Étude de cas | Intégration de l’IA dans la fabrication intelligente pour un fabricant mondial d’électronique

Sujet fonctionnel

L’IA dans la fabrication intelligente

Industrie de projet

Fabrication électronique

Soutien nécessaire

Consultante en Intelligence Artificielle

Durée

6 mois

Le défi

Un fabricant mondial d’électronique souhaitait moderniser ses installations de production en adoptant des pratiques de fabrication intelligentes. Bien que l’entreprise ait déjà investi dans les appareils IoT et la robotique, le manque d’intégration de l’IA a limité son potentiel. Les inefficacités opérationnelles, telles que les temps d’arrêt imprévus des machines, les flux de travail perturbés et les systèmes de données cloisonnés, ont créé des défis importants.

L’entreprise devait tirer parti de l’IA dans la fabrication intelligente pour centraliser les données, prédire et prévenir les pannes d’équipement et optimiser les processus de production. De plus, ils recherchaient une solution qui puisse être étendue à plusieurs installations, garantissant ainsi des améliorations constantes de l’efficacité opérationnelle et de la qualité de la production.

Rôle de Consultport

Pour relever ces défis, l’entreprise a fait appel à Consultport pour identifier un consultant en Intelligence Artificielle hautement qualifié et spécialisé dans les transformations de la fabrication intelligente. En 48 heures, Consultport a proposé trois consultants, chacun ayant une grande expérience de la mise en œuvre de l’IA dans le secteur manufacturier.

Le consultant sélectionné avait géré 6 projets précédents d’application de l’IA dans des environnements industriels, avec une expertise en analyse prédictive, en optimisation des processus et en mise à l’échelle des systèmes d’IA sur plusieurs sites. Cette combinaison de compétences et d’expérience les a rendus particulièrement aptes à piloter la mise en œuvre de l’IA par l’entreprise dans la fabrication intelligente et la transition vers un modèle d’usine intelligente.

L’approche

Le consultant a utilisé une méthodologie structurée pour réaliser une intégration complète de l’IA dans la fabrication intelligente :

Intégration des données et maintenance prédictive

Pour résoudre le problème des silos de données, le consultant a centralisé les données des machines et des capteurs dans un lac de données unifié à l’aide de Snowflake. Ce processus impliquait de consolider les données provenant de capteurs IoT, d’automates programmables (PLC) et de systèmes de planification des ressources d’entreprise (ERP). De plus, le consultant a conçu des modèles d’apprentissage automatique à l’aide de Python et de TensorFlow, en se concentrant sur la prédiction des pannes d’équipement. En entraînant ces modèles sur cinq ans de données machine historiques et en intégrant des entrées de capteurs IoT en temps réel, l’entreprise a pu anticiper les problèmes potentiels avant qu’ils ne surviennent.

Automatisation et optimisation des processus

L’IA dans la fabrication intelligente a également été utilisée pour automatiser les flux de production et optimiser la planification. Le consultant a intégré des outils de gestion des processus basés sur l’IA dans les systèmes d’exécution de la fabrication (MES) existants de l’entreprise. Cette optimisation a amélioré l’efficacité de la chaîne de production, minimisant les retards et permettant des opérations plus agiles.

Création d’un cadre d’IA évolutif, formation de la main-d’œuvre

Le consultant a développé une architecture de fabrication intelligente évolutive à l’aide de Kubernetes, permettant à l’entreprise de déployer des modèles d’IA sur 12 sites de production mondiaux. Cette approche a permis de réduire le délai de déploiement des nouvelles installations de six mois à seulement quatre semaines. De plus, le consultant a dispensé des programmes de formation intensifs à plus de 50 directeurs d’usine et ingénieurs. Ces ateliers ont porté sur l’utilisation pratique de l’IA dans la fabrication intelligente, notamment sur la façon d’interpréter les analyses, de maintenir des modèles prédictifs et d’adapter les flux de travail aux informations basées sur l’IA.

Les résultats

L’intégration de l’IA dans la fabrication intelligente a donné des résultats significatifs et mesurables pour l’entreprise :

Efficacité opérationnelle accrue

Grâce à la centralisation des données et à l’automatisation des flux de travail, la productivité a considérablement augmenté, ce qui a permis de rationaliser les opérations et d’augmenter l’efficacité opérationnelle.

Réduction des coûts

Les efforts de maintenance prédictive ont permis de réduire les temps d’arrêt non planifiés, ce qui a permis de réaliser des économies importantes sur les coûts de maintenance, tout en prolongeant la durée de vie des équipements de fabrication.

Évolutivité accrue

Des modèles d’IA ont été déployés avec succès dans les 12 installations mondiales, réduisant ainsi le coût et la complexité de la mise à l’échelle de l’écosystème de fabrication intelligente.

Formation de la main-d’œuvre

Les programmes de formation ont permis aux directeurs d’usine et aux ingénieurs de gérer indépendamment les systèmes d’IA, favorisant ainsi une culture d’amélioration continue au sein de l’organisation.