L’intelligence artificielle au service de la production industrielle
Des chariots autoguidés se fraient un chemin à travers les ateliers de production, des installations industrielles optimisent leur consommation d’énergie en cours d’exploitation, des machines effectuent des contrôles qualité sur les chaînes de production et ajustent automatiquement leurs paramètres. L’intelligence artificielle ouvre de formidables perspectives à l’industrie. Elle rend la production plus efficace, plus flexible et plus fiable que jamais.
Avec la digitalisation croissante de l’industrie, l’entreprise numérique est devenue une réalité. Les données sont générées, traitées et analysées en continu. Les gros volumes de données collectés dans les environnements de production permettent de générer des représentations virtuelles des installations industrielles. Ces jumeaux numériques permettent de planifier et de concevoir des produits et des machines de manière plus flexible et efficace, et de fabriquer plus rapidement des produits individualisés de haute qualité et à un prix abordable. Mais qu’adviendrait-il si les machines et les processus étaient capables de collecter par eux-mêmes des informations à partir de ces gros volumes de données et d’optimiser leur fonctionnement en cours de production ? Le potentiel serait énorme. La bonne nouvelle, c’est qu’il est déjà possible de l’exploiter pas à pas grâce à l’intelligence artificielle (IA).
L’intelligence artificielle dans les ateliers
« L’IA apporte une bouffée d’air frais au secteur de la production industrielle », estime une nouvelle étude de Frost & Sullivan
Créer de nouvelles opportunités
L’intelligence artificielle fait l’objet de recherches depuis plus de 30 ans. Elle a déjà permis d’accomplir de grands progrès en matière de performances matérielles et logicielles, de puissance de calcul et de transmission de données. Son utilisation ouvre aujourd’hui des perspectives inédites en termes de production flexible et efficace, notamment lorsqu’il s’agit de fabriquer en petits lots des produits de plus en plus complexes et individualisés. Son impact sur l’économie sera considérable, comme le montre une étude du cabinet Roland Berger : d’ici 2035, la mise en réseau numérique de systèmes et chaînes de processus intelligents pourrait générer quelque 420 milliards d’euros de croissance supplémentaire rien qu’en Europe occidentale. Selon une étude du cabinet PwC, l’IA pourrait également contribuer à l’économie mondiale à hauteur de 15 700 milliards de dollars en 2030.
Les premières applications réelles de l’intelligence artificielle sont déjà utilisées quotidiennement en milieu industriel : reconnaissance vocale pour le traitement de tâches simples, détection d’environnements à l’aide de caméras, de faisceaux laser ou de rayons X, assistants virtuels dans la logistique. Selon l’étude de PwC, 62 % des grandes entreprises faisaient déjà appel à des technologies d’intelligence artificielle en 2018. Siemens propose dans ce domaine des solutions de service, comme celles dédiées à la maintenance prédictive, mais aussi des solutions d’ingénierie ou de contrôle qualité. Des solutions de Cloud computing, comme MindSphere, et des applications intelligentes aident également à optimiser en permanence les processus afin d’améliorer l’efficacité et la disponibilité des machines.
IA et Industrie 4.0
Les Big Data et l’IA ont donné une formidable impulsion à l’Industrie 4.0. Grâce à des solutions logicielles intelligentes, les gros volumes de données générés par une usine peuvent servir à identifier des tendances et des modèles susceptibles d’accroître l’efficacité des processus de production et de réduire leur consommation d’énergie. Les installations sont ainsi adaptées en permanence aux nouvelles conditions et optimisées sans intervention de l’opérateur. Et à mesure que le niveau d’interconnexion augmente, le logiciel d’IA peut apprendre à lire « entre les lignes », permettant la découverte de nombreuses interrelations complexes que l’être humain n’aurait pas ou plus été en mesure d’appréhender. De tels logiciels intelligents dotés de techniques d’analyse intelligentes sont déjà disponibles. Selon les besoins de l’utilisateur, le traitement des données peut s’effectuer au niveau local (par Edge computing, par exemple) ou via une solution Cloud. Les données sont accessibles plus rapidement et en plus haute résolution sur la plate-forme Edge, tandis qu’elles bénéficient d’une plus grande puissance de calcul sur le Cloud. Dans de nombreux cas, il est nécessaire de combiner Edge et Cloud pour obtenir le meilleur des deux mondes.
