Qu'est-ce que l'intelligence industrielle ?

Les fabricants sont aujourd'hui confrontés à de nombreux défis. Les clients exigent de plus en plus de personnalisations, ce qui se traduit par des lots de production plus petits, des changements fréquents et davantage de déchets. Les lignes d'approvisionnement diminuent également et l'externalisation se développe. Pour être compétitifs, les fabricants doivent optimiser la productivité de leurs équipements coûteux, réduire les déchets, maximiser les rendements et réduire les temps de cycle. Les nouvelles capacités de traitement des données des capteurs, ainsi que le big data, le machine learning et l'intelligence artificielle, le cloud et les technologies de pointe permettent de passer d'une résolution réactive des problèmes à une gestion de plus en plus proactive des équipements, des processus, des produits et des usines.

Les usines de demain aujourd'hui

Les usines intelligentes ou l'intelligence industrielle est l'utilisation de l'analyse des données en temps réel, de l'intelligence artificielle (IA) et du machine learning dans le processus de fabrication pour réaliser les optimisations ci-dessus. Grâce à l'utilisation de capteurs sur les équipements pour acquérir et traiter les données en temps réel, l'intelligence industrielle permet aux fabricants d'avoir une vue intégrée complète, à 360 degrés, et de haute fidélité de toutes les opérations, depuis les fournisseurs et les chaînes d'approvisionnement, en passant par les équipements, les processus et les pratiques de fabrication, jusqu'au test du produit final et la satisfaction du client.

En traitant les données en temps réel des capteurs de la machine et en appliquant l'IA et le machine learning, il est possible de prévoir les événements critiques et de prendre des mesures préventives pour éviter les problèmes. Une usine intelligente peut surveiller les données de capteurs en continu en utilisant des règles métier et des modèles de machine learning pour nous renseigner sur la santé de nos équipements et processus. Un large éventail de solutions peut être utilisé pour mieux comprendre les équipements, les processus, les produits, les opérations, les clients et les ventes, puis pour agir sur la base des informations obtenues. De nombreuses entreprises de fabrication dans le monde utilisent déjà l'intelligence industrielle dans les secteurs suivants : semi-conducteurs, électronique et dispositifs médicaux ; automobile et aviation ; fabrication d'équipements, produits pharmaceutiques ; produits chimiques, métaux et mines et biens de consommation.

La plus grande partie de la promesse et du succès de l'industrie 4.0 et des technologies IoT pour la fabrication dépend peut-être de l'efficacité du machine learning, de l'IA, du big data et d'autres technologies analytiques avancées. Celles-ci doivent être mises en œuvre de manière exhaustive pour produire une virtualisation des jumeaux numériques, perspicacité et prévisibilité. En outre, les organisations doivent également comprendre les détails de la façon dont les clients utilisent leurs produits sur le terrain et comment les produits vieillissent ou leur fiabilité se détériore, ou même quand ils auraient besoin d'entretien. Aujourd'hui, certains fabricants proposent un service supplémentaire d'entretien proactif. Pensez aux ascenseurs (Kone, Schindler, OTIS, etc.) qui renvoient des informations et alertent lorsqu'une assistance est nécessaire. De telles informations ouvrent presque toujours de nouvelles opportunités commerciales pour améliorer l'expérience du client. Tout cela doit se produire alors que les fabricants deviennent plus transparents et se conforment aux exigences réglementaires, car elles sont courantes et de plus en plus pertinentes dans la plupart des secteurs pour gérer les risques liés aux consommateurs.

Voici quelques cas concrets d'utilisation du Smart Manufacturing

• Qualité et fiabilité du produit
• Le machine learning pour modéliser et prédire avec précision les résultats des équipements, des processus et des produits
• Le contrôle et la capacité du processus avec alerte
• LMaintenance des équipements: Prédictive, basée sur l'état et programmée avec alerte
• Surveillance de l'usine, y compris les tableaux de bord de gestion, les graphiques KPI et l'OEE 
• Chaîne d'approvisionnement : prévision de la demande, optimisation des stocks, performance des fournisseurs
• Modélisation et optimisation des ressources
• Analyse de la clientèle : segmentation des clients et des produits, opportunités de vente croisée et de vente incitative
• Ventes : optimisation de la tarification et gestion des comptes
• Prédiction du rendement, entretien prédictif, métrologie virtuelle
• Cartes de contrôle uni ou multi variables, séries chronologiques
• Détection d'anomalies (IA) : Deep Learning

