Tirer parti de l'IA dans une entreprise numérique durable

Pour garder une longueur d'avance, les entreprises doivent devenir des entreprises numériques durables. En tirant parti des technologies de pointe, ces entreprises peuvent également améliorer leur agilité et leur efficacité. Cette discussion se concentre sur le rôle de l'IA dans l'amélioration de la qualité de la production, du délai de mise sur le marché et de l'efficacité des ressources dans les usines modernes.

Forger le cours de l'histoire

Le cours de l'histoire fut façonné par des penseurs innovants qui conçurent de nouvelles approches pour relever les défis. L'âge de pierre ne s'est pas terminé parce que nous étions à court de pierres mais à cause de solutions nouvelles et plus efficaces.

L'avenir est façonné de la même manière. Les tendances multidimensionnelles qui s'étendent à travers les entreprises, la société et la technologie entraînent de nouveaux défis pour les entreprises modernes. Pour surmonter ces défis, les entreprises devront innover et adopter de nouvelles méthodes de gestion, devenir des entreprises numériques durables pour gérer les cycles de vie des produits et de la production dans le monde réel et numérique.

La principale caractéristique d'une entreprise numérique est sa capacité à unir le monde réel et le monde numérique, en collectant des données issues des opérations et en les transformant en informations favorisant des améliorations dans le monde réel. Réunir ces deux mondes permet le flux de données entre toutes les parties prenantes impliquées dans le cycle de vie du produit, de la production et du service. Ce libre flux de données renforce la capacité d'une entreprise numérique à s'adapter aux demandes du marché, à innover plus rapidement et à améliorer la qualité en réduisant les émissions de carbone et l'utilisation des ressources.

Principaux points :

Caractéristiques importantes d'une entreprise numérique durable
Comment l'IA s'intègre dans une entreprise numérique durable
Comment les fabricants peuvent appliquer l'IA aujourd'hui pour faciliter les efforts de décarbonisation et améliorer la qualité et les délais de commercialisation

Ouvrier faisant fonctionner des machines dans une usine de fabrication de produits électroniques

Deux employés marchent et parlent dans l'atelier de Siemens Electronics Factory, Erlangen.

Parcours de transformation numérique : Siemens Electronics, Erlangen

Usinne Siemens électroninique de pointe à Erlangen, Allemagne a fait face aux mêmes défis que de nombreux fabricants. Elle a dû trouver des moyens de produire tout en priorisant la décarbonisation, la vitesse, la qualité et la rentabilité. L'usine Siemens Electronics d'Erlangen, qui produit des convertisseurs de fréquence SINAMICS et des contrôleurs SINUMERIK CNC pour Siemens et ses clients, a également dû gérer l'intégration de solutions numériques intelligentes dans l'infrastructure et les systèmes.

L'usine a reconnu que ces défis ne pourraient être surmontés sans adopter la numérisation pour poursuivre une transformation continue vers une entreprise numérique durable débutée des décennies plus tôt. Les solutions numériques pour l'ingénierie, la gestion des ateliers, la gestion du cycle de vie des produits et plus encore fournissent la base. Celles-ci permettent de construire des technologies et des fonctions plus avancées pour encore améliorer les opérations à Erlangen.

L'intelligence artificielle industrielle (IA) est l'une des technologies avancées utilisées sur le site. Là où une IA destinée au consommateur peut générer du texte pour un discours de mariage ou des images pour votre profil de médias sociaux, les systèmes d'IA industriels déployés dans les machines de contrôle d'usine, permettent de gérer les opérations d'atelier et analyser les données pour indiquer les performances et guider la prise de décision. Ces systèmes d'IA industriels doivent être robustes, fiables et sûrs, même lorsqu'ils travaillent en étroite collaboration avec des humains.

Aujourd'hui, explorons comment l'usine Siemens Electronics d'Erlangen utilise l'IA de qualité industrielle pour une plus grande décarbonisation, une meilleure qualité et la vitesse de mise sur le marché.

Le parcours de la transformation numérique : Siemens Electronics, Erlangen

Avant de pouvoir améliorer processus, machines et systèmes, ils doivent être compris à travers la collecte et l'analyse des données. Une entreprise numérique génère d'immenses quantités de données au cours des opérations quotidiennes. En usine, cela peut inclure des informations sur la consommation d'énergie de divers systèmes et sur l'ensemble de l'usine, des données de débit, des données opérationnelles en temps réel provenant de machines connectées et plus encore. Collecter et comprendre ces données est essentiel à la gestion d'une usine numérique moderne, mais la quantité de données complique leur agrégation et leur analyse.

Un travailleur vérifie un ordinateur portable dans l'atelier.

Industrial AI : Efficacité, rapidité, qualité

Heureusement, les flux de données connectés d'une entreprise numérique représentent une opportunité en or pour l'application de l'IA pour accélérer l'analyse de ces immenses ensembles de données. Cela entraînera des optimisations de divers aspects de l'usine à la fois en atelier et dans d'autres systèmes beaucoup plus vite qu'auparavant. L'usine Siemens Electronics à Erlangen, a exploité les données issues de toute l'usine pour réaliser des mesures intelligentes d'efficacité énergétique, réduisant sa consommation d'énergie de 25 % et son empreinte carbone de 50 %. De plus, des améliorations de la production ont permis de réduire de 50 % l'énergie utilisée pour produire chaque produit.

