Il s'agit en soi d'une question complexe, et la meilleure réponse réside réellement dans votre niveau de « maturité digitale » de vous le lecteur et de votre organisation en général. De nombreux opérateurs privilégient l’approche attentiste, attendant que les concurrents qui utilisent les nouvelles technologies numériques « éliminent les bogues. » Cela évoquerait une faible maturité digitale.
Commençons donc par identifier ce qu’est la numérisation, comment elle se rapporte à la transformation digitale et comment elle facilite l’utilisation de l’IA. Nous aborderons ensuite la manière dont vous pourriez utiliser l’IA pour améliorer votre processus de production. Si vous êtes certain(e) de bien comprendre la notion de numérisation, n’hésitez pas à ignorer la rubrique suivante et à accéder directement à la section AI pour gagner du temps.
La numérisation – qu’est-ce que cela signifie ?
La numérisation est le processus de conversion des informations en un format numérique qui peut être facilement stocké, traité et accessible depuis des ordinateurs et autres technologies numériques. Le fait de disposer des données de votre organisation dans un format numérique facilite leur stockage, leur partage, leur gestion, leur manipulation et leur analyse depuis des ordinateurs et d’autres appareils numériques et vous permet de tirer parti des nombreux avantages de la technologie numérique, tels qu’une performance améliorée, une plus grande précision et des informations plus accessibles.
Qu’est-ce que cela signifie pour nos clients ? L’amélioration continue de l’efficacité de la production a toujours été considérée comme l’un des principaux pré-requis pour garantir la compétitivité des entreprises opérant à l’échelle mondiale, et par conséquent, les clients commencent ou ont commencé la route de la transformation digitale.
La transformation digitale est un concept plus vaste que la numérisation et implique l’utilisation des technologies numériques pour changer fondamentalement la manière dont les entreprises et les organisations fonctionnent. Dans le contexte de la production, la transformation digitale peut contribuer à améliorer les processus de plusieurs façons, notamment :
- Une performance accrue : Les technologies numériques peuvent être utilisées pour aider à automatiser de nombreuses tâches et processus de production, réduisant ainsi le besoin de main-d’œuvre manuelle et le temps et les ressources nécessaires pour accomplir ces tâches. L’automatisation peut contribuer à améliorer la performance globale en réduisant les coûts et en boostant la productivité.
- Une qualité améliorée : Les technologies numériques peuvent également être utilisées pour collecter et analyser les données des processus de production en temps réel, ce qui permet aux fabricants d’identifier et de résoudre les problèmes de qualité potentiels avant qu’ils ne deviennent des problèmes majeurs. Répondre en temps réel peut aider à améliorer la qualité des produits en réduisant les défauts et en augmentant la satisfaction des clients.
- Une agilité accrue : Les technologies numériques peuvent être utilisées pour aider les fabricants à être plus réactifs aux conditions changeantes du marché et aux demandes des clients. En utilisant des outils numériques pour suivre et analyser les tendances du marché et les préférences des clients, les fabricants peuvent rapidement ajuster leurs processus de production pour répondre à l’évolution de la demande, ce qui les aide à rester compétitifs sur un marché en constante évolution.
- Une innovation accrue : La transformation digitale peut également aider les fabricants à innover et à développer de nouveaux produits et services. En utilisant des outils numériques pour analyser les données et identifier de nouvelles opportunités, les fabricants peuvent développer de nouveaux produits et services adaptés aux besoins de leurs clients, les aidant ainsi à garder une longueur d’avance sur la concurrence.
Les technologies clés couramment utilisées dans la numérisation des processus de production incluent :
- Ordinateurs : La numérisation implique souvent l’utilisation d’ordinateurs pour stocker, traiter et gérer les données. Cela peut aller des ordinateurs de bureau et portables classiques, aux appareils plus spécialisés tels que les serveurs, les systèmes de cloud computing et autre types de matériel informatique.
- Logiciels : La numérisation implique également l’utilisation de différents types de logiciels, notamment des applications, des systèmes d’exploitation et d’autres outils logiciels spécialisés. Ces outils sont utilisés pour gérer et manipuler les données, ainsi que pour les analyser et les visualiser de différentes manières.
- Technologies de mise en réseau et de communication : La numérisation implique souvent l’utilisation de technologies de mise en réseau et de communication pour connecter différents appareils et systèmes, ce qui leur permet de partager et d’échanger des données. Cela peut aller des réseaux locaux (LAN) et des réseaux étendus (WAN) aux technologies plus spécialisées telles que Bluetooth, la communication en champ proche (NFC) et d’autres protocoles de communication sans fil.
- Capteurs et dispositifs IoT : Dans de nombreux cas, la numérisation implique l’utilisation de capteurs et d’autres dispositifs de l’Internet des objets (IoT) pour collecter des données à partir d’objets et de processus physiques. Ces dispositifs peuvent être fixés à des machines, des véhicules ou d’autres objets, et peuvent être utilisés pour surveiller la température, la pression ou d’autres propriétés physiques afin de fournir des données précieuses qui permettront d'améliorer les processus de fabrication.
