Comment l'IA s'avère être un changeur de jeu dans la fabrication - Cas d'utilisation et exemples

À un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 47,9 % de 2022 à 2027, l'intelligence artificielle mondiale sur le marché manufacturier devrait valoir 16,3 milliards de dollars, selon un rapport de Markets and Markets.

De plus, selon une enquête de Deloitte, la fabrication se trouve être la première industrie en termes de génération de données. Les fabricants devront adopter l'IA pour analyser cette énorme quantité de données générées dans le secteur.

L'intelligence artificielle révolutionne l'industrie manufacturière avec ses capacités de transformation. Les entreprises manufacturières tirent parti de la puissance de l'IA pour améliorer l'efficacité, la précision et la productivité de divers processus.

L'application de l'intelligence artificielle dans la fabrication englobe un large éventail de cas d'utilisation, tels que la maintenance prédictive, l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement, le contrôle qualité et la prévision de la demande. Si vous êtes un industriel, il est grand temps de penser à l'utilisation de l'IA dans le secteur manufacturier.

Dans ce blog, nous allons nous plonger dans divers cas d'utilisation et exemples qui montreront comment l'IA est utilisée dans la fabrication. L'idée est de donner aux entreprises manufacturières les différents cas d'utilisation de l'IA dans la fabrication et de les aider à propulser leur entreprise sur l'orbite de la croissance.

Comment l'intelligence artificielle révolutionne l'espace de fabrication - Cas d'utilisation et exemples

L'intégration de l'IA dans la fabrication entraîne un changement de paradigme, propulsant l'industrie vers des avancées et une efficacité sans précédent. Voici les 9 meilleurs exemples d'IA dans la fabrication et les cas d'utilisation.

Gestion de la chaîne logistique

La gestion de la chaîne d'approvisionnement joue un rôle crucial dans l'industrie manufacturière, et l'intelligence artificielle a émergé comme un changeur de jeu dans ce domaine. En exploitant la puissance de l'IA et du ML dans la fabrication, les entreprises révolutionnent leurs processus de chaîne d'approvisionnement et réalisent des améliorations significatives en termes d'efficacité, de précision et de rentabilité.

L'IA dans la chaîne d'approvisionnement permet de tirer parti de l'analyse prédictive, d'optimiser la gestion des stocks, d'améliorer la prévision de la demande et de rationaliser la logistique. Par exemple, des entreprises comme Amazon exploitent des algorithmes basés sur l'IA pour accélérer les livraisons et réduire la distance entre leurs produits et leurs clients.

Les algorithmes ML peuvent analyser les données historiques, identifier des modèles et faire des prédictions précises pour les fluctuations de la demande. Par exemple, un fabricant de pièces automobiles peut utiliser des modèles ML pour prévoir la demande de pièces de rechange, ce qui lui permet d'optimiser les niveaux de stock et de réduire les coûts.

Les solutions de fabrication IA peuvent analyser plusieurs variables, telles que les coûts de transport, la capacité de production et les délais, pour optimiser le réseau de la chaîne d'approvisionnement. Cela garantit une livraison rapide, réduit les coûts de transport et améliore la satisfaction des clients.

Automatisation d'usine

L'automatisation des usines a été considérablement transformée par l'intégration de l'intelligence artificielle dans la fabrication. Avec l'avènement de l'IA et du ML, les usines connaissent un changement de paradigme en termes d'efficacité, de productivité et de rentabilité.

Un exemple frappant d'IA et de ML dans la fabrication est l'utilisation de l'automatisation robotique. Les robots alimentés par l'IA équipés d'algorithmes de vision par ordinateur et d'apprentissage automatique peuvent effectuer des tâches complexes avec précision et adaptabilité. Ces robots peuvent gérer des processus d'assemblage complexes, des inspections de contrôle qualité et même collaborer avec des travailleurs humains de manière transparente. Par exemple, un fabricant d'électronique peut lancer des robots pilotés par l'IA pour automatiser l'assemblage de circuits imprimés complexes, ce qui entraîne une réduction significative des erreurs et une augmentation substantielle de la production.

