Quand l'IA révolutionne le secteur industriel : l’industrie 4.0

Prévenir les risques avec la maintenance prédictive

Comme dit l’adage, “mieux vaut prévenir que guérir” : la prise en compte de la gestion des flux et les process opérationnels associés constituent l’enjeu majeur de la gestion de production.

Les performances des machines, la bonne gestion du planning de production, la nature du produit et ses références sont des contraintes à prendre en considération afin de délivrer le produit dans les temps.

Dans ce cadre, les prévisions que peuvent fournir l’Intelligence Artificielle constituent une véritable opportunité pour l’industrie 4.0. Elles permettent d’anticiper les imprévus en définissant un plan d’actions stratégiques comme :

• la rationalisation,
• l’ordonnancement,
• la minimisation des niveaux de stocks et encours,
• etc.

L’usage d’une telle solution permet de gagner du temps tout en améliorant la productivité. Cela facilite aussi la prise de décision factuelle, basée sur l’analyse des chiffres issus directement de l’activité de l’usine.

Pour aller plus loin, en intégrant des facteurs plus complexes dans l’algorithme, il serait possible de réaliser des simulations en cas de retard d’approvisionnement ou de production par exemple. Les causes peuvent être diverses : délais fournisseurs importants, congés maladies des salariés etc.

Le but de l’Intelligence Artificielle est d’anticiper ces contraintes et de proposer une solution pour pallier ces difficultés.

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Une traçabilité optimale à chaque étape de production

La traçabilité est l’un des moteurs pour le suivi de production, que l’on ait besoin d’informations concernant la fabrication d’un produit, ses composants, ses déplacements, sa consommation, voire sa destruction.

Si toutes ces informations sont accessibles en vertu des normes et législations en vigueur, leur traitement reste une tâche fastidieuse, compte tenu du coût financier et de la difficulté qu’elle représente.

C’est à ce moment-là que l’IA est d’une utilité essentielle, pour faciliter, mais aussi optimiser la traçabilité.

Comment ? Grâce au Deep Learning et à la reconnaissance d’image.

Avec la lecture automatique, l’IA est en mesure d’interpréter les données visuelles comme le numéro de série (sur plaques, gravures, sérigraphies, etc.) pour identifier et suivre les produits à chaque étape de la production : un gain de temps et une technique fiable !

Toutefois, cette technique peut aussi être déclinée pour le SAV ou pour détecter les anomalies éventuelles sur les produits ou leur conditionnement.

Plus que de la traçabilité, l’IA offre de nombreux outils pour assurer une production de qualité, prenant en compte la gestion des stocks, la commande des matériaux et pièces nécessaires, planifier et optimiser les flux logistiques ou alerter pour anticiper et programmer les procédures de maintenance.

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L’IA : de nombreuses applications pour l’industrie 4.0

Pour conclure, la mise en commun des données disponibles dans l’industrie constitue un véritable tremplin dans la gestion efficace de votre production.

Chez Cross Data, nous accompagnons nos clients dans toutes les étapes de leur projet avec une seule idée en tête : apporter un retour sur investissement significatif.

Ainsi, nous avons pu aider notre client Devillé ASC pour gérer ses problèmes quotidiens d’ordonnancement et de planification.

En complément des sujets d’ordonnancement, l’Intelligence Artificielle peut aussi aider les industriels dans leur gestion stratégique comme par exemple sur des sujets de prédiction de chiffre d’affaires, d’aide à la décision technique ou de maintenance prédictive.

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