L'usine intelligente avec l'IA industrielle: en plus de la robotique des capteurs intelligents à l'usine entièrement automatique

Sustainabilité et réduction des coûts: les avantages de l'IA industrielle

L'IA industrielle est devenue une force transformatrice qui révolutionne les industries à travers l'automatisation des processus, l'augmentation de l'efficacité et le développement de nouvelles opportunités commerciales. Cette technologie va bien au-delà de l'automatisation simple et représente un changement de paradigme fondamental dans la création de valeur industrielle. De la maintenance à l'attente de l'avant à l'optimisation des chaînes d'approvisionnement mondiale, une IA industrielle transforme non seulement l'IA industrielle, mais entières, les branches de l'industrie et crée de nouvelles opportunités d'augmentation de l'efficacité, de réductions de coûts et de processus de production durables.

Convient à:

• Réduction des coûts par l'intelligence artificielle - entre le calcul de la rentabilité et la stratégie future

IA industrielle: technologie clé pour les processus intelligents

L'IA industrielle, également appelée intelligence artificielle industrielle, est l'application de l'intelligence artificielle aux applications industrielles telles que le mouvement et le stockage des marchandises, la gestion de la chaîne d'approvisionnement, l'analyse prolongée ainsi que l'automatisation et la robotique en production. Cette forme spécialisée d'IA fait référence à l'utilisation de l'intelligence artificielle dans des environnements industriels tels que la fabrication, le secteur de l'énergie, l'aérospatiale et les voyages spatiaux et la construction.

L'IA industrielle est fondamentalement différente des autres espèces d'IA par leur focalisation spécifique sur l'application des technologies d'IA au lieu du développement de systèmes de type humain. Les enregistrements de données pour l'IA industrielle ont tendance à être plus importants, mais potentiellement moins de qualité que celui de l'IA générale. Une caractéristique cruciale est la tolérance zéro pour les résultats faussement positifs ou faux négatifs, des connaissances retardées ou des prédictions peu fiables.

La technologie utilise les données, les machines et les réseaux de données pour améliorer la prise de décision, augmenter la productivité et promouvoir les innovations. L'IA industrielle est particulièrement adaptée aux systèmes de processus, car les énormes quantités de données et les circonstances en évolution rapide sont trop complexes pour l'administration manuelle ou même numérique.

Différenciation de l'intelligence artificielle générale

La différence fondamentale entre l'IA générale et l'IA industrielle réside dans leurs objectifs et leur application respectifs. Alors que l'IA générale vise à simuler l'intelligence humaine dans un large éventail de tâches, l'IA industrielle se concentre sur des applications industrielles spécifiques. L'IA générale, qui peut souvent être vue dans des outils tels que les chatbots et les assistants virtuels, est conçu pour effectuer des tâches qui nécessitent un argument et une compréhension naturelle du langage.

L'IA industrielle, en revanche, est plus axée sur l'application des technologies d'IA que sur le développement de systèmes humains ou humains. Il est spécifiquement adapté pour automatiser et optimiser des processus industriels complexes. Cette spécialisation permet à une IA industrielle de rationaliser et d'automatiser les processus opérationnels, même sans participation humaine aux «usines d'auto-configuration».

Une autre différence significative réside dans le traitement des données et les limites de tolérance. L'IA industrielle traite de grandes quantités de données industrielles à partir de capteurs d'usine tels que les lectures de vibrations, les profils de température ou les mesures de dimension. Une usine automobile typique peut générer chaque jour des téraoctets sur les données du capteur, des positions de bras robotiques aux valeurs de couple.

Domaines d'application et scénarios d'utilisation spécifiques

Les applications de l'IA industrielle s'étendent sur l'ensemble de la chaîne de valeur industrielle et peuvent être divisées en huit domaines d'application essentiels. Ces domaines présentent des avantages économiques concrètes et offrent des leviers considérables pour une valeur ajoutée future.