De plus, l'utilisation de l'IA dans l'industrie manufacturière a également révolutionné la maintenance prédictive. En analysant les données en temps réel des capteurs et des équipements, les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent prédire les pannes d'équipement et recommander des actions de maintenance proactives. Cette approche proactive minimise les temps d'arrêt, réduit les coûts de maintenance et garantit des performances optimales de l'équipement.

Une entreprise de fabrication spécialisée dans la machinerie lourde peut utiliser l'intelligence artificielle dans le secteur de la fabrication pour prévoir les défaillances potentielles de sa chaîne de production et mettre en œuvre une maintenance en temps opportun, ce qui entraîne une diminution des temps d'arrêt imprévus et des économies substantielles.

Gestion d'entrepôt

L'intelligence artificielle révolutionne également le secteur de la gestion des entrepôts de la fabrication. L'avènement des solutions de fabrication alimentées par l'IA et de l'apprentissage automatique dans la fabrication a transformé le fonctionnement des entrepôts, entraînant une amélioration de l'efficacité, de la précision et des économies de coûts.

Un cas d'utilisation important de l'IA dans la fabrication est la gestion des stocks . Les algorithmes d'IA peuvent analyser les données de ventes historiques, les niveaux de stock actuels et les tendances du marché pour prédire avec précision les modèles de demande. Cela permet aux entrepôts d'optimiser leurs niveaux de stocks, de réduire les coûts de possession tout en garantissant la disponibilité des produits.

Par exemple, imaginez un détaillant de vêtements utilisant des prévisions basées sur l'IA pour prévoir la demande de divers vêtements. En tirant parti des données historiques sur les ventes et de facteurs externes tels que les prévisions météorologiques, le détaillant peut ajuster ses niveaux de stock en conséquence, minimisant les ruptures de stock et les situations de surstock.

De plus, les solutions de fabrication IA peuvent améliorer les processus d'exécution des commandes dans les entrepôts. Les systèmes alimentés par l'IA peuvent analyser les commandes entrantes, optimiser les itinéraires de prélèvement et allouer efficacement les ressources. Cela conduit à un traitement plus rapide des commandes, à une réduction des erreurs et à une meilleure satisfaction des clients.

Par exemple, BMW utilise des véhicules guidés automatisés (AGV) pilotés par l'IA dans ses entrepôts de fabrication pour rationaliser les opérations intralogistiques. Ces AGV suivent des parcours prédéterminés, automatisant le transport des fournitures et des produits finis, améliorant ainsi la gestion des stocks et la visibilité de l'entreprise.

L'intégration de l'IA dans le marché de la fabrication a apporté des avancées significatives à la gestion des entrepôts. De l'optimisation des stocks à l'exécution rationalisée des commandes, la fabrication alimentée par l'IA et les solutions de ML dans la fabrication transforment les entrepôts, les rendant plus efficaces et plus rentables.

Maintenance prédictive

La maintenance prédictive a émergé comme un changeur de jeu dans l'industrie manufacturière, grâce à l'application de l'intelligence artificielle. En tirant parti d'algorithmes d'analyse et d'apprentissage automatique avancés, l'IA dans l'industrie manufacturière permet aux entreprises de surveiller et de prévoir de manière proactive les pannes d'équipement, en minimisant les temps d'arrêt et en optimisant les calendriers de maintenance.

Un concept clé de la maintenance prédictive est le jumeau numérique . Un jumeau numérique est une réplique virtuelle d'un actif physique qui capture des données en temps réel et simule son comportement dans un environnement virtuel. En connectant le jumeau numérique aux données des capteurs de l'équipement réel, l'IA dans la fabrication peut analyser les modèles, identifier les anomalies et prévoir les défaillances potentielles.

