Les 3 enjeux fondamentaux de l’IA pour l’industrie 4.0

L’intelligence artificielle devient un allié de choix qui contribue non seulement au développement et à la croissance de l’entreprise mais également à la redéfinition de l’organisation du travail. Couplée à la réalité augmentée, elle est également très utile pour simuler et identifier des situations à risque lors de la conception de nouveaux équipements ou de nouvelles infrastructures. Bienvenue dans une nouvelle ère d’une industrie qui dépoussière les idées reçues.

Coût et productivité

L’amélioration de la compétitivité est la première valeur ajoutée que peut apporter l’intelligence artificielle à l’industrie. En maîtrisant les données et donc les flux, l’entreprise peut organiser sa chaîne de production, intégrer de nouveaux processus, gagner en flexibilité, en efficience, en productivité, pour répondre plus rapidement à la demande tout en optimisant ses coûts et ainsi accroître sa compétitivité. Grâce au machine learning ,l’analyse des paramètres qui influencent la performance d’une ligne de production et la comparaison des données quantitatives et structurées recueillies sur site avec un pool de données de référence, permettent de faire des propositions d’optimisation des procédés de production. Par exemple en influant sur la vitesse, la consommation de matière ou l’énergie…

Au-delà de l’optimisation des processus de production, l’IA appliquée à l’industrie peut apporter une réponse concrète à la prévention et la gestion des pannes. Grâce aux capteurs connectés, il est désormais possible de détecter en temps réel une anomalie de fonctionnement ou une usure prématurée. La maintenance est réalisée par anticipation, avant même que la panne ne survienne et ce au plus près du besoin réel : c’est la maintenance prédictive des équipements. On évite ainsi les ruptures dans la chaîne de production, avec toutes les conséquences économiques qui en découlent. La prédiction des défaillances techniques remplace alors la maintenance programmée et répétitive, synonyme de surcoûts. La maintenance prédictive peut notamment s’appuyer sur le deep Learning. Cette méthode fonctionne sur le principe du réseau neuronal du cerveau et permet de produire des modèles de prédictions en se basant sur des données complexes comme des images ou des sons.

Conditions de travail et de sécurité

Dans l’industrie 4.0, l’humain et la machine forment un couple interactif, acteur de l’évolution de l’entreprise. En décloisonnant les métiers, l’intelligence artificielle permet aux collaborateurs de se concentrer sur des activités à plus haute valeur ajoutée. La technologie bonifie les conditions de vie au travail, rendant ce dernier plus ergonomique et plus attractif. La digitalisation de certaines activités soulage et libère les salariés des tâches répétitives et chronophages telles que le reporting ou la gestion des stocks. Grâce à l’IA, ils peuvent s’appuyer sur de nouveaux outils d’aide à la décision. On parle de plus en plus souvent de « collaborateur augmenté ». Ce dernier gagne en autonomie et acquiert une meilleure lisibilité de son environnement de travail en accédant à une qualité d’information qu’il n’avait pas auparavant. Le suivi et le contrôle à distance deviennent également possibles, offrant davantage de flexibilité à l’entreprise.

L’IA est également au service du collaborateur dans ce qui touche à sa sécurité. Prévention des accidents, baisse de l’exposition à des situations dangereuses, diminution des charges physiques sont des exemples concrets d’applications des solutions connectées. Certaines assistances visuelles ont même pour objectif de ramener le risque d’erreur à zéro sur l’espace de travail en passant par le processus de « deep learning ». Tout écart détecté par l’algorithme, par rapport à une situation « normale », déclenche un signal d’alerte, permettant d’anticiper l’accident (telle que la présence d’une main en zone de coupe ou d’un outil sur la trajectoire d’un véhicule). Les comportements déviants peuvent aussi être analysés pour parfaire la formation et l’information des travailleurs sur les bonnes pratiques (ports des équipements de protection individuelle – EPI, temps de travail sans pause, somnolence, etc.).

Qualité et environnement

La qualité est cruciale en industrie. Aucun fabricant ne souhaite connaître un jour un rappel de produits, nuisant fortement à sa réputation et à son business. Le zéro défaut est devenu la norme et l’industrie doit investir en technologies pour atteindre ce niveau d’exigence. Par exemple, le Smart Kitting, l’utilisation par un opérateur de lunettes et tablettes connectées capables de reconnaître automatiquement les pièces et composants nécessaires pour mener à bien sa mission, diminue le nombre d’erreurs humaines dans la préparation de commande ou d’approvisionnement, et accélère le rythme et l’efficacité de l’exécution de cette tâche.

En sortie de ligne de production, les contrôles de qualité des produits finis deviennent automatisés grâce à l’intelligence artificielle. Un grand volume de données de bonne qualité est nécessaire pour permettre à la machine et aux algorithmes de reconnaître un défaut. Le système d’alerte détecte par anticipation les dérives de production : la correction quasi immédiate devient possible. Ainsi la diminution du taux de retour et du coût du contrôle qualité constitue un véritable levier de performance économique, avec à la clé la satisfaction du client. La qualité se joue également tout au long de la chaîne de vie du produit, et il est aujourd’hui possible de suivre son parcours, de sa fabrication jusqu’à sa vente. Les informations recueillies, analysées et stockées permettent l’amélioration continue de la qualité du produit et une traçabilité totale.

Les exigences des consommateurs sont également des vecteurs d’amélioration continue de l’entreprise. En s’adaptant à la demande du marché, l’industrie conforte le consommateur ou le client dans sa décision d’achat. Et les leviers sont variés : qualité intrinsèque du produit, valeurs écologiques, éthiques ou encore sociétales. L’intégration de solutions connectées peut permettre de répondre aux enjeux RSE de l’entreprise industrielle. Sur le volet environnemental, l’Intelligence Artificielle est un atout précieux, en permettant notamment de rationaliser l’utilisation des matières premières et des ressources de l’usine (eau, énergie, etc.). Les indicateurs de réduction de consommation pourront par la suite être recueillis et communiqués pour participer au rayonnement de la démarche RSE de l’entreprise. Enfin, l’industrie 4.0, dans sa mutation, est créatrice de nouveaux emplois, plus qualifiés et à haute valeur ajoutée. Travailler à l’usine n’est plus synonyme d’un travail pénible et rébarbatif mais devient un métier connecté.