Application d’apprentissage automatique dans l’industrie manufacturière

Illustration : © IdO pour tous

Les fabricants, pour suivre les dernières évolutions technologiques, doivent explorer l’un des éléments les plus critiques qui font avancer les usines vers l’avenir : l’apprentissage automatique. Parlons des applications et innovations les plus importantes fournies par la technologie ML en 2022.

Machine Learning vs IA : quelle est la différence ?

L’apprentissage automatique est un sous-domaine de l’intelligence artificielle, mais toutes les technologies d’IA ne sont pas considérées comme de l’apprentissage automatique. Il existe divers autres types d’IA qui jouent un rôle dans de nombreuses industries, telles que la robotique, le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur. Si vous êtes curieux de savoir comment ces technologies affectent l’industrie manufacturière, consultez notre examen ci-dessous.

Fondamentalement, les algorithmes d’apprentissage automatique utilisent des données de formation pour alimenter un algorithme qui permet au logiciel de résoudre un problème. Ces données peuvent provenir de capteurs IoT en temps réel dans une usine ou d’autres méthodes. L’apprentissage automatique a une variété de méthodes telles que les réseaux de neurones et l’apprentissage en profondeur. Les réseaux de neurones imitent les neurones biologiques pour découvrir des modèles dans un ensemble de données afin de résoudre des problèmes. L’apprentissage en profondeur utilise différentes couches de réseaux de neurones, où la première couche utilise l’entrée de données brutes et transmet les informations traitées d’une couche à la suivante.

Usine dans une boîte

Commençons par imaginer une boîte avec des robots d’assemblage, des capteurs IoT et d’autres machines automatisées. À une extrémité, vous fournissez les matériaux nécessaires pour compléter le produit ; À l’autre extrémité, le produit sort de la chaîne de montage. La seule intervention nécessaire pour cet appareil est l’entretien courant de l’équipement à l’intérieur. C’est l’avenir idéal de la fabrication, et l’apprentissage automatique peut nous aider à comprendre l’image complète de la façon d’y parvenir.

Outre la robotique avancée nécessaire au fonctionnement de l’assemblage automatisé, l’apprentissage automatique peut aider à assurer : l’assurance qualité, l’analyse CND et la localisation des causes des défauts, entre autres.

Vous pouvez penser à cette usine dans un exemple de boîte comme un moyen de simplifier une usine plus grande, mais dans certains cas, c’est assez littéral. Nokia utilise des sites de fabrication portables sous la forme de conteneurs d’expédition modernisés avec un équipement d’assemblage automatisé avancé. Vous pouvez utiliser ces conteneurs portables dans n’importe quel endroit nécessaire, permettant aux fabricants d’assembler des produits sur place au lieu d’avoir à transporter les produits sur de plus longues distances.

Assurance qualité

En utilisant des réseaux de neurones, des caméras à haute résolution optique et de puissants GPU, le traitement vidéo en temps réel combiné à l’apprentissage automatique et à la vision par ordinateur peut effectuer les tâches d’inspection visuelle mieux que les humains. Cette technologie garantit le bon fonctionnement de l’usine en boîte et l’élimination des produits inutilisables du système.

Dans le passé, l’utilisation de l’apprentissage automatique dans l’analyse vidéo a été critiquée pour la qualité de la vidéo utilisée. En effet, les images peuvent être floues d’une image à l’autre et l’algorithme d’inspection peut être sujet à davantage d’erreurs. Avec des caméras de haute qualité et une plus grande puissance de traitement graphique, cependant, les réseaux de neurones peuvent rechercher plus efficacement les défauts en temps réel sans intervention humaine.

À l’aide de divers capteurs IoT, l’apprentissage automatique peut aider à tester les produits créés sans les endommager. Un algorithme peut rechercher des modèles dans les données en temps réel qui correspondent à une version défectueuse de l’unité, permettant au système de signaler les produits potentiellement indésirables.