Maintenance et optimisation du système

L'analyse prédictive et la maintenance prospective combinent les données IoT avec l'apprentissage en profondeur pour modéliser les réseaux à grande échelle, aident à reconnaître les premiers signes d'anomalies n'importe où dans le système, à réduire les temps d'arrêt imprévus et à optimiser la planification de la maintenance. Les algorithmes AI analysent les données des capteurs tels que les vibrations, la température, la pression et la qualité de l'huile en temps réel et reconnaissent les anomalies et les modèles subtils qui indiquent une défaillance à venir.

L'équipement «intelligent» confiant peut mesurer les performances indépendamment pour générer des avertissements lorsque la dégradation atteint un point critique ou que les performances sont réduites pour quelque raison que ce soit. Cette technologie permet de planifier des travaux de maintenance exactement lorsqu'ils sont vraiment nécessaires - avant qu'un problème ne survienne.

Optimisation de la production et contrôle de la qualité

Les applications d'IA industrielles dans l'optimisation de la production incluent l'adaptation intelligente des paramètres de processus en temps réel. Dans un aciérial, les algorithmes réglaient la pression de rouleau en fonction des mesures de tôle. Dans les systèmes chimiques, l'IA industrielle équilibre des centaines de variables de processus pour maximiser le rendement et en même temps pour se conformer aux restrictions de qualité.

En surveillant les processus de production continue et en identifiant les erreurs en temps réel, KI garantit que les produits répondent aux normes élevées et que la qualité du produit est améliorée. Les dispositifs de bord peuvent rapidement éliminer les produits inférieurs des lignes de production, ce qui signifie que des normes de qualité élevée et des niveaux de débit sont maintenus.

Gestion de la chaîne d'approvisionnement et optimisation des stocks

Dans le contrôle de la chaîne d'approvisionnement, les algorithmes poursuivent les modèles de consommation de matériaux et les troubles, adaptez automatiquement les quantités et les plans de livraison pour empêcher les goulots d'étranglement de stockage et en même temps minimiser les coûts de stockage. Les systèmes soutenus par l'IA analysent les données de consommation historique et identifient les tendances saisonnières et les fluctuations de la demande, ce qui signifie que les cycles de remplacement et les quantités de commande peuvent être mieux planifiés.

La gestion complexe de la chaîne d'approvisionnement augmente la visibilité à chaque étape du processus, y compris la persécution des matières premières, des stocks et de la gestion des entrepôts. Cela entraîne une réduction des excès et des goulots d'étranglement, une baisse des coûts de stockage, une sécurité plus élevée et une meilleure liquidité.

Bases technologiques et mise en œuvre

La base technologique de l'IA industrielle comprend diverses technologies clés qui travaillent ensemble pour transformer les processus industriels. Les algorithmes d'apprentissage automatique permettent l'entretien et l'assurance de la qualité prospectifs grâce à l'analyse des données industrielles pour prédire les défaillances des appareils et l'identification des erreurs.

Internet des objets et technologie des capteurs

Les appareils IoT et l'IA industriel travaillent symbiotiquement ensemble. L'IA industrielle améliore l'interprétation des données des appareils IoT, identifie les modèles, prédit les défaillances et automatise les décisions. Les modèles d'IA analysent les flux de données du capteur pour augmenter l'efficacité, réduire les déchets et améliorer le contrôle de la qualité.

La technologie des capteurs en relation avec l'IA industriel convertit les données du capteur ROHE en connaissances implémentables. La vision par ordinateur examine les modèles d'erreur dans la production, tandis que l'apprentissage automatique identifie les anomalies dans les données de vibration pour éviter les échecs. AI Seisorsbusion combine les entrées pour améliorer la maintenance prospective.

Convient à:

• Robots humanoïdes, robotique agricole et robotique sous-marine: ce que l'IA, les capteurs et les jumeaux numériques permettent

Informatique Edge et analyse en temps réel

Edge AI fournit une analyse sur les appareils pour réduire la latence en robotique et inspection de qualité. L'IA utilise la connectivité IoT pour créer des systèmes d'auto-apprentissage, analyser les données du capteur pour trouver des corrélations et optimiser les processus. Cette intégration permet une analyse des données en temps réel pour la maintenance prospective, réduit les temps d'arrêt et augmente la productivité.

