Usiner l’avenir : l’avantage de l’IA

Le domaine de l’IA progresse rapidement, les améliorations continues des modèles et des capteurs d’IA offrant des perspectives passionnantes pour l’amélioration des processus de fabrication et de conception. Cette expansion de l’IA a le potentiel d’améliorer considérablement notre approche de la conception, de la création et de la construction, ce qui entraînerait des développements innovants et efficaces dans ces domaines. À mesure que les techniques d’IA évoluent et deviennent plus accessibles et plus répandues, son impact est susceptible de croître.

Les méthodes traditionnelles de contrôle des processus reposent généralement sur des modèles et des règles prédéterminés qui s'appuient souvent sur des données historiques et l'expertise humaine. Cependant, ces méthodes ont des limites, notamment lorsqu'il s'agit de faire face à la complexité, à la variabilité et à l'imprévisibilité croissantes des processus de fabrication modernes et du monde dans lequel ils opèrent. De plus, ces méthodes ne tirent généralement pas le meilleur parti des énormes quantités de données qui peuvent être générés par des capteurs et des systèmes modernes en temps réel.

C’est là qu’intervient l’IA. Pour clarifier ce dont nous parlons ici, l’IA est (au sens large) la capacité des machines à faire des choses que nous considérons habituellement comme nécessitant l’intelligence humaine. L'IA se résume à des relations mathématiques entre des variables, c'est pourquoi nous décrivons généralement des instances spécifiques de programmes ou d'algorithmes d'IA comme des « modèles d'IA ».

Au cours de la dernière décennie, une branche de l’IA appelée apprentissage automatique, dans laquelle les modèles apprennent à améliorer leurs performances à partir de données plutôt que de programmation explicite, est devenue très importante. Plus récemment, cette tendance a été renforcée par la montée en puissance des modèles de base et de l’IA générative.

Les modèles de base sont de grands modèles qui ont été formés sur de très grands ensembles de données, qui peuvent être adaptés à diverses tâches. Les modèles génératifs apprennent à créer du nouveau contenu, tel que du texte ou des images, sur la base des données existantes qui leur sont fournies. La confluence de ces tendances sous la forme de ChatGPT et de modèles similaires a propulsé l’IA dans le courant dominant d’une manière jamais vue auparavant.

Avantages potentiels de l'IA

Améliorer la productivité

Souvent, les fabricants disposent de plus de données qu’ils ne savent quoi en faire, et les données alimentent l’IA. En analysant de grandes quantités de données, des modèles cachés, des anomalies et des informations peuvent être découverts. Les relations découvertes peuvent ensuite être utilisées pour permettre une meilleure compréhension des processus afin de prendre des décisions plus éclairées. Cela peut optimiser les performances du processus et réduire les temps d’arrêt.

Améliorer la qualité, la résilience et la durabilité

L’IA peut aider les fabricants à surveiller et à maintenir la qualité de leurs matières premières, produits et équipements en détectant et en répondant aux défauts, anomalies et erreurs en temps réel. Avec l’augmentation des données et de la sophistication, cela peut vous permettre d’utiliser de nouveaux matériaux plus rapidement en cas d’interruption des approvisionnements et d’utiliser efficacement des matériaux naturels ou recyclés, qui peuvent présenter des propriétés variables.

Accroître l’innovation et la compétitivité

Les techniques d’IA peuvent aider à concevoir de meilleurs produits, services et modèles commerciaux. Cela peut inclure de meilleures conceptions de produits, par exemple, basées sur des simulations rapides et efficaces basées sur des données et une reconfiguration plus rapide basée sur l'offre et la demande. À l’avenir, l’IA pourrait même contribuer à briser les connaissances cloisonnées au sein des chaînes de conception, de fabrication et d’approvisionnement, entraînant ainsi un changement radical dans les capacités.

Réduire les déchets

Les techniques d’IA peuvent réduire les déchets liés aux matériaux, à l’énergie, au temps et à l’espace. Cela peut prendre plusieurs formes, depuis le couplage de la surveillance en cours de processus avec la détection d'anomalies pour réparer les défauts ou l'arrêt du travail sur une pièce défectueuse, jusqu'à l'utilisation de l'IA pour faire fonctionner les processus de manière à minimiser la consommation d'énergie ou de matériaux.

Donner du pouvoir aux humains

Les systèmes d'IA peuvent augmenter les connaissances des travailleurs en rendant facilement accessibles les informations d'experts les plus pertinentes. L’IA pourrait également faciliter la communication et la coordination avec les clients et les fournisseurs, par exemple en utilisant des chatbots.