L'IA permet également de véritables schémas de maintenance prédictive pour s'assurer que les temps d'arrêt des machines ne surprennent jamais les opérateurs d'usine. Les données de machine et de maintenance sont analysées et comparées au passé pour identifier les modèles et les solutions potentielles. L'usine utilise la maintenance prédictive dans un processus de fraisage dans le cadre de la production de circuits imprimés. Celui-ci produit une fine poussière qui s'accumule sur les broches de fraisage et peut entraver la rotation des broches ou, avec suffisamment d'accumulation, provoquer des arrêts imprévus. Pour éviter des retards coûteux, la solution de maintenance prédictive surveille le courant et la vitesse de la broche pour détecter les anomalies et même prédire les états critiques futurs.

Les processus intelligents sont de meilleurs processus

L'IA peut également être transformatrice pour les processus et les machines individuels, permettant une collaboration plus étroite entre humains et robotique, de manière efficace et sûre. L'usine Siemens Electronics à Erlangen utilise l'IA et la vision par ordinateur pour permettre aux bras robotisés de ramasser et de placer des pièces avec la même flexibilité et la même dextérité qu'un humain. Les bras robotiques traditionnels ne savent pas distinguer entre les différentes pièces, ce qui nécessite que les pièces soient pré-triées et organisées. L'intégration de l'IA dans les systèmes de contrôle des robots leur permet d'identifier et de récupérer diverses pièces d'une boîte non triée et de les placer précisément là où il faut.

En rendant le robot plus intelligent, ces opérations fastidieuses peuvent être accomplies complètement automatiquement par des robots rentables. Bien sûr, avant que ces bras robotiques intelligents puissent être déclenchés, ils doivent être entraînés. En tant qu'entreprise numérique, l'usine peut utiliser des simulations basées sur la physique et le Digital Twin pour former virtuellement les algorithmes sur la reconnaissance, la sélection et le placement des pièces. Les données d'entraînement synthétiques sont générées et étiquetées automatiquement, augmentant la vitesse et réduisant l'effort pour entraîner les bras robotiques.

Une cellule de fabrication qui contient des robots activés par l'IA pour choisir et placer des pièces.

Un expert Siemens signale un jumeau numérique d'un processus de production de PCB sur un écran à un collègue.

L'IA pour améliorer la précision et l'efficacité

Des processus plus sensibles peuvent également être automatisés en donnant à la robotique une dextérité manuelle comme celle d'une main humaine. L'intégration de capteurs de force et de couple dans l'effecteur final d'un bras robotique contrôlé par l'IA lui permet de détecter et d'ajuster précisément la force qu'il utilise pour manipuler un objet. C'est crucial pour les processus impliquant des pièces délicates et petites, telles que les composants d'une carte de circuit imprimé (PCB). Les bras robotisés qui gèrent ces tâches délicates peuvent nécessiter le même doigté que celui d'un chirurgien qui coud une plaie !

À l'usine Siemens Electronics d'Erlangen, la production de PCB implique le montage de composants électroniques filaires à travers de minuscules trous dans le substrat, appelé technologie des trous traversants. Cela implique que des pièces très sensibles et délicates soient branchées dans de très petits trous dans le PCB, souvent quelques dixièmes de millimètre de diamètre. L'IA permet à la robotique de manipuler les composants en douceur, en veillant à ce qu'ils soient placés avec précision et sécurisés sans subir de dommages. Dans l'ensemble, l'automatisation d'une tâche aussi délicate augmente la qualité du processus et libère les travailleurs humains de l'ennui et de la mauvaise ergonomie associés à une telle tâche.

Outre les avantages immédiats de l'IA, tels que l'augmentation de la qualité de production et la réduction des coûts, l'ajout de l'IA dans l'environnement de l'atelier a contribué à la durabilité de l'usine. La précision accrue du processus automatisé de raccordement THT réduit les rebuts et donc le gaspillage de matériel et d'énergie, rendant l'usine plus efficace. La robotique intelligente ne nécessitant plus de pièces pré-triées, les incrustations en plastique autrefois nécessaires pour organiser les pièces triées sont devenues obsolètes. Résultat : élimination de milliers de pièces en plastique qui finissent en déchets.

L'avenir des entreprises numériques durables

Une entreprise numérique peut tirer parti de l'IA et des grandes quantités de données générées pour identifier et exploiter les opportunités de décarbonisation, de réduction de l'utilisation des ressources, de recyclage et plus encore, dans les processus internes et les chaînes d'approvisionnement mondiales. Les décisions prises dans la conception de produits, par exemple, représentent 80% de l'impact environnemental d'un produit qui arrive dans le monde réel — en d'autres termes, les déchets ne sont rien de plus qu'un défaut de conception. Une entreprise numérique durable peut utiliser une combinaison du Digital Twin complet, des données et de l'IA pour comprendre les coûts relatifs de durabilité de diverses décisions de conception, en optimisant les performances efficaces, l'utilisation des matériaux et la recyclabilité.

En production, l'IA peut optimiser les calendriers de production pour répondre à la demande, identifier les opportunités d'efficacité énergétique et améliorer la qualité de la production et réduire les déchets de matériaux. L'IA peut devenir un outil puissant dans la gestion de chaînes d'approvisionnement mondiales, aidant les entreprises à sélectionner des fournisseurs et à construire des systèmes logistiques basés sur le coût, la qualité et la durabilité. Des installations comme l'usine Siemens Electronics à Erlangen offrent un terrain d'expérimentation crucial pour les technologies et les solutions qui peuvent aider les clients à se transformer pour surmonter les défis.

Un expert de Siemens signale un Digital Twin d'un produit sur un écran à un collègue.