L'intelligence artificielle (IA) dans l'industrie manufacturière
La numérisation croissante de l'industrie sur la voie de l'industrie 4.0 place l'intelligence artificielle (IA) et ses applications dans la fabrication sous les feux de la rampe. Les algorithmes d'IA et l'apprentissage automatique révolutionnent la production et l'ingénierie. Les robots et les machines à commande intelligente optimisent non seulement les processus de production, mais offrent également des applications innovantes pour la maintenance des usines. Toutefois, l'immense potentiel de l'IA s'accompagne de nouveaux défis lorsqu'il s'agit d'intégrer l'intelligence dans les machines et d'utiliser efficacement de grandes quantités de données. L'intégration de l'IA dans l'industrie manufacturière nécessite une compréhension approfondie des technologies.
Le rythme rapide de la numérisation a également ouvert l'ère de l'intelligence artificielle dans l'industrie. L'expression à la mode "intelligence artificielle" englobe de nombreux concepts, technologies et applications qui révolutionnent l'industrie manufacturière. Mais la naissance de l'intelligence artificielle remonte à de nombreuses années. En 1955, une équipe de scientifiques a soumis une proposition novatrice lors d'un séminaire au Dartmouth College. Leur objectif était de créer une machine capable de simuler des capacités telles que le traitement du langage, l'abstraction et l'auto-optimisation. À l'époque, il s'agissait de science-fiction, mais aujourd'hui, l'intelligence artificielle est un élément essentiel de la fabrication moderne.
Comment les applications de l'IA révolutionnent la fabrication industrielle
Que signifie le terme "intelligence artificielle" ? L'IA dans l'industrie manufacturière ouvre un univers de possibilités. Les machines et les robotsdotés d'IA peuventnon seulement optimiser les processus, mais aussi analyser de grandes quantités de données et effectuer une maintenance prédictive. Les capteurs surveillent l'état des machines, tandis que les technologies intelligentes prévoient les défaillances potentielles et programment la maintenance.
Depuis la conférence de Dartmouth en 1956 et les hypothèses de base sur l'intelligence artificielle qui y ont été formulées, les concepts fondamentaux et les algorithmes ont continué d'évoluer. La diversité de l'intelligence artificielle se manifeste dans plusieurs sous-domaines, chacun d'entre eux englobant des applications et des technologies différentes, en fonction de son orientation.
Les principaux domaines de l'IA sont les suivants
- Apprentissage automatique
- Réseaux neuronaux
- Traitement du langage naturel
- Algorithmes génétiques
- Créativité informatique
L'apprentissage automatique en particulier émerge comme un domaine important de l'intelligence artificielle, notamment dans la production et la fabrication. L'apprentissage automatique implique l'analyse de données par des systèmes assistés par ordinateur qui peuvent reconnaître de manière indépendante des corrélations et déclencher des actions appropriées. La discipline de l'apprentissage automatique est étroitement liée au domaine des données volumineuses (big data), car l'ère numérique génère de plus en plus de données qui peuvent difficilement être gérées à l'aide de méthodes conventionnelles.
La convergence des technologies de l'information et de la production a conduit à l'automatisation industrielle et à l'émergence de l'Internet industriel des objets, dans lequel les machines, les systèmes et les processus CNC sont de plus en plus mis en réseau. Les données qu'ils génèrent constituent une ressource précieuse. Le défi consiste désormais à utiliser ces données de manière efficace et à créer de la valeur pour les clients.
L'IA transforme les données en connaissances
L'intelligence artificielle suscite beaucoup d'intérêt, et pour cause. Ce n'est un secret pour personne que des connaissances précieuses peuvent être générées à partir des données obtenues, apportant ainsi une réelle valeur économique. Ce potentiel s'étend à la production elle-même, ainsi qu'à tous les processus en amont et en aval. Dans le domaine de l'apprentissage automatique en particulier, l'IA offre une multitude d'applications potentielles qui touchent tous les secteurs de la chaîne de valeur.
Les données sont le carburant des nouvelles applications d'apprentissage automatique. Elles deviennent une matière première précieuse qui fournit continuellement de nouveaux scénarios d'application pour l'apprentissage automatique. En particulier, il existe d'immenses possibilités d'optimisation et d'automatisation des processus. Les données permettent de générer des informations supplémentaires qui conduisent à une nouvelle connaissance des produits et des processus. Celles-ci déclenchent à leur tour un processus d'amélioration continue qui peut se poursuivre dans une boucle sans fin et être constamment optimisé.
Applications de l'IA dans la fabrication et la production
L'élimination des copeaux assistée par l'IA de DMG MORI établit de nouvelles normes dans l'industrie manufacturière. Les copeaux sont une cause fréquente d'arrêt et de dysfonctionnement des machines. Le "AI Chip Removal" utilise l'intelligence artificielle pour analyser la production de copeaux et les éliminer automatiquement.
La technologie repose sur deux caméras haute résolution situées à l'intérieur de la machine, qui fournissent en permanence des images claires de la zone de travail. Sur la base de ces images, le système"AI Chip Removal" analyse l'accumulation de copeaux et apprend de plus en plus sur les conditions de travail. L'intelligence artificielle détermine ainsi la méthode de nettoyage optimale. Elle adapte automatiquement l'orientation des buses de refroidissement à la position des copeaux et, si nécessaire, assure une élimination optimale des copeaux.
Enlèvement des copeaux par l'IA
L'intelligence artificielle au service de l'efficacité manufacturière
L'utilisation de l'intelligence artificielle pour l'analyse des données devient de plus en plus importante pour l'efficacité des processus de fabrication et gagne donc également en importance chez DMG MORI. L'objectif est d'améliorer considérablement les performances, la précision et la rentabilité des machines-outils, des solutions d'automatisation et des processus d'usinage en combinant l'IA et en "reflétant" les résultats dans des jumeaux numériques. En créant des images numériques des machines et des processus, il est possible d'effectuer des simulations afin de prévoir les problèmes potentiels et d'identifier les possibilités d'optimisation. L'IA joue un rôle important dans l'analyse et l'interprétation des résultats des simulations.
DMG MORI utilise l'intelligence artificielle de diverses manières pour améliorer les performances de ses machines CNC et rendre les processus de fabrication plus économiques. Cela fait de l'entreprise un pionnier dans l'intégration des technologies de l'IA et a un impact significatif sur l'avenir de l'industrie manufacturière.