La combinaison de l'informatique Edge avec l'IA industrielle permet des écosystèmes industriels plus intelligents, plus efficaces et plus optimisés. En incorporant l'IA dans les systèmes IIoT, il utilise l'apprentissage automatique et une analyse étendue pour dériver l'intelligence implémentable à partir de données de capteurs brutes.

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Plateforme d'IA indépendante: intègre toutes les sources de données de l'entreprise pertinentes

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Défis que notre plateforme d'IA résout

• Un manque de précision des solutions d'IA conventionnelles
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Un manque de travailleurs qualifiés et d'incertitude: les plus grands obstacles de l'IA industriel

Malgré l'énorme potentiel de l'IA industriel, les entreprises sont confrontées à des défis considérables dans la mise en œuvre. L'industrie manufacturière est actuellement confrontée au début d'une grave pénurie de main-d'œuvre, qui est en partie due aux entrées de pension massives des baby-boomers travaillant dans ce secteur.

Manque d'expertise et de déficits de qualification

Les compétences en fabrication sont très demandées et les travailleurs d'usine expérimentés et qualifiés sont rares. Selon Bitkom, 42% des sociétés industrielles indiquent qu'elles n'ont pas le savoir-faire nécessaire pour intégrer considérablement l'IA dans les processus existants. Ce défi peut être relevé par la formation, le recyclage et une culture d'apprentissage continu.

La mise en œuvre réussie de l'IA a besoin d'un personnel qualifié, qui peut être abordé par la formation, la qualification ultérieure et une culture d'apprentissage continu. Environ la moitié des entreprises attendent les expériences d'autres entreprises - un signe clair d'incertitude et de manque de confiance dans la mise en œuvre pratique.

Qualité des données et intégration du système

Les applications d'IA industrielles sont souvent confrontées au problème de la disponibilité des données, car les taux de données de référence importants existent rarement en raison des exigences élevées de confidentialité et de la spécificité élevée des données. Les données inadaptées et incomplètes posent un autre défi.

L'intégration de l'IA dans les systèmes de fabrication apporte des défis en raison de la compatibilité et de la résistance aux changements. Les meilleures pratiques se concentrent sur la planification, les projets pilotes et l'engagement des parties prenantes. De plus, il existe des préoccupations concernant la sécurité des données et la protection des données, qui peuvent être résolues par chiffrement, contrôles d'accès et conformité avec le RGPD.

Convient à:

• En 2025, la refabrication intelligente et l'économie circulaire seront un thème dans le secteur manufacturier aux côtés de l'IA et de la robotique pour lutter contre la pénurie de travailleurs qualifiés.

Importance économique et développement du marché

L'importance économique de l'IA industrielle pour l'industrie allemande est considérable et augmente en continu. Selon une enquête actuelle Bitkom, 42% des sociétés industrielles du commerce de transformation en Allemagne utilisent déjà cette technologie dans leur troisième production (35%) prévoit des projets appropriés.

Compétitivité et perspectives d'avenir

78% des sociétés industrielles allemandes sont convaincues que l'utilisation de l'IA sera à l'avenir décisive pour la compétitivité de l'industrie allemande. Pour 70%, l'IA est même la technologie la plus importante pour la viabilité future de l'industrie allemande. En conséquence, 82% des sociétés manufacturières constateront que l'industrie allemande devrait jouer un rôle pionnier lors de l'utilisation de l'IA.

Une étude VDMA qui examine spécifiquement l'ingénierie des machines et des plantes et l'utilisation de l'intelligence artificielle générative dans la salle du toit montre que 79% des entreprises utilisent déjà l'intelligence artificielle générative ou prévoient d'utiliser. 89 pour cent voient cela un levier important pour la rentabilité future.

Efficacité et réduction des coûts

L'IA industrielle réduit considérablement les coûts de production, comme le montre l'exemple de l'usine d'électronique Amberg de Siemens, qui utilise l'entretien vers l'avant contrôlé par l'IA pour éliminer les défauts. La technologie permet aux équipes de prendre des décisions flexibles bien fondues, ce qui entraîne une réduction des temps d'arrêt, une efficacité améliorée et des améliorations de productivité cohérentes dans toute l'entreprise.

