Pendant longtemps, l’industrie manufacturière s’est appuyée sur des horaires fixes et un contrôle manuel. Les ajustements des stocks ne sont souvent effectués qu’après l’apparition de pénuries. La maintenance des machines n’est souvent effectuée qu’après un dysfonctionnement.
La définition des objectifs de production repose souvent sur diverses hypothèses plutôt que sur des données opérationnelles réelles. Aujourd’hui, ce modèle connaît une transformation rapide.
L’intelligence artificielle (IA), la technologie de connexion à l’Internet des objets (IoT) et la technologie robotique conduisent conjointement l’industrie manufacturière vers un modèle plus prédictif.
De nos jours, la conception des installations de production permet d'identifier les conditions inefficaces avant qu'elles n'affectent la production. Cette tendance aide les fabricants à améliorer leur efficacité, à minimiser les retards et à parvenir à une production plus stable dans un environnement de marché volatil.
Les systèmes interconnectés remplacent les machines et équipements isolés
Une différence clé entre les systèmes d'automatisation traditionnels et l'environnement de fabrication actuel réside dans « l'interconnectivité ». Dans les usines traditionnelles, il est très courant que les machines et les équipements fonctionnent de manière indépendante. À cette époque, le travail de collecte de données était très limité et les différents services fonctionnaient isolément les uns des autres.
Aujourd’hui, l’infrastructure de l’Internet des objets (IoT) dispose d’équipements de production interconnectés, de systèmes d’entreposage, de divers capteurs et plates-formes de surveillance, formant ainsi un réseau opérationnel unifié. Chaque action opérationnelle générera des données d’information correspondantes. Des indicateurs clés tels que les changements de température, les vibrations des équipements, la durée du cycle de production et la consommation de matériaux peuvent tous être surveillés en temps réel.
Cette capacité hautement « visualisation » permet aux directeurs d'usine d'identifier plus précisément les véritables causes des goulots d'étranglement opérationnels. Par exemple, même quelques secondes de décalage lorsqu’un bras robotique exécute un cycle de travail semblent insignifiantes lorsqu’elles sont considérées isolément.
Cependant, une fois que l’impact de ces retards mineurs est amplifié sur l’ensemble de la chaîne de production, les conséquences cumulatives ne peuvent être ignorées. Grâce à un système interconnecté, les entreprises peuvent rapidement identifier et corriger ces déficiences potentielles.
L'intelligence artificielle (IA) remodèle le modèle de prise de décision opérationnelle-
L’intelligence artificielle est en train d’évoluer, passant d’une technologie encore au stade de recherche et développement à un outil pratique profondément intégré aux systèmes de fabrication. Par rapport aux méthodes d'analyse traditionnelles, l'intelligence artificielle peut analyser des dizaines de milliers de variables de production avec une efficacité extrêmement élevée et proposer rapidement des suggestions correspondantes. À l'heure actuelle, de nombreuses installations de production ont introduit des logiciels d'intelligence artificielle pour les aider dans les tâches suivantes :
Planification de maintenance prédictive
Prévision de la demande d'inventaire
Suivi de l'assurance qualité
Analyse de la consommation d'énergie
Optimisation du flux de travail
Dans l’industrie des puces sur mesure, où les exigences de précision de fabrication sont extrêmement strictes, cette transformation technologique est particulièrement cruciale pour garantir la fiabilité des produits et la rentabilité des entreprises.
Le moindre écart ou incohérence dans le processus de production peut entraîner d’énormes pertes économiques. C’est pour cette raison que l’application de systèmes intelligents est particulièrement précieuse.
La technologie robotique va au-delà du simple travail répétitif
Les robots industriels étaient autrefois limités à l’exécution d’actions répétitives. Les systèmes robotiques modernes, en revanche, sont conçus pour être plus flexibles et adaptables et possèdent la capacité de communiquer et de collaborer avec des opérateurs humains.
Dans les processus de production qui nécessitent des ajustements et des changements constants, les robots collaboratifs commencent désormais à assumer diverses responsabilités telles que l'emballage, l'inspection, l'assemblage et la manutention des matériaux.
Le concept de conception des mains bioniques a également inspiré certaines entreprises dans le domaine de la technologie à assistance humaine, en particulier dans les scénarios d'application qui ont des exigences extrêmement élevées en matière de précision de fonctionnement et de sécurité ergonomique.
La fabrication intelligente ne peut toujours pas se passer du soutien d’une infrastructure physique
Même si les logiciels d’intelligence artificielle et la nouvelle génération de robots enthousiasment les gens, les infrastructures physiques restent un besoin primordial et indispensable.
Dans un environnement de production automatisé, des outillages robustes et durables, un système de maintenance complet et du matériel industriel-de haute qualité jouent toujours un rôle crucial pour répondre aux demandes de production.
Même dans les usines hautement automatisées, les travaux de maintenance des équipements lourds et les tâches d'assemblage de grandes machines industrielles nécessitent toujours l'aide d'outils spécialisés tels que des « manchons à impact ultra profonds ».
Dans certaines industries manufacturières, les techniciens doivent encore utiliser ce "manchon à impact ultra profond" lors de la révision d'équipements impliquant des applications à couple élevé. Les usines du futur peuvent peut-être parvenir à une numérisation complète, mais leur fonctionnement ne peut toujours pas se passer d’une base mécanique solide et fiable comme support.
Conclusion
La combinaison de l’intelligence artificielle, de la technologie de connexion à l’Internet des objets (IOT) et de la technologie robotique ne signifie pas que les usines peuvent automatiquement fonctionner de manière totalement autonome.
Pour être précis, cette intégration conduit progressivement l'industrie manufacturière vers un modèle commercial plus intégré, axé sur les données-et plus résilient. Le cœur de ce nouveau modèle consiste à garantir que des décisions judicieuses puissent être prises sur la base d’informations suffisantes à chaque étape de la production et de l’exploitation.