Maintenant que vous savez en quoi consiste la numérisation et comment elle s’inscrit dans le domaine plus large de la transformation digitale, discutons de la manière dont vous pouvez l’utiliser dans votre organisation.
L’IA – comment peut-elle être utilisée pour améliorer vos processus de production industrielle ?
La numérisation, ainsi que les technologies et les outils qui l’utilisent, peuvent changer la façon dont vous menez vos activités et prenez certaines décisions, car l’IA fournit des informations exploitables qui facilitent la prise de décision et améliorent les résultats escomptés. L’IA s’est déjà révélée utile pour les fabricants dans plusieurs domaines, y compris divers types de processus et d’analyses. Tenez compte des aspects suivants.
- Maintenance prévisionnelle : Les algorithmes d’IA peuvent analyser les données des capteurs de l’équipement pour prédire quand la maintenance sera nécessaire, réduisant ainsi les temps d’interruption et augmentant la performance.
- Contrôle qualitatif : Les systèmes d’imagerie basés sur l’IA peuvent inspecter les produits pour détecter les défauts, réduisant ainsi les erreurs humaines et augmentant la précision.
- Optimisation des processus : Les algorithmes d’IA peuvent analyser les données de production et recommander des moyens d’améliorer l’efficacité et de réduire le gaspillage.
- Robots autonomes : L’IA peut être utilisée pour contrôler des robots et d’autres équipements automatisés, ce qui permet un mouvement plus précis et la capacité de s’adapter aux conditions changeantes en temps réel.
- Planification intelligente : Les algorithmes d’IA peuvent optimiser les calendriers de production pour réduire les coûts, améliorer les délais de livraison et augmenter l’utilisation de la capacité.
- Gestion intelligente des stocks : L’IA peut être utilisée pour prédire la demande de produits et ainsi optimiser les stocks en conséquence, réduisant ainsi potentiellement les délais d’approvisionnement et les coûts de stockage des stocks.
- Achats intelligents : L’IA peut être utilisée pour prédire la demande de matières premières et pour optimiser le processus d’approvisionnement, réduisant ainsi les délais et les coûts.
- Gestion des effectifs : L’IA peut être utilisée pour optimiser les niveaux de dotation en personnel et planifier les tâches des employés afin d’améliorer la productivité, réduire les coûts de main-d’œuvre et améliorer la satisfaction des employés.
- Modélisation prédictive : L’IA peut être utilisée pour prédire les performances des systèmes de production et identifier les problèmes potentiels avant qu’ils ne surviennent.
Pour voir des exemples pratiques avec une expérience du monde réel, tenez compte de ces trois aspects : l’optimisation des processus, les robots autonomes et la modélisation prédictive, où Solenis applique des solutions numériques sophistiquées, y compris l’IA, pour aider nos clients à améliorer leurs processus de fabrication. Cependant, l’IA aussi a ses limites. Et ce blog le prouve.
Une grande partie de ce blog a été générée par un moteur de chat IA open source appelé Chat GPT. Il a été entraîné par un ensemble de données massif compilées sur plusieurs années. Un exemple d'IA non identifié dans dans leur liste des neuf utilisations est la capacité de l'IA à prédire en temps réel une mesure qui n'est normalement effectuée que par des humains, par exemple un échantillon prélevé dans un processus de fabrication en continu pour effectuer un test de qualité. C’est en réalité ce que nous faisons chez Solenis pour nos clients du secteur de la pâte et du papier à l’aide de notre plateforme OPTIX™ Advanced Analytics. Nous utilisons l’IA développée avec notre partenaire, ProcessMiner, pour prédire, par exemple, la résistance du papier lorsqu’il est produit en temps quasi réel, afin que les opérateurs de l’usine n’aient pas à attendre des heures pour obtenir des résultats d’essai uniquement, peut-être, pour découvrir que la qualité a diminué pendant le cycle, alors que le problème aurait pu être traité (optimisation du processus) en temps réel s’ils en avaient eu connaissance.
C’est cette prédiction en temps réel des paramètres de qualité qui nous permet de réaliser des robots autonomes. Le contrôle autonome des robots ou des équipements peut effectuer des ajustements en temps réel pour maintenir les normes de qualité en continu. Dans notre cas, nous ajustons généralement le dosage des différentes chimies papier que nous fournissons afin de corriger le processus de fabrication de sorte que le client ne finisse pas par obtenir un lot de produit hors spécifications à la fin du cycle. Nous ajustons la vitesse des pompes de dosage de produits chimiques de manière autonome. Cela se traduit par de nombreux autres avantages, comme nous l’avons vu précédemment.
Ainsi, bien qu’il soit encore très tôt pour l’utilisation de l’IA dans les applications industrielles, il existe un certain nombre d’opérateurs utilisant activement des solutions numériques telles que OPTIX. Et ce sont les adoptants précoces qui finiront par développer leurs avantages concurrentiels dans la fabrication par rapport aux adeptes de l’approche attentiste.
Pour en savoir plus sur notre portefeuille de technologies numériques, rendez-vous sur notre page d’accueil Digital Solutions ou contactez votre représentant commercial Solenis.