La surveillance de la consommation d'énergie, de la performance des actifs et de la consommation de ressources peut être réduite. L'amélioration de la visibilité de la durabilité des fournisseurs permet une meilleure coopération et des décisions contrôlées par les données qui correspondent aux objectifs environnementaux.

Plantes industrielles entièrement autonomes: l'avenir de l'IA physique et des jumeaux numériques

L'avenir de l'IA industriel se caractérise par la vision des installations industrielles complètement autonomes. Au cœur de la révolution de l'IA industrielle, une IA physique ou une robotique compatible IA, qui permettra à l'avenir des systèmes industriels complètement autonomes. Les robots compatibles IA sont de plus en plus formés et testés dans des usines industrielles de jumeaux numériques, ce qui vous permet d'effectuer des tâches complexes avec précision et efficacité.

Jumeaux numériques et simulation

Cette numérisation des systèmes industriels augmente l'automatisation et améliore encore la productivité, tandis que le besoin d'intervention humaine est réduit dans des environnements dangereux. Les jumeaux numériques, les représentations virtuelles des systèmes physiques, permettent aux entreprises de simuler et de vérifier les performances des modèles et applications d'IA industriels dans un environnement numérique en temps réel avant d'être utilisé dans des systèmes et des systèmes industriels réels.

Le concept du jumeau numérique joue un rôle central et change la façon dont les industries et les processus sont comprises. Un jumeau numérique est plus qu'une simple représentation virtuelle d'un objet physique; C'est plutôt une entité vivante et en développement qui peut presque exactement refléter le comportement de son véritable homologue dans le monde numérique et affecter l'objet physique.

Durabilité et effets environnementaux

L'IA industrielle joue un rôle crucial dans la minimisation de l'impact environnemental des industries. En optimisant l'utilisation des ressources et la consommation d'énergie, les solutions contrôlées par l'IA favorisent des pratiques plus durables. Ceci est particulièrement important car les industries s'efforcent de répondre aux exigences réglementaires et aux attentes sociales pour des opérations plus respectueuses de l'environnement.

Avec l'IA industrielle, les impacts environnementaux le long de la chaîne de valeur peuvent être analysés et contrôlés en temps réel. La technologie permet de surveiller et de réduire les empreintes de CO₂, tandis que l'objectif brut est également possible.

Convient à:

• Visite guidée dans la transformation de l'IA: un rapport d'atelier pour les spécialistes et les gestionnaires

Des projets pilotes à la stratégie: utilisez correctement l'IA industrielle

L'IA industrielle est passé d'un concept futur à un impératif stratégique pour les entreprises industrielles modernes. La technologie offre des options transformatrices pour optimiser les processus de production, améliorant l'efficacité et le développement de nouveaux modèles commerciaux. Bien que le potentiel soit important, les entreprises sont confrontées à des défis importants dans la mise en œuvre, en particulier en ce qui concerne une pénurie de travailleurs qualifiés, la qualité des données et l'intégration du système.

Le succès de l'IA industriel dépend de manière cruciale de la façon dont les entreprises maîtrisent ces défis et développent une approche stratégique à l'échelle de l'entreprise. Au lieu de projets pilotes isolés, les entreprises ont besoin d'une stratégie d'IA cohérente qui comprend tous les départements spécialisés et s'appuie sur une base de données solide. Les entreprises industrielles allemandes reconnaissent l'importance de cette technologie pour leur viabilité et leur compétitivité futures, mais doivent prendre la mesure des connaissances vers une mise en œuvre cohérente.

Les futurs promet encore plus de changements de grande envergure grâce à l'intégration de l'IA physique, des jumeaux numériques et des systèmes autonomes. Ces développements augmenteront non seulement l'efficacité et la productivité, mais créeront également de nouvelles opportunités de structures industrielles durables et résilientes. Les entreprises qui investissent aujourd'hui dans l'IA industrielle et accumulent les compétences nécessaires pourront jouer un rôle de premier plan dans la transformation numérique de l'industrie.

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Konrad Wolfenstein

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