Contrôle non destructif

Une autre façon de détecter les défauts dans les matériaux consiste à effectuer des tests non destructifs. Il s’agit de mesurer la stabilité et l’intégrité d’un matériau sans causer de dommages. Par exemple, vous pouvez utiliser un appareil à ultrasons pour détecter des anomalies telles que des fissures dans un matériau. La machine peut mesurer des données que les humains peuvent analyser pour rechercher ces valeurs aberrantes à la main.

Cependant, la valeur aberrante algorithmes de détection, les algorithmes de détection d’objets et les algorithmes de segmentation peuvent automatiser ce processus en analysant les données pour des modèles reconnaissables que les humains peuvent ne pas être en mesure de voir avec une efficacité beaucoup plus grande. L’apprentissage automatique n’est pas non plus sujet au même nombre d’erreurs que les humains sont susceptibles de commettre.

Maintenance prédictive

L’un des principaux locataires du rôle de l’apprentissage automatique dans la fabrication est la maintenance prédictive. PwC signalé que la maintenance prédictive sera l’une des technologies d’apprentissage automatique à la croissance la plus importante dans le secteur manufacturier, avec une augmentation de 38 % de la valeur marchande de 2020 à 2025.

La maintenance non planifiée ayant le potentiel de réduire considérablement les résultats d’une entreprise, la maintenance prédictive peut permettre aux usines d’effectuer les ajustements et les corrections appropriés avant que les machines ne subissent des pannes plus coûteuses. Nous voulons nous assurer que notre usine dans une boîte aura autant de temps de disponibilité avec le moins de retards possible, et la maintenance prédictive peut y parvenir.

De nombreux capteurs IoT qui enregistrent des informations vitales sur les conditions de fonctionnement et l’état d’une machine rendent possible la maintenance prédictive. Cela peut inclure l’humidité, la température, etc.

Modèles ML utilisés pour la maintenance prédictive

Un algorithme d’apprentissage automatique peut analyser les modèles de données collectées au fil du temps et prédire raisonnablement quand la machine peut nécessiter une maintenance. Il existe plusieurs approches pour atteindre cet objectif :

  • Modèles de régression: ceux-ci prédisent la durée de vie utile restante (RUL) de l’équipement. Cela utilise des données historiques et statiques et les fabricants peuvent voir combien de jours il reste avant que la machine ne rencontre une panne.
  • Modèles de classification: ces modèles prédisent les pannes dans un laps de temps prédéfini.
  • Modèles de détection d’anomalies: ces périphériques signalent la détection d’un comportement anormal du système.

Localisation des problèmes

Grâce aux capteurs IoT qui alimentent la maintenance prédictive, l’apprentissage automatique peut analyser les modèles dans les données pour voir quelles parties de la machine doivent être entretenues pour éviter une panne. Si certains modèles conduisent à une tendance de défauts, il est possible que des comportements matériels ou logiciels puissent être identifiés comme causes de ces défauts. À partir de là, les ingénieurs peuvent proposer des solutions pour corriger le système afin d’éviter ces défauts à l’avenir. Cela nous permet de réduire la marge d’erreur de notre usine dans un scénario de boîte.

Jumeaux numériques

Les jumeaux numériques sont une recréation virtuelle du processus de production basée sur les données des capteurs IoT et des données en temps réel. Ils peuvent être créés comme une représentation hypothétique originale d’un système qui n’existe pas encore, ou ils peuvent être une recréation d’un système existant.

Le jumeau numérique est un bac à sable pour l’expérimentation dans lequel l’apprentissage automatique peut être utilisé pour analyser des modèles dans une simulation afin d’optimiser l’environnement. Cela permet également de soutenir les efforts d’assurance qualité et de maintenance prédictive. Nous pouvons également utiliser l’apprentissage automatique aux côtés de jumeaux numériques pour optimiser la mise en page. Cela fonctionne lors de la planification de l’agencement d’une usine ou pour optimiser l’agencement existant.

Modèles ML pour la prévision de la consommation d’énergie

Si nous voulons optimiser chaque partie de l’usine, nous devons également faire attention à l’énergie qu’elle nécessite. Pour ce faire, la méthode la plus courante consiste à utiliser des mesures de données séquentielles, qui peuvent être analysées par des scientifiques des données avec des algorithmes d’apprentissage automatique alimentés par des modèles autorégressifs et des réseaux de neurones profonds.