L'un des meilleurs exemples de maintenance prédictive alimentée par l'IA dans le secteur manufacturier est l'application de la technologie de jumeau numérique dans l'usine Ford. Pour chaque modèle de véhicule qu'il fabrique, Ford crée différents jumeaux numériques . Chaque twin traite d'un domaine de production distinct, du concept à la construction en passant par l'exploitation. Pour la procédure de fabrication, les installations de production et l'expérience client, ils utilisent également des modèles numériques. Le jumeau numérique de leurs installations de fabrication peut identifier avec précision les pertes d'énergie et indiquer les endroits où l'énergie peut être économisée et les performances globales de la ligne de production augmentées.

L'IA dans l'industrie manufacturière s'avère être un changeur de jeu dans la maintenance prédictive. En utilisant des jumeaux numériques et des analyses avancées , les entreprises peuvent exploiter la puissance des données pour prévoir les pannes d'équipement, optimiser les calendriers de maintenance et, en fin de compte, améliorer l'efficacité opérationnelle et la rentabilité.

Développement de nouveaux produits

Le développement de nouveaux produits dans l'industrie manufacturière a connu une transformation importante avec l'avènement de l'IA. L' intégration de l'IA dans l'industrie manufacturière a entraîné des approches innovantes et des processus rationalisés qui révolutionnent la façon dont les entreprises créent et introduisent de nouveaux produits sur le marché.

L'un des principaux avantages de l'IA dans la fabrication pour le développement de nouveaux produits est la capacité d'analyser rapidement et efficacement de grandes quantités de données. En tirant parti des algorithmes d'apprentissage automatique, les fabricants peuvent recueillir des informations sur les tendances du marché, les préférences des clients et l'analyse des concurrents. Cela leur permet de prendre des décisions basées sur les données et de concevoir des produits qui s'alignent sur les demandes du marché.

Par exemple, en tirant parti de la puissance de l'apprentissage automatique dans la fabrication, les entreprises de semi-conducteurs peuvent identifier les défaillances des composants, prédire les problèmes potentiels dans les nouvelles conceptions et proposer des configurations optimales pour améliorer le rendement de la conception des circuits intégrés. Les analyses basées sur l'IA analysent les structures des composants, améliorent la disposition des micropuces et réduisent les coûts tout en augmentant les rendements et les délais de mise sur le marché.

L'utilisation de logiciels de conception générative pour le développement de nouveaux produits est l'un des principaux exemples d'IA dans la fabrication. Avec un logiciel de conception générative alimenté par l'IA, les ingénieurs peuvent entrer des paramètres de conception et des objectifs de performance, et les algorithmes d'IA peuvent générer plusieurs options de conception, explorant une vaste gamme de possibilités. L' utilisation de l'IA générative dans la fabrication accélère ainsi le processus d'itération de la conception, ce qui se traduit par des conceptions de produits optimisées et innovantes.

Cela profite sous la forme d'une prise de décision basée sur les données, d'itérations de conception accélérées et de la possibilité de créer des produits qui s'alignent sur les demandes du marché. En adoptant l'IA, les entreprises manufacturières peuvent améliorer leur avantage concurrentiel et introduire des produits innovants et performants sur le marché.

Optimisation des performances

L'optimisation des performances est un aspect essentiel de la fabrication, et l'intelligence artificielle s'avère être un changeur de jeu à cet égard.

L'analyse prédictive est l'un des domaines clés où l'IA pour l'industrie manufacturière excelle . En analysant les données historiques, les données de capteurs en temps réel et d'autres variables pertinentes, les algorithmes d'IA peuvent identifier des modèles, détecter des anomalies et faire des prédictions basées sur les données. Cela permet aux fabricants d'optimiser leurs opérations, de minimiser les temps d'arrêt et de maximiser l'efficacité globale de l'équipement.