Les produits, les installations, les systèmes et les machines peuvent être connectés via MindSphere, le système d’exploitation IoT ouvert de Siemens basé sur le Cloud. Doté d’une vaste puissance d’analyse, il constitue l’une des bases incontournables dans la mise en œuvre de l’IA dans l’industrie, car il permet d’exploiter pleinement la richesse des données générées par l’Internet des objets (IoT) à des fins d’optimisation, de simulation et d’aide à la décision.
Le jumeau numérique permet de tester virtuellement différents scénarios et de prendre des décisions intelligentes dans des domaines comme l’optimisation de la production. Grâce à la réplique numérique d’une machine-outil et du processus de production associé, l’IA pourra à l’avenir déterminer, par exemple, si la pièce en cours de fabrication répond aux exigences de qualité et quels paramètres de production doivent être ajustés pour que cela reste le cas tout au long du processus. La production sera ainsi plus fiable et efficace et l’entreprise plus compétitive.
Priorité absolue à la sécurité
Disposer d’une bonne infrastructure IT de bout en bout constitue la condition préalable à la mise en œuvre de l’Industrie 4.0 et de l’IA, et ce, quelle que soit la taille de l’entreprise. C’est la seule manière de rester en prise directe avec l’avenir. Il ne faut cependant jamais perdre de vue que la digitalisation est indissociable de la cybersécurité, car sans mesures de protection appropriées, les risques sont considérables. Selon le Rapport des risques mondiaux 2018 du Forum économique mondial, les cyberattaques pourraient coûter 8 000 milliards de dollars aux entreprises sur les cinq prochaines années, soit nettement plus que le produit intérieur brut de l’Allemagne. La protection complète des installations industrielles à l’aide de concepts comme le Defense in Depth de Siemens continuera de jouer un rôle clé à l’avenir. Les pirates informatiques étant de plus en plus intelligents, il est essentiel de garder toujours une longueur d’avance.
Intelligence artificielle
L’intelligence artificielle désigne, au sens propre du terme, les applications dans lesquelles des machines effectuent des tâches qui exigent normalement des facultés d’intelligence humaine, comme l’apprentissage, le jugement et la résolution de problèmes. Les outils et les solutions techniques développés à cet effet permettent aux humains de mieux travailler en étendant leurs capacités.
Apprentissage automatique
L’apprentissage automatique (« Machine learning » en anglais) est le processus qui permet de l’« intelligence artificielle ». Il consiste à former les ordinateurs à reconnaître des modèles dans des ensembles de données non structurés en utilisant des algorithmes et à prendre des décisions sur la base de ces « connaissances ». L’objectif est de donner à la machine la capacité d’apprendre par elle-même à partir des données collectées et de l’expérience acquise, et lui permettre ainsi d’améliorer en permanence sa faculté à accomplir des tâches.
Apprentissage profond
Le deep learning, ou apprentissage profond, repose sur l’utilisation de réseaux de neurones artificiels. L’ordinateur accède simultanément à des données situées à plusieurs niveaux de nœuds afin d’identifier des connexions, de tirer des conclusions, de faire des prévisions et de prendre des décisions. Grâce à des algorithmes d’auto-apprentissage, la machine peut résoudre par elle-même des problèmes non linéaires complexes et interagir sans instructions.
Abonnez-vous à la newsletter
Restez à jour à tout moment : ce que vous devez savoir sur la transformation numérique au sein des infrastructures et des industries.
