La fabrication a toujours été un équilibre entre la vitesse, la qualité et l'innovation. Pour les fabricants de biens de consommation emballés, cet équilibre est d'autant plus complexe que les portefeuilles de produits se développent, les formats d'emballage évoluent plus rapidement et les lignes de production devraient s'adapter à plus de variations que jamais auparavant. Dans le même temps, les consommateurs continuent de s'attendre à des produits impeccables chaque fois qu'ils font un achat.
Proctor & Gamble (P&G) veut assurer la meilleure qualité pour ses clients. Sur des milliers de produits et de lignes de production dans le monde entier, même de petits changements dans les matériaux, les emballages, les graphiques, les textures ou les conditions de production peuvent affecter les résultats de qualité. Les technologies d'inspection traditionnelles ont été conçues pour un monde antérieur. La fabrication moderne exige quelque chose de plus adaptable.
Ce défi aide à expliquer pourquoi Inspection de la qualité basée sur l'IA est en train de devenir l'une des applications les plus importantes de l'IA industrielle. La capacité d'inspecter chaque produit à pleine vitesse de production, d'apprendre de la variation plutôt que d'être perturbé par elle, et d'étendre ces capacités à l'échelle mondiale donne aux fabricants une nouvelle façon de rivaliser. Le Visual Inspection Cockpit (VIC) de Siemens, développé en collaboration avec P&G, démontre comment l'IA, l'informatique de Industrial Edge et la vision industrielle peuvent transformer l'assurance qualité d'une exigence de production en un avantage commercial stratégique.
Alimentation de l'inspection de la qualité pour traiter des processus de fabrication complexes et plus rapides
Les lignes de production rapides de P&G, avec leur grande variabilité, sont exactement l'environnement où le processus d'inspection est exigeant et nécessite une solution spécifique et intelligente. Les lignes de production doivent s'adapter à un débit élevé, à une innovation constante des produits, à des conceptions d'emballage en évolution et à des matériaux qui s'étirent, se déplacent, se froissent ou varient naturellement pendant la fabrication.
Historiquement, les systèmes de vision industrielle basés sur des règles ont été utilisés pour détecter les problèmes de qualité. Bien qu'ils soient efficaces dans des environnements stables, ces systèmes nécessitent souvent des réréglages approfondis chaque fois que les produits, les matériaux, les conditions d'éclairage ou les paramètres de production changent. À mesure que la variabilité de la fabrication augmente, le maintien des performances d'inspection peut devenir de plus en plus gourmande en ressources.
Comme l'a expliqué Roland Joseph, directeur technique principal, Contrôles intelligents et automatisation chez P&G : « Les systèmes de vision traditionnels basés sur des règles ont tout simplement du mal à répondre aux exigences des inspections des attributs de qualité des produits clés et aux changements constants que nos environnements d'innovation et de fabrication introduisent. Nous avons besoin de capacités nettement plus agiles et robustes. »
Ce dont P&G avait besoin, ce n'était pas simplement un meilleur système d'inspection. L'entreprise avait besoin d'une approche fondamentalement différente, capable de fournir une précision d'inspection continue à vitesse de ligne tout en s'adaptant à la réalités de la fabrication moderne.
L'informatique de pointe industrielle rend l'IA déployable à grande échelle
Plusieurs années avant de s'associer à Siemens, P&G avait déjà identifié le potentiel de l'apprentissage profond pour résoudre les défis de l'inspection de la qualité que les technologies conventionnelles avaient du mal à résoudre. La société a développé et déployé avec succès une solution interne dans plus de 150 environnements de production, prouvant la valeur de l'inspection alimentée par l'IA.
Le défi suivant était l'échelle.
Déployer l'IA industrielle à l'échelle mondiale nécessite plus que le développement de modèles précis. Cela nécessite une infrastructure normalisée, une puissance de calcul fiable, une résilience opérationnelle, une gestion du cycle de vie, des processus de déploiement de logiciels et un support à long terme. Ce sont les capacités qui transforment un pilote réussi en une capacité à l'échelle de l'entreprise.
En s'associant à Siemens, P&G a combiné son expertise en fabrication et son innovation en apprentissage profond avec notre plateforme Industrial Edge, des PC industriels powered by des GPU NVIDIA et une infrastructure d'IA industrielle conçue pour être déployée sur de multiples installations et environnements de production.
« Nous avons conçu cette solution », a déclaré Paul Thomas, directeur de la vision industrielle et de l'IA appliquée chez P&G, « pour résoudre une myriade de défis industriels que les systèmes de vision traditionnels ne pouvaient pas toucher : caractérisation précise des composants qui se chevauchent, subtilité des défauts à faible contraste, complexité des produits et des emballages hautement décorés, coordination serrée des temps, intégration PLC en temps réel avec rejet de produit unique à des taux de production élevés avec inspection continue. »
Le résultat est une solution qui permet à l'Industrial AI d'opérer là où la fabrication a lieu : directement sur le plancher de l'usine, en temps réel et à grande vitesse.