L’intelligence artificielle (IA) deviendra un choix incontournable dans les entreprises manufacturières où l’on utilise massivement des dispositifs qui surveillent les opérations. Pour évaluer le potentiel de l’IA en matière de gestion des processus industriels et élucider les raisons qui expliquent la lente adoption de cette technologie dans l’industrie manufacturière, selon le le réseau spécialisé TechTarget.
Selon un panel d’experts, les capacités cognitives de l’IA – le traitement du langage naturel, la détection des objets et des visages, etc. – peuvent être appliquées aisément dans n’importe quelle industrie, notamment l’industrie manufacturière.
Grâce à l’apprentissage automatique (machine learning) et en profondeur (deep learning), il est possible d’analyser les données que les capteurs acheminent lors du processus de fabrication (backend) et de détecter rapidement des signaux anormaux, des échecs et des anomalies. C’est ce qu’on appelle l’entretien de type prédictif, qui permet d’améliorer les processus, de réduire les temps d’arrêt et d’optimiser la performance des équipements.
Sur le plan opérationnel, l’IA est aussi utilisée de plus en plus pour faire une inspection visuelle visant à détecter des défauts sur les produits. Cela révèle l’émergence d’un nouveau domaine d’application pour l’IA, connu sous le nom de « qualité prédictive ».
D’ailleurs, TechTarget signale que l’IA permettra de dépasser le rôle hégémonique de la technologie opérationnelle dans l’industrie manufacturière. Grâce à l’Internet des objets, on prévoit qu’il sera possible d’intégrer l’infrastructure technologique opérationnelle à l’infrastructure informatique d’une entreprise. Cette intégration devrait avoir une incidence profonde sur les processus d’affaires.
Selon l’entreprise SAP, l’orchestration des machines et de l’informatique annonce l’avènement de ce qu’on appelle « l’usine intégrée autonome ». Celle-ci propose déjà les agents autonomes, un logiciel qui est capable de négocier avec les objets, de prendre des décisions et d’assigner les ressources de façon dynamique pour les activités de production.
Enfin, selon SAP, les agents autonomes, l’apprentissage automatique et l’impression 3D constituent les trois innovations qui feront des activités manufacturières un « flux transparent » avec un minimum d’intervention humaine.
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