IA omniprésente : vision par ordinateur, fabrication automatisée intelligente

IA et industrie, une alliance parfaite. Les entreprises du secteur manufacturier ont un objectif de plus en plus exigeant : apporter des avantages tangibles en termes d’efficacité et d’automatisation, réduisant ainsi de multiples coûts. Les défis pour atteindre ce résultat sont nombreux.

IA et fabrication, les domaines d’application

L’intelligence artificielle peut être déterminante dans divers domaines : de la gestion de la complexité à la maintenance et à la qualité prédictive jusqu’à la productivité de la main d’œuvre et l’optimisation de la logistique.

1. Gestion de la complexité: L’IA est un facilitateur par excellence de la gestion de la complexité, tant au sens technologique que processuel. Concernant la partie technologique, l’IA se place entre l’homme et la machine, comblant ainsi le fossé technique. Cependant, en ce qui concerne le processus, cela facilite diverses tâches et activités. C’est pourquoi on parle de plus en plus souvent de Double digitaleun modèle de représentation numérique et dynamique de toute une ligne de production ou d’une seule usine qui offre la possibilité de mesurer réellement l’état de santé des machines, d’intercepter d’éventuels problèmes, de réaliser des simulations et de gérer un grand nombre de cas.
2. Maintenance prédictive Et Qualité prédictive: l’intelligence artificielle permet d’accéder et de créer de la valeur à partir de toutes les données produites par l’installation, la machine et les capteurs. Grâce à une analyse minutieuse des données et à l’identification des modèles qu’elles contiennent, nous sommes alors en mesure d’identifier à l’avance des défauts ou des dysfonctionnements hypothétiques et donc d’intervenir de la manière la plus appropriée pour éviter les arrêts de production. Avec la qualité prédictive, nous passons de la machine au produit fini pour rationaliser le processus de contrôle qualité.
3. Productivité de la main d’œuvre: avec l’intervention de l’IA, ce qui implique l’automatisation, il est possible de soulager les opérateurs humains de tâches répétitives, à faible valeur ajoutée et fortement prend du temps en se concentrant sur des activités plus pertinentes.
4. Stocks & logistique: modèles de Apprentissage automatique vous permettent d’optimiser l’ensemble du processus traçabilité du produit dans les entrepôts, les espaces et la logistique. Imaginons des usines dans lesquelles une partie de la logistique n’implique pas des êtres humains, mais des machines qui se déplacent de manière autonome et qui, grâce à l’IA, sont capables de gérer les expédition et l’organisation de tous les produits dans l’usine d’une manière beaucoup plus efficace et ordonnée que ce qui serait possible grâce à l’opération humaine, en gérant les espaces plus efficacement.

Marquage des métadonnées d’image et détection des défauts, comment ils fonctionnent

Pour accompagner les entreprises du secteur manufacturier dans l’optimisation des coûts, des délais et des ressources, nous créons des solutions Vision par ordinateur qui génèrent de nombreux avantages dans le processus de production à partir de l’analyse d’images.

Combiner les techniques Détection d’objet, Extraction de texte Et Positionnement des objetsnous créons des solutions Marquage des données d’image capable de le rendre plus efficace traçabilité des produits à l’intérieur des installations industrielles et des entrepôts. Développé avec les services mis à disposition des principaux fournisseurs de cloud présents sur le marché (ex. : Reconnaissance Et Extrait de texte De AWS), ces solutions permettent par exemple d’automatiser la récupération de toutes les informations et métadonnées encodées dans les étiquettes apposées sur les produits.

Comme, comment? Grâce à la détection d’objets, toutes les occurrences du produit fini et toutes les étiquettes associées apposées sont identifiées dans chaque image photographique. Par la suite, dans la phase de Extraction de texte le contenu informatif du métadonnées qui sont ensuite amenés à « métaboliser » par plateforme de données du client. Enfin, avec Positionnement d’objet nous procédons à la connotation positionnelle de chaque objet individuel dans l’image. Cette dernière phase est particulièrement importante pour surmonter les problèmes critiques fréquents dans les processus d’usine, tels que la reconnaissance d’éventuelles étiquettes mal appliquées sur les produits. Une fois l’erreur identifiée, l’opérateur humain peut intervenir directement sur le cas précis.

Solutions Détection des défauts, au contraire, ils permettent par exemple d’automatiser le processus de catalogage des produits finis et d’identifier ceux qui sont défectueux, même et surtout là où les défauts sont presque imperceptibles à l’œil humain. Une solution comme celle-ci, créée avec des services AWS De Reconnaissance Et À l’affût de la visioncapture rapidement et avec une extrême précision chaque défaut, en distinguant chaque produit comme « correct » ou « défectueux », et se concentre sur le produit défectueux pour segmenter davantage les types d’erreurs de manière entièrement automatique.

IA et fabrication, une approche analytique en cinq étapes

L’approche analytique que nous utilisons pour créer ce type de solution peut être résumée dans cinq phases:

1. collection d’images pour un bon ensemble de données de départ ;
2. prétraitement de l’image : comprendre quelles actions réaliser pour rendre les images homogènes et prêtes pour les étapes ultérieures de la supply chain ;
3. annotation des défauts: nous apprenons à la machine à reconnaître les imperfections, comme un trou ou une fissure, obtenant ainsi une modération de l’intervention humaine sur le modèle ;
4. formation de modèle soumettre de nouvelles images ;
5. inférence: une fois formé, le modèle apportera la réponse.

Parmi les éléments différenciateurs qui nous ont permis de créer une solution d’IA capable d’augmenter l’efficacité, de générer d’importants gains de temps et d’employer des opérateurs humains dans des activités à valeur ajoutée, il y a leapproche « de bout en bout ». Une méthodologie que nous utilisons aussi bien pour les composants matériels que logiciels, également grâce à de nombreux partenariats.

À cela s’ajoutent les approches architecture ouverte Et indépendant du fournisseurainsi qu’un certain nombre d’accélérateurs de projets, notamment des techniques augmentation des données ou profilage des données qui, grâce à l’expérience acquise sur le terrain, nous intégrons systématiquement et de manière adaptée au contexte du projet sur lequel nous travaillons.