provenant de capteurs et d'autres systèmes dépasse les tactiques traditionnelles de gestion de l'approvisionnement.
Les techniques d'IA et de ML peuvent renforcer les humains dans des domaines tels que le réapprovisionnement et les prévisions. Au lieu que les analystes passent au crible de nombreuses données, les solutions de ML peuvent analyser les données et fournir des tendances, même en temps réel. La gestion de la chaîne d'approvisionnement alimentée par l'IA aide les fabricants à s'adapter rapidement aux changements tels que les perturbations des réseaux de distribution.
L'IA dans la gestion de l'approvisionnement aide les fabricants à atteindre les objectifs suivants :
Visibilité et gestion des risques : Les fabricants obtiennent une visibilité sur les différents processus internes et externes en unifiant les sources de données. Les algorithmes de ML peuvent traiter les enregistrements des ventes, les conditions météorologiques, les performances des fournisseurs et de la distribution pour donner aux manufacturiers une meilleure visibilité de leur chaîne d'approvisionnement. Par exemple, pour les fabricants qui traitent de nombreuses commandes, un retard de livraison d'une seule matière première pourrait avoir des effets sans précédent. L'alerte précoce permet d'élaborer des mesures pour atténuer ces risques.
Prévision de la demande : Les excédents de production et les ruptures de stock peuvent être éliminés par la prévision de la demande. Les modèles de prévision utilisent généralement des algorithmes ML pour identifier les modèles de demande normaux et saisonniers. Une bonne étude de cas est celle du groupe Danone, fabricant français de produits alimentaires, qui a mis en œuvre une solution de ML pour la prévision de la demande. L'entreprise a obtenu les résultats suivants[23]:
Entreposage et exécution des commandes : Tirer parti de l'analyse avancée et de l'IA peut aider à accomplir différentes tâches dans le domaine de l'entreposage et de l'exécution des commandes. Les fabricants peuvent optimiser le stockage et l'allocation des stocks en utilisant des moteurs prédictifs pilotés par l'IA. En outre, les robots dotés d'IA peuvent faciliter les tâches répétitives, améliorant ainsi l'efficacité et la productivité.
Une étude réalisée par McKinsey a mis en évidence plusieurs avantages liés à l'intégration de l'IA dans la chaîne d'approvisionnement du complexe industriel allemand[24].
Les données connaissent une croissance exponentielle, l'IDC estimant que les données stockées augmenteront de 250 % d'ici à 2028[25]. Les fabricants génèrent de grandes quantités de données à travers différents processus et doivent les gérer efficacement. L'IA peut renforcer les efforts de gestion de contenu (ECM), en aidant à la capture, au stockage, à la classification et au partage efficace des données.
L'étape initiale consiste à combiner des données structurées et non structurées telles que des documents, des textes, des courriels, des tickets et des journaux d'activité.
Les algorithmes de ML tels que les réseaux neuronaux, les arbres aléatoires et les algorithmes de regroupement peuvent ensuite classer les documents[26]. En outre, les ECM intelligents peuvent apprendre à identifier les types de documents et à les étiqueter en fonction de leur classification. Par exemple, il est possible d'analyser un article et de l'étiqueter automatiquement en fonction du ton et du thème.
En utilisant des techniques de traitement du langage naturel (NLP) et de compréhension du langage naturel (NLU), les ECM peuvent comprendre le contexte.
Les ECM dotés d'IA peuvent également étiqueter automatiquement les images et les vidéos et en extraire des textes. Cela ouvre des perspectives pour la recherche intelligente d'informations, l'extraction automatisée de connaissances et la fourniture de connaissances personnalisées.
Les documents tels que les manuels d'entretien des équipements, les spécifications des produits et les données historiques peuvent être très nombreux, ce qui rend difficile la recherche d'informations pertinentes. En outre, les flux de travail dans les domaines de la commande et de la vente peuvent être lourds en raison des multiples silos d'informations qu'un agent commercial doit passer en revue.
Les techniques d'IA comme GenAI peuvent extraire et résumer des informations sur la base des données fournies par l'utilisateur. Par exemple, elles peuvent fournir aux techniciens des équipements des étapes d'installation ou de réparation faciles à suivre[27].
L'utilisation d'outils alimentés par l'IA, comme les chatbots, peut aider à répondre efficacement aux demandes internes et externes. Environ 82 % des acheteurs professionnels et 69 % ont indiqué que les expériences client personnalisées influençaient la fidélité[28].
