vendredi, 29 mars 2024

L’IA est à l’origine de l’« hyperautomatisation » et des systèmes d’usine autonomes

Beaucoup connaissent l’idée de l’automatisation des usines, mais qu’en est-il de l’« hyperautomatisation » ? Et que diriez-vous de l’essor des usines autonomes, avec des systèmes qui font leurs propres choix sur des choses comme l’assurance qualité et la vitesse de la ligne ?

Les deux idées, guidées par les technologies de système expert (IA), arriveront bientôt aux producteurs , et sont suivis de près par de nombreux observateurs du marché. On s’attend également à ce qu’ils changent tous les deux le fonctionnement des usines.

L’hyperautomatisation est peut-être la toute première grande nouveauté en ce qui concerne l’adoption massive de ces avancées , selon Gartner, qui semble avoir inventé le terme. Mais le concept est familier à de nombreux départements informatiques chargés aujourd’hui de faire progresser les efforts de l’industrie 4.0 dans leurs entreprises. Selon Fabrizio Biscotti, vice-président de la recherche chez Gartner, la technique permet aux organisations d’automatiser le plus grand nombre possible de leurs procédures grâce à des technologies telles que l’automatisation robotique des processus, les plates-formes low-code et le système expert.

Les innovations évoluent rapidement et les producteurs qui souhaitent rester compétitifs ne peuvent plus tarder à les marier à une automatisation complète de l’usine. À défaut, ces usines auront au moins besoin d’automatiser leurs systèmes autant que possible, a-t-il déclaré.

Ces initiatives d’automatisation des usines sont possibles grâce à le fait que l’IA et les algorithmes d’apprentissage automatique qui alimentent les systèmes d’IA deviennent de plus en plus courants et peu coûteux. Dans le même temps, le Web des objets et son réseau de capteurs permettent à ces usines de connecter des procédures, de collecter des données et d’obtenir des informations cruciales sur l’efficacité de l’usine, a déclaré Scot Kim, directeur analyste principal du groupe de production et de transport avancés de Gartner.

« L’hyperautomatisation devient une chose pour les fabricants d’augmenter la productivité grâce à l’optimisation », a déclaré Kim. « Les interruptions de la chaîne d’approvisionnement, la pénurie de main-d’œuvre et les turbulences macroéconomiques pourraient se poursuivre tout au long de 2022 et les fabricants sont prêts à faire des investissements agressifs pour améliorer leurs usines. »

Ainsi, en ce qui concerne les efforts du marché 4.0, les producteurs doivent automatiser autant d’innovations et de procédures que possible ou le danger est laissé.

« L’hyperautomatisation est en fait passée d’un choix à une condition de survie, « , a déclaré Biscotti. « Les organisations auront besoin de plus d’informatique et d’automatisation des processus d’entreprise, car elles sont nécessaires pour accélérer les stratégies de transformation numérique dans un monde post-COVID-19, axé sur le numérique. »

Gartner attend du marché les outils qui le rendent possible pour l’hyperautomatisation, comme l’automatisation des processus robotiques, les plates-formes low-code et l’IA, devrait connaître une croissance à deux chiffres jusqu’en 2022. La société prévoit que d’ici 2024, les entreprises réduiront leurs coûts fonctionnels de 30 % en intégrant les technologies d’hyperautomatisation à des procédures opérationnelles remaniées.

D’autres types d’applications logicielles d’automatisation peuvent être utilisées pour automatiser des tâches commerciales plus spécifiques, telles que la chaîne d’approvisionnement, le système de préparation des ressources d’entreprise et le système de gestion de la relation client, a ajouté Biscotti.

Au-delà de l’automatisation vers l’autonomie

De nombreux fabricants, même s’ils souhaitent automatiser autant de systèmes que possible, commencent également à envisager d’aller au-delà de l’automatisation et vers un autonomie.

Les deux principes peuvent sembler comparables, mais ils sont en fait assez différents.

L’automatisation est un processus défini qui fonctionne de manière autonome, comme l’idée populaire d’une chaîne de montage en usine. Bien sûr, un système de vision automatisé peut surveiller le processus de sélection des produits défectueux et, bien sûr, un robot peut effectuer des tâches particulières tout au long de la ligne. Mais ces systèmes sont en fait actionnés par l’homme : ils consistent en une personne derrière le drapé de leur fonctionnement autonome, un peu comme le magicien d’Oz. Les sorciers, lorsqu’il s’agit de systèmes automatisés, sont des êtres humains derrière ces systèmes qui les ont configurés pour fonctionner de manière restreinte, a déclaré Reynolds.

Le système de vision est programmé pour détecter des défauts très spécifiques et le robot effectue exactement la même tâche avec exactement la même méthode, de manière cohérente.

Les systèmes autonomes, en revanche, peuvent découvrir comment effectuer des tâches par eux-mêmes et même s’adapter aux modifications d’un processus ou d’un environnement, selon Jordan Reynolds, directeur international des sciences de l’information chez la société de conseil en gestion Kalypso.

Un certain nombre de technologies du marché 4.0 ont besoin se regrouper pour gérer des systèmes autonomes, constitués de l’Internet des objets et de l’IA. L’IoT est composé de centaines, voire de milliers de capteurs liés à des équipements en fonctionnement et renvoyant en permanence des informations sur les conditions environnantes et sur le fonctionnement des appareils en temps réel.

« Nous avons maintenant la possibilité de permettre l’auto-apprentissage, plutôt que la programmation explicite de ces systèmes », a déclaré Reynolds. « Et ils ont la capacité d’apprendre à développer des articles et à maintenir des niveaux de qualité par eux-mêmes. »

L’automatisation ne serait pas possible sans les innovations de l’IA et de l’apprentissage automatique, a-t-il inclus, comparant l’automatisation des usines à la principe des voitures autonomes, qui frappent encore aujourd’hui les rues–même si dans une petite méthode–dans le type d’autobus et de camions de transport à courte distance. L’IoT surveille en permanence des éléments tels que l’état de la chaussée et la pression des pneus et mesure la distance entre la voiture et, par exemple, une personne à vélo traversant la rue devant l’automobile.

Les outils d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle permettent aux voitures et aux camions de devenir plus intelligents au fil du temps ; pour améliorer essentiellement la conduite en fonction des expériences passées, de la même manière qu’un chauffeur débutant progresse simplement en sortant et en conduisant le long de la route, a déclaré Reynolds.

Les mêmes innovations en IA font passer les usines des contrôleurs logiques programmables standard qui automatisent les lignes à des usines autonomes qui fonctionnent par elles-mêmes, découvrant au fur et à mesure et améliorant ce qu’elles font au fil du temps sans intervention humaine.

Avec l’IA et les systèmes autonomes, qu’il s’agisse de véhicules autonomes ou de traitements de fabrication auto-optimisés, l’objectif est d’inculquer ces capacités humaines – d’observer, de présumer, de choisir et d’agir – dans les systèmes qui agiront de manière autonome, a déclaré Reynolds. Les systèmes de production autonomes peuvent apporter une valeur commerciale considérable. Ils peuvent éliminer ou réorienter l’exigence d’un effort manuel, ce qui entraîne de meilleures décisions de préparation, de planification et d’attribution des ressources, une diminution des ressources et des matériaux de base, des taux de production plus rapides, des niveaux de qualité et de rendement plus élevés et une plus grande efficacité des immobilisations, a-t-il ajouté.

« Tout cela est une évolution naturelle du marché de l’automatisation », a déclaré Reynolds. « La capacité des processus de fabrication à se découvrir et à s’adapter individuellement est la suite logique de ce développement. »

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