Dans la fabrication, la tolérance à l'erreur est extrêmement faible. Cela signifie que si l'IA peut être exploitée pour améliorer le fonctionnement des entreprises de fabrication, cela doit être fait stratégiquement aux côtés des travailleurs humains qualifiés.
7 façons dont l'IA change la fabrication
1. Entretien prédictif
Avant l'avènement de l'IA, l'entretien des machines était étroitement programmée pour minimiser le risque de défaillance accidentelle. Désormais, les entreprises peuvent tirer parti des systèmes d'IA prédictifs pour personnaliser les besoins de maintenance de chaque équipement, créant des horaires optimisés pour les machines individuelles et augmentant l'efficacité sans augmenter les coûts.
Les installations de broyage, par exemple, ont souvent des problèmes de broches qui se cassent facilement, ralentissant la production et augmentant les coûts d'exploitation. Cependant, en intégrant les programmes d'IA dans le logiciel, ces usines peuvent se tenir à jour pour détecter les points de défaillance potentiels avant de causer des problèmes.
2. Assurance qualité
L'utilisation de l'IA pour améliorer les pratiques d'assurance qualité donnera non seulement de meilleurs résultats finaux, mais aidera également les entreprises à déterminer les conditions de fonctionnement optimales dans l'atelier et à déterminer quelles variables sont les plus importantes pour atteindre ces objectifs. Cela réduit le taux de défauts et réduit considérablement les déchets générés, ce qui permet d'économiser du temps et de l'argent.
3. Inspection des défauts
Il est désormais possible de "sous-traiter" le travail de trouver des défauts, grâce à la capacité de l'IA à inspecter visuellement les articles plus rapidement et plus en profondeur que les humains.
Le bon système peut être formé sur un nombre relativement petit d'images, puis déployé pour effectuer le même travail qui nécessiterait normalement des dizaines ou des centaines de travailleurs. En outre, il peut effectuer une analyse des causes profondes, permettant aux entreprises de résoudre les problèmes potentiels qui pourraient autrement être négligés, augmentant ainsi la production et l'optimisation de la production.
4. Automatisation de l'entrepôt
Les consommateurs déplacent leurs habitudes d'achat vers le commerce électronique, ce qui signifie que l'efficacité des entrepôts devient une priorité absolue pour les entreprises qui ont besoin d'excellence logistique pour rester compétitive.
L'automatisation des entrepôts couvre tout, de la mise en œuvre de solutions d'IA aux factures de traitement, des étiquettes de produits et de la documentation des fournisseurs, en exploitant des algorithmes pour optimiser l'espace de l'agitation, ce qui peut apporter un énorme retour sur investissement aux opérations d'entrepôt.
5. Intégration et optimisation des lignes de montage
Pour vraiment optimiser la production et réduire les coûts, il faut plus que la simple collecte de données dans le plancher de fabrication. Les informations doivent être scannées, nettoyées et construites d'une manière qui permet une analyse fonctionnelle. L'IA peut rapidement et facilement classer et structurer les données agrégées dans une installation entière, ce qui donne aux gens un aperçu pratique et pratique de ce qui se passe à chaque étape du processus de production.
Cela permet également un degré d'automatisation de la ligne de montage, comme la réorganisation de la ligne de production si une machine échoue.
6. Développement et conception de produits AI
Alors que la technologie continue d'avancer et de s'améliorer, l'IA devrait avoir l'impact le plus significatif sur le développement et la conception des produits au cours des cinq prochaines années. Les fabricants l'utilisent déjà pour une conception générative pour créer des prototypes innovants et accélérer des tâches longues telles que le maillage et la préparation de la géométrie.
7. Avantages des petites et moyennes entreprises
L'industrie de la robotique évolue rapidement, donc les robots alimentés par l'IA deviennent moins une nouveauté et plus une partie de la vie quotidienne dans de nombreuses industries. C'est une bonne nouvelle pour les petites entreprises car cela signifie une gamme plus large d'options disponibles à des prix plus réalisables. Auparavant, seules les grandes entreprises ayant des budgets pour investir dans la recherche et le développement et la technologie de pointe pouvaient se permettre de faire partie des robots de leurs opérations.
L'avenir de l'IA dans la fabrication
Une IA efficace prend deux à trois ans pour s'entraîner sur les données historiques, donc le manque d'acceptation a laissé l'industrie derrière. Souvent, les problèmes d'adoption sont plus économiques, et cette étape est la plus difficile à prendre en raison du coût initial.
Alors que la plupart des opérateurs préfèrent toujours utiliser leur intuition et leur jugement sur le terrain, les usines numériques peuvent faciliter la tâche, plus sûre et plus rentable pour remplacer les opérateurs qualifiés lorsqu'ils partent.
Avec la tendance mondiale vers la numérisation et la durabilité, le visage de la fabrication change. De nombreux fabricants sont réticents à effectuer la transition, mais comme le changement est inévitable, il est préférable de commencer à adopter l'IA maintenant que d'attendre pour se retrouver et rattraper son retard.