Prenons l'exemple d'une usine de fabrication qui produit des biens de consommation. En mettant en œuvre des solutions de fabrication IA, l'usine peut utiliser l'analyse prédictive pour optimiser ses calendriers de production. Le système d'IA analyse divers facteurs, tels que les prévisions de la demande, les données de performances des machines et la dynamique de la chaîne d'approvisionnement, pour déterminer le plan de production le plus efficace. Cela se traduit par une meilleure utilisation des ressources, des délais réduits et une satisfaction client accrue.

De plus, les applications d'IA dans la fabrication peuvent optimiser la consommation d'énergie, minimiser les déchets et améliorer les efforts de développement durable. Les systèmes alimentés par l'IA peuvent analyser les modèles de consommation d'énergie, identifier les zones d'inefficacité et recommander des mesures d'économie d'énergie. Cela réduit non seulement l'impact environnemental, mais entraîne également des économies de coûts pour les fabricants.

Assurance qualité

L'assurance qualité est un aspect essentiel de la fabrication, et l'intelligence artificielle a émergé comme un changeur de jeu dans ce domaine. En tirant parti de la puissance de l'IA et du ML dans la fabrication, les entreprises révolutionnent leur approche du contrôle qualité, garantissant des niveaux de précision et de cohérence plus élevés.

Un cas d'utilisation notable de l'IA dans la fabrication pour assurer l'assurance qualité est l'inspection visuelle. Grâce à cette technologie, les fabricants peuvent utiliser des algorithmes de vision par ordinateur pour analyser des images ou des vidéos de produits et de composants. Ces algorithmes peuvent détecter les défauts, les anomalies et les écarts par rapport aux normes de qualité avec une précision exceptionnelle, dépassant les capacités humaines.

Par exemple, le grand constructeur automobile BMW utilise l'IA pour inspecter les pièces automobiles à la recherche de défauts. Cela se fait en utilisant la vision par ordinateur pour analyser des images ou des vidéos de pièces automobiles. Le logiciel d'IA est formé sur un ensemble de données d'images de pièces automobiles qui ont été étiquetées comme défectueuses ou non défectueuses. Une fois le logiciel d'IA formé, il peut être utilisé pour inspecter les nouvelles pièces automobiles et identifier les défauts.

De plus, l'IA dans le secteur manufacturier améliore l'assurance qualité prédictive. En analysant les données historiques et les données de capteurs en temps réel, les algorithmes ML détectent les modèles et les tendances qui peuvent indiquer des problèmes de qualité potentiels. Cela permet aux fabricants de traiter de manière proactive les défauts potentiels et de prendre des mesures correctives avant qu'ils n'affectent la qualité du produit final.

Documents simplifiés

Une application percutante de l'IA et du ML dans la fabrication est l'utilisation de l'automatisation robotique des processus (RPA) pour l'automatisation de la paperasserie. Traditionnellement, les opérations de fabrication impliquent une pléthore de documents, tels que des bons de commande, des factures et des rapports de contrôle qualité. Ces processus manuels sont chronophages et sujets aux erreurs et peuvent entraîner des retards et des inefficacités.

En mettant en œuvre l'IA conversationnelle pour la fabrication, les entreprises peuvent automatiser ces processus administratifs. Des robots intelligents équipés de capacités d'IA peuvent extraire des données de documents, classer et catégoriser des informations et les saisir automatiquement dans les systèmes appropriés.

Par exemple, un constructeur automobile peut utiliser des bots RPA pour traiter les factures des fournisseurs. Les robots peuvent extraire les détails pertinents, les valider par rapport à des règles prédéfinies et saisir les données dans le système comptable, éliminant ainsi le besoin de saisie manuelle des données.

Prévision de la demande

L'utilisation de l'IA dans le secteur manufacturier pour la prévision de la demande présente plusieurs avantages. Il permet principalement aux entreprises de prendre des décisions basées sur les données en analysant les données de vente historiques, les tendances du marché et les facteurs externes. Cela les aide à anticiper les fluctuations de la demande et à ajuster leur production en conséquence, réduisant ainsi le risque de rupture de stock ou de stock excédentaire.