Avec une bonne base de connaissances, des algorithmes tels que le filtrage basé sur le contenu, les systèmes de recommandation, le DL, le NLP, le NLU et l'apprentissage par renforcement peuvent récupérer et servir l'information. Un pipeline de service à la clientèle peut alors fournir automatiquement des solutions à des problèmes courants tels que :
Le support client intelligent peut aider à informer les clients des retards d'expédition et fournir un moyen de contacter le support client [29].
En outre, la GenAI peut stimuler le support client automatisé en transformant les chatbots en assistants de service client compétents. Outre l'expérience conversationnelle normale, la GenAI effectue des recherches sémantiques détaillées et offre des informations correspondantes aux questions des clients.
GE's Appliances utilise la GenAI pour alimenter son chatbot conversationnel, SmartHQ Assistant. Les clients peuvent utiliser le robot pour obtenir des informations sur l'utilisation et l'entretien de leurs appareils[30].
Un autre exemple est Mana, une plateforme de base de connaissances alimentée par l'IA qui permet à un fabricant mondial de produits alimentaires et de boissons d'automatiser la planification des ventes en résolvant les problèmes de maintenance récurrents[31].
Voici quelques avantages clés que les fabricants tirent de l'utilisation de l'IA.
Les chatbots alimentés par l'IA utilisent différents cadres de recherche en plus de GenAI pour répondre aux demandes des clients. Ils sont sensibles au contexte et peuvent répondre par le biais de textes, d'images et de vidéos.
En utilisant les données historiques et les interactions précédentes, les chatbots alimentés par l'IA peuvent fournir un engagement proactif au client 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7. Ces interactions personnalisées conduisent à des expériences significatives et personnalisées, améliorant ainsi les ventes et les taux de fidélisation de la clientèle[32].
Les pannes inattendues, les ruptures de stock, la qualité variable des produits et les perturbations de la chaîne d'approvisionnement font perdre de l'argent aux fabricants. Toutefois, les systèmes basés sur l'IA promettent d'offrir une meilleure visibilité et de proposer des méthodes plus efficaces.
Par exemple, la maintenance prédictive aide les responsables de la production à éviter les temps d'arrêt. Un fabricant d'ascenseurs nord-américain a tiré de multiples avantages de l'utilisation de systèmes de maintenance prédictive alimentés par l'IA. L'entreprise a constaté une réduction de 78 % des pannes d'ascenseur non planifiées, ce qui lui a permis de réaliser 120 000 dollars d'économies par trimestre[33].
L'IA peut contribuer à améliorer la sécurité générale dans les usines de plusieurs manières. Par exemple, les systèmes de surveillance de l'IA peuvent rapidement recueillir des données provenant de caméras montrant des travailleurs dans des positions dangereuses. Des entreprises comme Voxel proposent des solutions de sécurité basées sur l'IA qui utilisent la vision artificielle pour détecter les risques sur le lieu de travail, tels que les déversements. L'entreprise signale une réduction de 65 % des blessures dans les entreprises qui utilisent l'intelligence vidéo pour former correctement leur personnel[34].
En outre, les robots dotés d'IA peuvent effectuer des contrôles de qualité pour les matériaux dangereux et déplacer de manière autonome des charges lourdes. Cela permet d'éviter aux travailleurs différents risques de santé et de blessures.
La plupart des fabricants intègrent l'IA dans leurs processus actuels afin d'améliorer la productivité et l'efficacité. La productivité augmente dans tous les processus où l'IA est intégrée, de l'inspection de la qualité au service à la clientèle. Ces systèmes gèrent les tâches répétitives, dangereuses et fastidieuses. Par exemple, les cobots et l'AMR augmentent les efforts humains dans l'atelier, ce qui permet d'accélérer les délais de production.
La réduction des contrôles manuels et des erreurs de qualité se traduit par de meilleurs produits et des clients satisfaits. Neeraj Tiwari, directeur de la fabrication chez Chrysler Chine, a fait l'éloge de l’inspection par vision par ordinateur, qui examine la qualité de l'assemblage du groupe motopropulseur. Il admet que la solution est rapide et efficace, ce qui permet de gagner du temps dans la production et d'éviter les rappels.
Les systèmes basés sur l'IA dans l'industrie manufacturière aident les parties prenantes à prendre des décisions à plusieurs niveaux. Par exemple, les systèmes d'IA peuvent aider à déterminer les meilleurs niveaux de production, la main-d'œuvre et les stocks dans le cadre de la prévision de la demande.
Malgré ses nombreux avantages, la mise en œuvre de projets d'IA réussis dans l'industrie manufacturière se heurte encore à plusieurs difficultés.
