L'atout de l'IA dans les systèmes de contrôle des machines
Amélioration de la maintenance prédictive, de l'efficacité énergétique et de la qualité
Dans un environnement industriel, l'intelligence artificielle - ou : IA - peut apporter une contribution importante dans plusieurs domaines. Par exemple, en l'intégrant dans les produits d'automatisation, il est possible d'améliorer les performances et les fonctionnalités. Le cœur de la solution réside ici dans la prévisibilité. L'IA renforce ainsi la maintenance prédictive, par exemple, et augmente l'efficacité globale des équipements (OEE), ce qui se traduit par une plus grande efficacité, une réduction des coûts et une meilleure qualité des produits.
L'IA technique
Aujourd'hui, les systèmes d'IA sont capables de reconnaître des modèles à partir de grandes quantités de données, combinées à des algorithmes intelligents, et de prédire des pannes ou des événements à un stade précoce. Même les "imprévus". Pour ce faire, il convient de collecter et d'analyser de "bonnes" données. Pour ce faire, la configuration existante de la machine offre probablement déjà une multitude de possibilités. En effet, un contrôleur ou une unité centrale moyenne recueille déjà pour sa propre tâche de nombreuses données utiles à l'analyse.
Peter Potters est responsable du marketing produit chez Festo pour l'Europe du Nord-Ouest dans les domaines des entraînements pneumatiques, du vide et de l'IA industrielle. Il sait que : "Vous pouvez également ajouter des capteurs 'intelligents'. Ceux-ci fonctionnent avec l'informatique de pointe et garantissent qu'ils ne transmettent que les données de mesure pertinentes - anormales. Vous limitez ainsi le transport de grandes quantités de données et les coûts associés. En outre, investissez dans une bonne validation des données : avez-vous mesuré la bonne quantité au bon endroit ?
Ensuite, il est important d'apprendre correctement les algorithmes requis de manière à ce qu'ils fournissent des résultats fiables. Pour ce faire, il est préférable d'utiliser des données existantes, mais aussi des données simulées, car les "données de défaillance" ne sont tout simplement pas disponibles en grandes quantités.
...et organisationnelle
Cependant, l'IA n'est pas seulement une évolution technologique, mais aussi une évolution organisationnelle. L'informatique et les opérations doivent travailler ensemble pour en exploiter tout le potentiel. Les employés doivent se familiariser avec l'IA et en découvrir les avantages par eux-mêmes.
La collecte de données (telles que le débit, la pression ou la température) et leur envoi (via, par exemple, Profinet, IO-Link, EtherCAT, Ethernet/IP ou Modbus) est une tâche qui incombe au service des opérations. Pour gérer le système informatique sur lequel tourne l'application de maintenance, une bonne coopération avec le département informatique est cruciale. Ce dernier veille à ce que les données soient présentées aux opérations via des tableaux de bord clairs.
Potters : "Enfin, l'interaction entre les humains et l'IA - l'interface homme-machine - est cruciale pour l'adoption. Les utilisateurs doivent considérer l'IA comme un complément à leur expertise, et non comme un remplacement. En général, l'interaction se fait par l'intermédiaire d'un tableau de bord qui, par exemple, indique où se situe une défaillance particulière et fournit des informations supplémentaires pour en identifier la cause. Toutefois, les compétences humaines restent nécessaires pour les ajustements et les réparations sur site."
Que pouvez-vous en faire ?
En termes d'applications, Peter Potter mentionne l'amélioration de la maintenance, de l'efficacité énergétique et de la qualité des produits, entre autres. Il explique : "En ce qui nous concerne, le cœur de l'IA réside dans sa capacité à prédire les choses à un stade précoce. Par exemple, l'usure, une fuite ou une panne à venir. Chez Festo, nous détectons cela grâce à l'intégration de Festo Automation Experience (Festo AX). Il s'agit d'un logiciel que nous pouvons intégrer dans diverses solutions d'automatisation. L'IA n'est donc pas seulement adaptée aux nouvelles machines, mais peut également être intégrée en tant que 'rétrofit' dans des machines et des installations plus anciennes".
Actuellement, Festo propose des solutions logicielles pour les vérins pneumatiques, les servomoteurs (électriques) et les économies d'énergie. À l'avenir, des modules seront ajoutés pour les vannes à vide et les vannes de process pour d'autres applications, entre autres.
L'exemple
M. Potters cite à titre d'exemple l'application du logiciel pour la surveillance du fonctionnement d'une pince spécifique dans l'industrie automobile. Dans ce type de production à grande échelle, les micro-arrêts et les défaillances constituent un problème sérieux. Cette industrie bénéficie donc d'une détection précoce des défaillances à venir afin de les résoudre lors d'un entretien régulier.
Potters : "Les terminaux peuvent être surveillés en contrôlant en permanence les données de l'automate programmable. Cela permet à un modèle d'intelligence artificielle entraîné de détecter à un stade précoce les frottements, les fuites et l'usure, par exemple. Une détérioration (très) lente du temps de cycle est immédiatement remarquée et signalée, mais le modèle détecte aussi immédiatement d'autres comportements anormaux. Résultat : un processus de production stable et une réduction des temps d'arrêt non planifiés pouvant atteindre 15 %. Dans ce cas, l'IA contribue donc à la maintenance prédictive. Si l'on considère la détection des fuites d'air ou des frottements, leur résolution contribue à réduire la consommation d'énergie. Enfin, la qualité de la production bénéficie de l'amélioration des processus et de la prévention des pannes.
Conclusion
L'IA ne doit pas être immédiatement difficile. Commencez modestement et demandez de l'aide. De cette manière, vous créerez un soutien au sein de l'organisation et vous serez conscient qu'un modèle d'entreprise axé sur l'IA nécessite de nouvelles compétences et un état d'esprit différent. Potters : "Grâce à l'IA, les entreprises peuvent accroître leur productivité, économiser de l'énergie, prévenir les pertes de qualité et développer de nouveaux modèles commerciaux grâce à l'analyse des données. C'est essentiel pour rester compétitif."