  • Modèles autorégressifs: Idéal pour définir les tendances, la cyclicité, l’irrégularité et la saisonnalité de la consommation d’énergie. Pour améliorer la précision, les scientifiques des données peuvent transformer les données brutes en fonctionnalités qui peuvent aider à spécifier la tâche des algorithmes de prédiction.
  • Réseaux de neurones profonds: Les scientifiques des données les utilisent pour traiter de grands ensembles de données afin de trouver rapidement des modèles de consommation de données. Ceux-ci peuvent être formés pour extraire automatiquement les caractéristiques des données d’entrée sans ingénierie de caractéristiques comme les modèles autorégressifs.
  • Réseaux de neurones pour données séquentielles: RNN (Réseaux de neurones récurrents), LSTM (Mémoire longue à court terme)/GRU (Unité récurrente fermée), Réseaux de neurones basés sur l’attention pour stocker des informations sur les données d’utilisation d’énergie précédemment saisies à l’aide de la mémoire interne.

Conception générative

Nous avons utilisé l’apprentissage automatique pour optimiser les processus de production de l’usine, mais qu’en est-il du produit lui-même ? BMW introduit le BMW iX Flow au CES 2022 avec un emballage spécial à encre électronique qui peut lui permettre de changer la couleur (ou plus précisément, la teinte) de la voiture entre le noir et le blanc. BMW a expliqué que “des processus de conception générative sont mis en œuvre pour garantir que les segments reflètent les contours caractéristiques du véhicule et les variations de lumière et d’ombre qui en résultent”.

La conception générative est l’endroit où l’apprentissage automatique est utilisé pour optimiser la conception d’un produit, qu’il s’agisse d’une automobile, d’un appareil électronique, d’un jouet ou d’autres articles. Avec des données et un objectif souhaité, l’apprentissage automatique peut parcourir toutes les dispositions possibles pour trouver la meilleure conception.

Les algorithmes ML peuvent être formés pour optimiser une conception en fonction du poids, de la forme, de la durabilité, du coût, de la résistance et même des paramètres esthétiques.

Le processus de conception générative peut être basé sur ces algorithmes :

  • Apprentissage par renforcement
  • L’apprentissage en profondeur
  • Algorithmes génétiques

Amélioration de la gestion de la chaîne d’approvisionnement : chaînes d’approvisionnement cognitives

Éloignons-nous un peu de l’usine dans un exemple de boîte et examinons une image plus large des besoins dans la fabrication. La production n’est qu’un élément. Les rôles de la chaîne d’approvisionnement d’un centre de fabrication sont également améliorés grâce aux technologies d’apprentissage automatique, telles que l’optimisation des itinéraires logistiques et le contrôle des stocks en entrepôt. Ceux-ci constituent une chaîne d’approvisionnement cognitive qui continue d’évoluer dans l’industrie manufacturière.

Contrôle des stocks de l’entrepôt

Les solutions logistiques basées sur l’IA utilisent des modèles de détection d’objets au lieu de la détection de codes-barres, remplaçant ainsi la numérisation manuelle. Les systèmes de vision par ordinateur peuvent détecter les pénuries et les surstocks. En identifiant ces modèles, les managers peuvent être mis au courant des situations exploitables. Les ordinateurs peuvent même être laissés à agir automatiquement pour optimiser le stockage des stocks.

Chez MobiDev, nous avons étudié un cas d’utilisation de création d’un système capable de détecter des objets pour la logistique. En savoir plus sur détection d’objets à l’aide de petits ensembles de données pour le comptage automatisé d’articles en logistique.

Prévision de la demande

Combien une usine doit-elle produire et expédier ? C’est une question à laquelle il peut être difficile de répondre. Cependant, avec un accès aux données appropriées, les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent aider les usines à comprendre combien elles devraient gagner sans surproduire. L’avenir de l’apprentissage automatique dans le secteur manufacturier dépend de décisions innovantes.

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