La fabrication intelligente utilise des machines connectées à Internet pour surveiller les processus de production. L'analyse de ces données peut aider les fabricants à s'adapter rapidement aux changements dans leurs processus de fabrication et de Chaîne d'approvisionnement .
Pourquoi la fabrication intelligente est-elle importante ?
La fabrication traditionnelle ne peut pas répondre aux changements environnementaux parce qu'elle n'a pas été conçue dans un souci de flexibilité. Dès le départ, la fabrication intelligente est conçue pour être adaptable. L'analyse des données provenant de capteurs et de flux numériques concernant des facteurs tels que la demande aide les fabricants à réagir rapidement à l'évolution des conditions.
Avantages de la fabrication intelligente
Voici quelques-uns des avantages de la fabrication intelligente par rapport aux technologies et processus de fabrication traditionnels :
- Les usines peuvent accroître leur productivité car des données fiables en temps réel permettent de prévoir les défaillances et d'identifier les problèmes de sécurité et d'assurance qualité.
- L'analyse prédictive permet d'optimiser la logistique et d'améliorer la ponctualité des livraisons grâce à des informations en temps réel sur les conditions de circulation, les goulots d’étranglement des conteneurs d'expédition, les conditions météorologiques défavorables, etc. De plus, des capteurs intelligents peuvent identifier les problèmes liés aux véhicules et aux conducteurs afin d'éviter les pannes et les accidents.
- Les fabricants peuvent améliorer la main-d'œuvre en optimisant et en automatisant les processus afin de mener à bien les projets de manière plus efficace.
- Dans la Chaîne d'approvisionnement, l'analyse prédictive permet d'optimiser le réapprovisionnement des stocks et d'augmenter ou de réduire rapidement la production en fonction des besoins.
- L'analyse des données relatives aux émissions de carbone, à la consommation d'énergie et d'eau et aux déchets peut vous aider à réduire votre empreinte environnementale.
Défis potentiels pour la mise en œuvre de la fabrication intelligente
Les projets de fabrication intelligente peuvent rencontrer les difficultés suivantes lors de l'approbation et du déploiement :
- La perception du risque est un obstacle majeur qui est souvent abordé par le biais d'un déploiement progressif ou échelonné qui évalue le risque à plusieurs étapes.
- La nécessité de réorganiser les processus existants pour adopter une technologie intelligente peut ralentir un projet.
- L'intégration des technologies dans les domaines de l'informatique et de l'informatique de terrain peut s'avérer complexe en raison des différences d'API et d'exigences en matière de réseau.
- L'automatisation peut s'avérer difficile en raison des nombreuses alternatives robotiques que les fabricants doivent évaluer en fonction des différents cas d'utilisation.
- Les employés ont souvent besoin d'apprentissage, y compris en matière de gestion du changement.
Automobile
L'industrie automobile évolue d'un modèle de raffinement des processus existants pratiqué depuis des décennies. Des entreprises telles que Tesla simplifient la production en supprimant des étapes chaque fois que cela est possible. Des pièces telles que l'échangeur de chaleur servent à d'autres aspects du véhicule, et les composants sont constamment modifiés pour permettre une automatisation plus rapide. Les capteurs à ultrasons sur les pare-chocs ont été éliminés et leur fonction a été confiée à des caméras aidées par un traitement d'image plus avancé pour la perception de la profondeur.
Mercedes place des codes-barres sur les pare-brise des camions partiellement construits au Mexique afin de les retrouver plus facilement dans les parkings où ils sont retenus, en attendant des pièces qui n'étaient pas disponibles lors de la fabrication initiale du véhicule. Des caméras et des drones confirment les emplacements une fois le véhicule garé.
Production d'électricité
La production d'électricité fait appel à des machines coûteuses telles que les réacteurs nucléaires, les turbines hydrauliques et les éoliennes en mer. Ces machines utilisent des capteurs IoT pour permettre aux fabricants de surveiller leur utilisation en production. L'analyse des flux de données des capteurs permet aux applications de surveillance des services 3D de prévoir des intervalles de maintenance proactifs.
Commerce de détail
Des détaillants tels que Sainsbury's et Cost Plus utilisent des algorithmes intelligents pour prédire la consommation et passer des commandes de réapprovisionnement, les responsables se contentant de surveiller les commandes automatisées. Les informations tirées du comportement des clients en temps réel et des données transmises par les points de vente aident les détaillants à comprendre la demande au moment même où elle se manifeste.