Il y a de multiples étapes avant qu'une solution d'IA ne donne un retour sur investissement. Selon une enquête de CIO Dive, 40 % des organisations dépensent plus de 100 000 dollars pour la préparation des données[35]. Les autres coûts comprennent l'acquisition de talents, l'infrastructure, la montée en compétence des employés et la maintenance.
En outre, les flux de travail spécialisés augmentent le coût de la solution, car les systèmes d'IA préconstruits peuvent ne pas être adaptés.
L'éthique de l'IA comporte encore de nombreuses zones d'ombre. Les normes en matière d'éthique et de conformité sont encore immatures et les différentes régions suivent leurs propres normes. Tous ces facteurs entraînent des lacunes qui peuvent conduire à un déploiement et à une utilisation inappropriés.
Les modèles peuvent manquer de transparence dans le traitement des données et exposer des données personnelles à des acteurs malveillants. D'autres questions éthiques se posent, telles que l'équité, la partialité et la responsabilité.
L'IA fait également craindre des pertes d'emplois dans le secteur manufacturier. Selon une enquête menée dans les pays de l'OCED, 14 % des travailleurs de l'industrie manufacturière craignent que leur emploi ne devienne superflu du fait de l'utilisation de l'IA. Par ailleurs, 71 % d'entre eux estiment qu'il est nécessaire de se recycler ou d'améliorer leurs compétences en raison des nouvelles exigences professionnelles[36].
Les parties prenantes doivent donc trouver un juste équilibre entre des opérations totalement autonomes et l'utilisation de l'IA pour renforcer les efforts humains.
Les projets d'IA peuvent devenir complexes pour plusieurs raisons :
Disponibilité des données : C'est la base de tout projet d'IA. Les fabricants doivent cartographier leurs principaux objets de données, tels que les lignes de production, les équipements et les produits.
Avant de construire des modèles, les données doivent être collectées, gérées et régies selon des normes acceptables.
Cependant, les usines de fabrication ont de multiples sources de données. Des flux de travail et des processus différents peuvent entraîner des difficultés dans la mise en œuvre de projets d'IA, en particulier pour les grandes entreprises. Cela signifie que le fabricant peut avoir besoin de toute une équipe de data scientists et d'ingénieurs pour le projet.
L'adoption de l'IA promet un avenir prometteur pour les fabricants. Il existe de nombreuses solutions et concepts basés sur l'IA, tels que "Lights out factory", l'Internet industriel des objets (IIoT) et les jumeaux numériques, qui semblent prometteurs.
Alors que la manufacture et la production cherchent à passer à l'industrie 4.0, les usines intelligentes promettent de fonctionner plus efficacement grâce à l'IIoT. Cette technologie consiste à connecter les actifs de l'usine, les appareils périphériques et les systèmes de gestion des données. L'objectif est de collecter des données et de les transformer en informations exploitables à l'aide de l'analyse et de l'IA.
Les usines "Lights Out" gagnent également du terrain, en particulier pour les usines qui produisent en masse des produits simples. Cela signifie que la production se déroule de manière autonome avec l'aide de systèmes d'automatisation et de robotique. Ces usines autonomes s'appuieront sur les récentes avancées technologiques, notamment l'IA, la 5G, la réalité virtuelle (VR), la réalité augmentée (VR) et d'autres technologies opérationnelles[37].
Les cobots et les AMR devraient également gagner en importance à l'avenir. La taille du marché des cobots devrait atteindre 8 milliards de dollars d'ici 2030[38]. En outre, nous nous attendons à un développement continu des outils cobotiques. Il s'agit de modules complémentaires que les fabricants peuvent simplement brancher pour que le cobot remplisse une fonction différente[39].
L'intégration de l'IA dans les processus de fabrication continue de gagner en importance et en dynamisme. Il y a quelques années, il était difficile d'imaginer des robots autonomes travaillant dans l'atelier de manière autonome ou des cobots travaillant en collaboration avec des humains. Aujourd'hui, ils sont capables de percevoir leur environnement, de prendre et d'exécuter des décisions en toute sécurité. Au fur et à mesure que la technologie évolue, nous nous attendons à voir apparaître de nouvelles formes d'intégration des robots dans l'industrie manufacturière.
L'IA alimente également d'autres outils qui exécutent des applications allant de simples tâches répétitives à des opérations complexes telles que l'inspection de composants. De nombreux fabricants profitent déjà des avantages de ces outils et solutions, tandis que d'autres sont en cours de déploiement. Des applications telles que la maintenance prédictive, le service client et la conception de produits modifient actuellement la façon dont les fabricants travaillent, en augmentant l'automatisation et la productivité.
Ecrit par Baptiste AELBRECHT & Jacques MOJSILOVIC