Conseils pour adopter avec succès l’IA pour le contrôle des processus

Mettre en œuvre l’IA pour le contrôle des processus n’est pas une tâche triviale. Cela nécessite une conception, des tests et un déploiement minutieux. Cela nécessite également une évaluation continue. Voici quelques conseils pour vous aider à démarrer.

Définissez vos objectifs et vos indicateurs. Avant de commencer à utiliser l’IA pour le contrôle des processus, vous devez avoir une vision claire de ce que vous souhaitez réaliser et de la manière dont vous mesurerez votre succès. Vous devez définir des objectifs spécifiques et des indicateurs de performance clés qui correspondent à vos objectifs commerciaux et aux attentes de vos clients.
Comprenez vos données. Les données sont le fondement des modèles d’IA. Sans bonnes données, vous ne pouvez pas créer de bons systèmes d’IA. Vous devez comprendre les sources disponibles et quels types, formats, qualité, biais et disponibilité elles peuvent offrir. En règle générale, il est préférable d’avoir plus de données, mais souvent, un ensemble de données restreint et propre peut fournir davantage d’informations qu’un ensemble de données volumineux, bruyant et biaisé. Enfin, veillez à protéger vos sources de données. Les modèles d’IA sont souvent très vulnérables aux attaques contradictoires qui peuvent dégrader la prise de décision.
Choisissez les bonnes techniques d'IA. De nombreuses techniques d’IA différentes peuvent être utilisées pour le contrôle des processus, et de nouvelles sont continuellement inventées. Vous devez choisir les bonnes techniques d'IA en fonction des caractéristiques de vos données, des exigences de vos processus et de vos objectifs. Vous devez également tenir compte des compromis entre la complexité, la précision, la vitesse, l’évolutivité et l’interprétabilité de vos techniques d’IA. Il est souvent préférable d’utiliser la technique la plus simple qui donne des résultats acceptables.
Validez et vérifiez vos systèmes d’IA. Avant le déploiement pour le contrôle des processus, vous devrez vous assurer que le système fonctionne comme prévu. Validez et vérifiez en quantifiant dans quelle mesure il satisfait aux métriques que vous avez définies précédemment. Généralement, l’intérêt d’un système d’IA est de pouvoir faire des prédictions utiles dans des situations qu’il n’a jamais vues auparavant. Par conséquent, il est très important d’évaluer le système sur la base de données qu’il n’a pas vues auparavant. En outre, les systèmes basés sur l’IA peuvent se comporter de manière imprévisible. Il est donc préférable de prévoir des mesures de protection pour contrôler ces risques.
Moniteur. Après le déploiement, vous devez surveiller et améliorer régulièrement votre framework. Pour surveiller les résultats, un bon tableau de bord vous fournissant des rapports, des alertes et des journaux sera grandement utile.

Étude de cas : systèmes d'IA pour le contrôle des processus

En collaboration avec mon équipe du groupe de fabrication assistée par ordinateur de l'IfM, nous développons des systèmes basés sur l'IA pour contrôler un large éventail de processus de fabrication. Nous cherchons spécifiquement à développer des systèmes pouvant facilement être transférés d’un système à un autre.

Nous utilisons généralement des capteurs de vision placés dans et autour du système pour donner au modèle d’IA des vues similaires à celles qu’un opérateur humain pourrait voir. Celles-ci peuvent ensuite être complétées par les relevés des capteurs déjà intégrés au système et par toute autre donnée nécessaire pour évaluer la qualité du processus.

Jusqu’à présent, notre travail est le plus avancé en matière de fabrication additive. L’impression 3D par extrusion est une technique de fabrication additive populaire qui permet de construire des objets en déposant des couches de matériau fondu, généralement du plastique, à travers une buse. L'impression 3D par extrusion a de nombreuses applications dans des secteurs tels que les dispositifs médicaux, l'automobile et la construction. Elle est confrontée à des défis, principalement en termes de précision, de cohérence et de qualité des pièces imprimées.

Dans ce cas, nous utilisons généralement des capteurs de vision montés sur la buse et le cadre de l'imprimante afin que le modèle IA puisse voir ce qui se passe. Dans un travail récent, nous avons créé un ensemble de données comprenant diverses instances d'erreurs d'impression et comment les corriger. Nous avons présenté cet ensemble de données à un modèle d'IA, qui a appris à identifier chaque type d'erreur et à prendre les mesures appropriées pour la résoudre. Cela a permis un contrôle en boucle fermée du processus.

Nous travaillons à traduire cette méthode dans d'autres processus de fabrication et à la rendre plus efficace, par exemple en lui permettant d'apprendre à prévenir les erreurs.