Un système basé sur l'IA améliore la vitesse et la qualité de la fabrication

Un système basé sur l'IA améliore la vitesse et la qualité de la fabrication

Des chercheurs de l’Université de Virginie ont réalisé des progrès significatifs dans la technologie de fabrication en développant un système basé sur l’IA qui pourrait transformer le fonctionnement des usines. Grâce à l'apprentissage par renforcement multi-agents (MARL), l'équipe a créé un moyen plus efficace d'optimiser les systèmes de fabrication, en améliorant à la fois la vitesse et la qualité tout en réduisant les déchets.

Leur approche innovante, publiée dans le Journal des systèmes de fabricationintègre des agents d'IA qui travaillent ensemble pour optimiser les processus de production. En coordonnant plusieurs agents pour gérer les tâches en temps réel, le système s'ajuste automatiquement, apprenant et améliorant les performances au fil du temps. Cette avancée pourrait conduire à une production plus rapide, à une réduction des temps d’arrêt et à des produits de meilleure qualité dans tous les secteurs, de l’automobile à l’électronique.

Qing « Cindy » Chang, chercheur principal et professeur de génie mécanique et aérospatial, explique : « Nous abordons la complexité de la fabrication moderne. Au lieu d'optimiser les processus individuels de manière isolée, notre système examine la situation dans son ensemble et coordonne tout en même temps. Le résultat est une fabrication plus intelligente, plus rapide et plus adaptable.

Les algorithmes de l’équipe, Credit-Assigned Multi-Agent Actor-Attention-Critic (C-MAAC) et Physics-Guided Multi-Agent Actor-Attention-Critic (P-MAAC), ont joué un rôle clé dans la réalisation de ces progrès. Ces algorithmes permettent au système de tenir compte à la fois des contraintes physiques des machines et des interruptions de production imprévisibles. Leurs travaux ont montré des améliorations remarquables en termes de productivité et de robustesse du système.

Co-chercheur et docteur en génie mécanique et aérospatial. L'étudiant Chen Li a souligné les applications pratiques : « En intégrant des paramètres au niveau du système et du processus, ce système peut optimiser les rendements et s'adapter dynamiquement aux changements, tels que les pannes de machines ou les ajustements de production, sans intervention humaine. Il s'agit d'un grand pas en avant dans la fabrication intelligente. « .

La recherche a été menée en collaboration avec General Motors, un partenaire industriel clé qui a fourni des informations précieuses et des applications concrètes pour le système d'IA. L'implication de GM a permis de garantir que la technologie réponde aux défis pratiques de la fabrication moderne.

« Notre collaboration avec UVA nous a permis d'explorer des solutions innovantes susceptibles de transformer l'efficacité de la production dans l'ensemble de l'industrie automobile », a déclaré Hua-Tzu Fan, chercheur au R&D de General Motors. Le partenariat met en évidence le rôle essentiel que jouent les leaders de l’industrie dans la conduite de progrès de pointe dans le secteur manufacturier.

L’équipe estime que ce système de contrôle basé sur l’IA pourrait établir de nouvelles références en matière d’efficacité de fabrication, en particulier dans des environnements de production complexes à plusieurs étapes. La recherche jette les bases de systèmes de production plus intelligents et plus adaptables, avec de larges applications potentielles dans diverses industries.

En plus d'améliorer la productivité, le système offre des avantages économiques et environnementaux significatifs. En réduisant les déchets, les temps d'arrêt et la consommation d'énergie, les fabricants peuvent réaliser des économies substantielles tout en réduisant leur empreinte environnementale. La technologie représente un grand pas en avant pour les efforts de l’industrie et du développement durable.