Image et classification de motifs

• Classification des images des défauts, modèles Wafermap
• Multi-image, multi-média, équipement sonore
• Intelligence artificielle : deep learning
• Contrôle avancé des processus : analyse des capteurs et IoT
• Classification des défauts, contrôle de la marche à suivre
• Suivi du bon état des équipements
• Tableaux de bord des cartes d'usine et alertes

Chaîne d'approvisionnement et jumeaux numériques d'usine

• Ordonnancement prédictif : outils de fabrication et chaîne d'approvisionnement
• Acheminement du matériel et des véhicules
• Programmation linéaire, algorithme génétique

Plateforme de l'usine numérique

Pour réussir, une plateforme d'usine numérique permettant une fabrication intelligente doit présenter les caractéristiques suivantes :

• Intégration des données : historique et données en continu
• Analytique visuelle interactive et tableaux de bord
• AI et machine learning : flux de travail visuels sans code
• Analyse de pointe et des capteurs

Avantages de l'intelligence industrielle

Les avantages de l'intelligence industrielle incluent la capacité de détecter et de réagir de manière proactive aux événements, ce qui améliore la qualité, le rendement et réduit les temps d'arrêt, tout en améliorant l'efficacité globale des équipements (OEE). En disposant d'un jumeau numérique de l'usine, il est possible de simuler de nouvelles productions en avance et de comprendre les goulots d'étranglement. L'intelligence industrielle permet des changements proactifs dans la chaîne d'approvisionnement et un inventaire intelligent, optimisant ainsi d'autres logistiques d'usine, notamment l'emballage et le transport. L'intelligence industrielle peut découvrir de nouvelles opportunités commerciales, des flux de revenus et la monétisation des actifs pour un avantage concurrentiel durable. Elle peut également automatiser, orchestrer et prévoir les défaillances de produits, incitant un entretien préventif pour éviter les temps d'arrêt. Avec l'intelligence industrielle, vous pouvez traiter et analyser les données en temps réel, à proximité du point de génération des données, pour une réponse rapide aux anomalies de processus. 

Dans le domaine des ventes et du marketing, l'intelligence industrielle peut permettre à votre organisation de comprendre les marchés, de prévoir les préférences des clients et de s'y adapter. Pour l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement, l'intelligence industrielle peut aider à prévoir la demande, à optimiser les stocks et à surveiller les fournisseurs. L'analytique a toujours été utilisée dans les organisations de la chaîne d'approvisionnement pour les prévisions et la gestion des stocks, mais à l'ère de l'IoT, nous connaissons désormais la position d'à peu près tout, ce qui nécessite des capacités en temps réel plus importantes. Les réseaux 5G pourraient faire passer les usines au niveau supérieur. La 5G a la capacité de prendre en charge une densité de connexion élevée avec des dizaines de milliers de points d'extrémité, permettant ainsi véritablement l'utilisation des données industrielles à l'échelle. 

L'intelligence industrielle peut être utilisée pour améliorer la qualité des produits et des processus grâce à un statistical process control intelligent, à la gestion du rendement et à l'analyse de la fiabilité. Être capable de comprendre et de démontrer que les processus sont sous contrôle est au cœur des initiatives utilisant la qualité par la conception (QbD) et les bonnes pratiques de fabrication, documentation ou sécurité (GxP). L'intelligence industrielle peut contribuer à la conformité réglementaire en normalisant, automatisant et contrôlant les initiatives QbD et GxP. Pouvoir démontrer aux organismes de réglementation que les processus sont compris et maîtrisés peut taxer même les organisations les plus sophistiquées. L'analytique peut être utilisée pour des rapports réglementaires automatisés et validés, une piste d'audit complète, un contrôle de version et des signatures électroniques pour documenter les modifications apportées aux processus, procédures et rapports analytiques afin de surveiller et d'automatiser le flux de travail et les approbations.

La mise en œuvre de l'intelligence industrielle est vitale pour les entreprises numériques, car la simple automatisation ne suffit plus pour suivre le marché et l'industrie 4.0. Pour survivre à la perturbation numérique apportée par l'IoT et l'industrie 4.0, les fabricants doivent appliquer des analyses centrées sur le terrain et le client.