Logistique intelligente
Les transporteurs de marchandises réfrigérées de la ferme au magasin sont d'excellents exemples de logistique intelligente. Ils peuvent inclure un capteur de température à connexion cellulaire avec les produits emballés et réfrigérés dans le champ pour détecter une surchauffe pendant le transport et alerter l'expéditeur d'une détérioration potentielle. Les marchandises signalées peuvent être évaluées à l'arrivée afin d'éviter la propagation de maladies.
Agriculture
L'agriculture fait largement appel aux technologies intelligentes : les drones arpentent les champs pour cartographier les cultures prêtes à être récoltées. Les fermes biologiques utilisent des robots qui parcourent les champs jour et nuit en utilisant la reconnaissance vidéo pour identifier les mauvaises herbes et les zapper avec un laser, maximisant ainsi le rendement sans pesticides.
Contrôle de la qualité
L'agriculture fait largement appel aux technologies intelligentes : les drones arpentent les champs pour cartographier les cultures prêtes à être récoltées. Les fermes biologiques utilisent des robots qui parcourent les champs jour et nuit en utilisant la reconnaissance vidéo pour identifier les mauvaises herbes et les zapper avec un laser, maximisant ainsi le rendement sans pesticides.
Analyse des données
La fabrication intelligente s'appuie sur l'analyse des données pour améliorer l'efficacité des processus de fabrication. Les capteurs collectent des données et les services de streaming partagent les données à l'aide d'un modèle de publication et d'abonnement. Les données sont stockées dans une plateforme de données où des techniques d'intelligence artificielle (IA) telles que l'apprentissage automatique (ML) peuvent effectuer une analytique avancée dont le résultat est utilisé pour prescrire ou apporter directement des changements opérationnels dans l'usine.
Actian et la plate-forme d'intelligence des données
Actian Data Intelligence Platform est conçue pour aider les entreprises à unifier, gérer et comprendre leurs données dans des environnements hybrides. Elle rassemble la gestion des métadonnées , la gouvernance, le lignage, le contrôle de la qualité et l'automatisation en une seule plateforme. Les équipes peuvent ainsi savoir d'où viennent les données, comment elles sont utilisées et si elles répondent aux exigences internes et externes.
Grâce à son interface centralisée, Actian offre une insight en temps réel des structures et des flux de données, ce qui facilite l'application des politiques, la résolution des problèmes et la collaboration entre les services. La plateforme aide également à relier les données au contexte commercial, ce qui permet aux équipes d'utiliser les données de manière plus efficace et plus responsable. La plateforme d'Actian est conçue pour s'adapter à l'évolution des écosystèmes de données, favorisant une utilisation cohérente, intelligente et sécurisée des données dans l'ensemble de l'entreprise. Demandez votre démo personnalisée.
FAQ
La fabrication intelligente fait référence à l'utilisation de technologies avancées - telles que les capteurs IoT, l'IA, l'analyse, l'automatisation et les jumeaux numériques - pour optimiser les processus de production, améliorer l'efficacité et permettre une prise de décision en temps réel dans les environnements industriels.
La fabrication intelligente intègre des données en temps réel provenant de machines, de capteurs et de systèmes dans un environnement unifié. Les modèles d'IA, les moteurs d'analyse et les outils d'automatisation analysent ces données pour prédire les défaillances, optimiser les flux de travail, ajuster les calendriers de production et améliorer le contrôle de la qualité.
Les technologies clés comprennent les dispositifs IoT et les capteurs de machines, les systèmes de contrôle industriel (ICS), l'edge computing, les plateformes données cloud et hybrides, l'analyse prédictive, la robotique, les jumeaux numériques, la vision par ordinateur et la connectivité 5G pour le transfert de données faible latence .
Parmi les avantages, citons l'amélioration de l'efficacité de la production, la réduction des temps d'arrêt, la maintenance prédictive, l'amélioration de la qualité des produits, la détection plus rapide des problèmes, des opérations plus sûres, la réduction des coûts opérationnels et l'amélioration de l'agilité de Chaîne d'approvisionnement grâce à la visibilité en temps réel.
Les défis comprennent l'intégration des systèmes existants, la gestion des données streaming haut volume, le maintien de la cybersécurité, la garantie de l'exactitude des données, la mise à l'échelle des modèles d'IA dans les usines, et l'alignement des équipes OT (technologie opérationnelle) et IT sur les normes et la gouvernance données.