Par exemple, considérons un fabricant de produits de mode utilisant l'IA pour prédire la demande de différents articles vestimentaires. En analysant les données provenant de diverses sources, telles que les tendances des médias sociaux, les prévisions météorologiques et les préférences des clients, le système d'IA peut fournir des prévisions précises, permettant au détaillant d'optimiser les niveaux de stock et d'assurer la disponibilité des articles populaires.

De plus, ces cas d'utilisation de l'IA et du ML dans la fabrication permettent aux entreprises d'améliorer leur planification de la production et l'allocation des ressources. En prédisant avec précision la demande, les fabricants peuvent optimiser leurs calendriers de production, réduire les délais et minimiser les coûts associés à la surproduction ou aux ressources sous-utilisées.

Comment Appinventiv renforce la fabrication avec des solutions personnalisées d'IA/ML

Les cas d'utilisation de l'IA et du ML dans le secteur manufacturier abordés tout au long du blog ont mis en évidence à quel point l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique révolutionnent divers aspects de la fabrication. De la gestion de la chaîne d'approvisionnement à la maintenance prédictive, l'intégration de l'IA et du ML dans les processus de fabrication a apporté des améliorations significatives en termes d'efficacité, de précision et de rentabilité.

Pour réaliser le plein impact de l'IA dans la fabrication, vous aurez besoin du soutien d'une société de services de développement experte en IA/ML comme Appinventiv. L'expertise d'Appinventiv dans le développement de produits d'IA et de ML de pointe spécialement adaptés aux entreprises manufacturières a positionné l'entreprise comme un leader du secteur.

Par exemple, notre client, un fabricant mondial d'équipements lourds de construction et d'exploitation minière, a dû faire face à des défis avec une chaîne d'approvisionnement décentralisée, entraînant une augmentation des coûts de transport et une résolution manuelle des données. Pour résoudre ce problème, nous avons développé un système de gestion de la logistique et de la chaîne d'approvisionnement basé sur les données à l'aide de l'automatisation des processus robotiques (RPA) et de l'analyse. Les robots RPA ont automatisé les processus manuels, résolvant les erreurs et améliorant la visibilité de la chaîne d'approvisionnement de 60 %, améliorant ainsi l'efficacité opérationnelle de 30 %.

Alors que le paysage de la fabrication continue d'évoluer, Appinventiv continue de stimuler l'innovation et de créer des solutions d'IA/ML personnalisées qui redéfinissent les normes de l'industrie. En collaborant avec notre équipe, les entreprises manufacturières peuvent exploiter tout le potentiel de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique, transformer leurs opérations et prospérer dans un environnement commercial dynamique et concurrentiel.

FAQ

Q. Quel est le rôle de l'IA dans la fabrication ?

R. L'IA aide l'industrie manufacturière en améliorant l'efficacité, en réduisant les coûts, en améliorant la qualité des produits, en optimisant la gestion des stocks et en prévoyant les besoins de maintenance. La technologie aide également les entreprises à prendre des décisions basées sur les données et stimule l'innovation et la productivité tout au long du cycle de vie de la fabrication.

Q. L'IA peut-elle améliorer la qualité des produits et réduire les défauts de fabrication ?

R. L'IA améliore la qualité des produits et réduit les défauts de fabrication grâce à l'analyse des données, à la détection des anomalies et à la maintenance prédictive, garantissant des normes cohérentes et minimisant les déchets.

Q. L'IA est-elle l'avenir de la fabrication ?

A. Le marché de l'intelligence artificielle dans le secteur manufacturier était fixé à 2,3 milliards de dollars en 2022 et devrait atteindre 16,3 milliards de dollars d'ici 2027, avec une croissance à un TCAC de 47,9 % sur cette période. Ces données décrivent l'avenir prometteur de l'IA dans le secteur manufacturier et expliquent pourquoi le moment est venu pour les entreprises d'investir dans la technologie afin d'obtenir des résultats commerciaux significatifs.