PARTIE 01 Intelligence artificielle

01 Définition et concept de l'intelligence artificielle
02 Capacité de réflexion de l'intelligence artificielle
03 L'essor de l'apprentissage automatique
04 Progrès en matière d'apprentissage profond et de ChatGPT
05 Utilisation de l'intelligence artificielle
06 Compétences à l'ère de l'intelligence artificielle

PARTIE 02 Fonctionnement collaboratif des robots

01 Aperçu du robot collaboratif
02 Programme de contrôle du robot
03 Fonctionnement et paramètres du robot
04 Liaison d'équipements externes
05 Automatisation des processus et robots collaboratifs

PARTIE 03 Logiciel d'usine intelligente

01 Changements de paradigme et état actuel de l'industrie manufacturière nationale
02 Gestion des opérations d'usine intelligente

PARTIE 04 Gestion de la production sur le terrain

01 Comprendre la gestion de la production
02 Opérations et gestion de la production sur site

PARTIE 05 Gestion de l'amélioration de la qualité

01 Introduction à la gestion de la qualité
02 Génération d'idées pour la résolution de problèmes
03 Gestion de l'amélioration sur site
04 Sept outils pour l'amélioration sur le terrain
05 Activités d'amélioration sur site

PARTIE 06 Pratiques de base en matière d'ESG

01 Les critères ESG ne sont pas une option, c'est une nécessité
02 Système de divulgation/d'évaluation ESG
03 Émissions de carbone et inventaire
04 Mise en œuvre des critères ESG dans le secteur manufacturier
05 Terminologie / Cas

Alors que nous entrons dans l'ère de l'intelligence artificielle..........

L'intelligence artificielle (IA) offre de nombreuses applications pour stimuler l'innovation et améliorer la productivité dans le secteur manufacturier. En analysant d'importants volumes de données de production, en identifiant des tendances et en élaborant des modèles prédictifs, l'IA contribuera à transformer les méthodes de fabrication existantes et à optimiser l'efficacité.

L'innovation en matière de gestion de la qualité repose sur l'introduction de systèmes d'inspection basés sur l'IA. Grâce aux technologies de reconnaissance d'images et de traitement automatique du langage naturel, ces systèmes automatisent et améliorent la précision du contrôle de l'aspect des produits, la prédiction des défauts et l'analyse des causes profondes. La prédiction de la qualité en temps réel analyse les données du processus de production afin de détecter et de prévenir proactivement les problèmes de qualité potentiels, réduisant ainsi les taux de défauts.

L'optimisation des processus permet d'améliorer la productivité. La modélisation par IA analyse diverses variables de l'environnement de production et identifie les conditions de fonctionnement optimales pour maximiser l'efficacité de la production. Les données des capteurs des équipements sont analysées afin de prédire les points de défaillance et d'effectuer une maintenance préventive pour minimiser les temps d'arrêt. Les robots collaboratifs basés sur l'IA peuvent travailler en toute sécurité aux côtés des opérateurs humains, ce qui accroît la productivité et l'efficacité du travail.

De plus, en analysant les données relatives aux exigences des clients, l'IA peut faciliter la conception et la production de produits personnalisés, raccourcir les délais de développement des produits, générer des idées novatrices et réduire les coûts de développement en permettant à l'IA de générer automatiquement de nouveaux modèles de produits ou de nouvelles méthodes de processus.
En matière de sécurité et de gestion environnementale, l'analyse d'images basée sur l'IA détecte les situations dangereuses et alerte les travailleurs, prévenant ainsi les accidents industriels. L'analyse des données de consommation énergétique réduit le gaspillage d'énergie et contribue à la diminution des émissions de carbone.

Un prétraitement est effectué pour collecter diverses données de production (équipements, contrôle qualité, capteurs, données clients, etc.), éliminer les erreurs et les mettre en forme pour l'analyse. Ensuite, en fonction du problème et des objectifs, un algorithme d'IA approprié (apprentissage automatique, apprentissage profond, etc.) est sélectionné. Les données prétraitées servent à entraîner un modèle d'IA, dont les performances peuvent être évaluées et améliorées.

Il est crucial de garantir la collecte de données de production suffisantes et de haute qualité et de mettre en place une infrastructure capable de les gérer de manière systématique. Il est essentiel de disposer de personnel spécialisé pour le développement des modèles d'IA, la conception et l'exploitation des systèmes. La participation active et la coopération des opérateurs de terrain sont indispensables lors de l'introduction et de la mise en œuvre des systèmes d'IA.

L'innovation par l'apprentissage automatique dans l'industrie manufacturière peut contribuer significativement à l'augmentation de l'efficacité de la production, à l'amélioration de la qualité, à la réduction des coûts et à la création de valeur. Les entreprises devraient élaborer des stratégies d'adoption de l'IA adaptées à leurs caractéristiques et objectifs spécifiques et accélérer la transition vers les usines intelligentes grâce à des investissements et des efforts constants.