Les progrès vertigineux réalisés ces dernières années dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA) ont également permis de se rapprocher considérablement de la vision d'une usine autonome. Les interfaces permettant de connecter les différents systèmes au sein d'un complexe de production et avec le monde extérieur sont déjà en place. L'utilisation de l'IA permet d'élargir considérablement les possibilités existantes et de relier entre eux les processus de fabrication les plus divers de manière très efficace.
L'usine autonome
Malgré de nombreuses innovations, les objectifs fondamentaux liés à la mise en œuvre de l'usine autonome restent inchangés. Il s'agit toujours de combiner une qualité élevée avec une rentabilité maximale afin de pouvoir produire de manière aussi compétitive que possible. Dans ce contexte, nous continuons à rechercher de nouvelles possibilités pour augmenter l'efficacité des processus de fabrication en augmentant le rendement ou en réduisant les coûts de production, y compris en dehors de l'usine.
Le facteur humain
Le changement s'opère actuellement à un rythme accéléré. La devise est « Hands off » : la fonction de l'opérateur se limite désormais à la surveillance des processus de fabrication. L'utilisation de logiciels intelligents pour une surveillance ciblée élargit l'autonomie d'un cran supplémentaire. Les systèmes sont ainsi en mesure de détecter les problèmes de manière autonome et de les signaler avec précision (« Eyes off ») et sont finalement perfectionnés de manière à pouvoir corriger eux-mêmes les erreurs détectées (« Mind off »). L'homme peut alors déterminer lui-même jusqu'à quel point le système peut et doit résoudre chaque problème de manière autonome.
Mise en réseau intelligente
Les effets d'une connexion optimale des interfaces sur l'efficacité globale des équipements (Overall Equipment Effectiveness, OEE) sont considérables. Ils impliquent toute une série de paramètres dont les données sont enregistrées et traitées au cours du processus de fabrication. Dans le cas des machines de transformation des métaux, cela comprend des informations précises sur les matières premières livrées (telles que leur composition, épaisseur, largeur, état de surface), l'attribution de numéros de série (par exemple par marquage au laser) et d'autres paramètres de processus concernant l'installation elle-même (tels que la puissance du laser, la pression du gaz ou la vitesse de coupe), jusqu'à l'enregistrement d'informations relatives à la gestion des stocks et à l'expédition. Dans le domaine de la fabrication en particulier, les données obtenues ici et leur mise en réseau intelligente peuvent accélérer considérablement le processus de traitement et réduire les pertes de temps éventuelles.
Les domaines dans lesquels une mise en réseau intelligente de la production peut apporter des avantages correspondants peuvent être définis comme suit :
- Augmentation du rendement
Dans les ateliers d'emboutissage, une augmentation de quelques coups par minute seulement peut déjà entraîner une augmentation significative du rendement. Des outils de simulation ou de configuration tels que DigiSim ou Smart Assist d'ANDRITZ Schuler permettent de réaliser des augmentations potentielles du nombre de coups. La stabilité du processus peut être améliorée grâce à l'utilisation de systèmes de surveillance par caméra.
- Optimisation de la disponibilité
Outre l'amélioration immédiate des performances, l'augmentation de la disponibilité est l'un des leviers essentiels pour optimiser le TRS. Outre l'enregistrement et l'évaluation (automatiques) des temps d'arrêt, il convient également de prendre en compte les processus connexes tels que le changement de bobines et d'outils, ainsi que les informations supplémentaires fournies par l'opérateur.
- Réduction des rebuts
Afin de minimiser les rebuts de production de manière largement automatique, les facteurs d'influence correspondants doivent être identifiés, localisés et leurs causes possibles éliminées. À cet égard, un contrôle qualité automatisé par caméra, en ligne ou hors ligne, peut apporter une aide précieuse, tout comme les outils qui détectent les écarts ou les fluctuations du processus.
- Augmentation de la durabilité
Associées à une planification prévisionnelle des ressources et à une utilisation optimale des matériaux, des mesures durables permettent également de réduire les coûts. Des outils tels que l'Energy Monitor d'ANDRITZ Schuler enregistrent les besoins énergétiques dans le cadre de la production et fournissent ainsi la base de données nécessaire, par exemple pour le passeport produit numérique (DPP) introduit par l'UE, qui sert de preuve pour illustrer sa propre économie circulaire.
Conclusion
Parallèlement, on observe depuis quelques années un changement de paradigme dans l'analyse des données. L'évolution va de l'évaluation des données générée par l'utilisateur à leur évaluation en temps réel (« Agentic AI ») jusqu'à l'intégration complète de systèmes basés sur l'IA. Si l'on réfléchit à la vision d'une usine autonome dans ce contexte, on aboutit à un partenariat encore plus intense entre fournisseurs et clients. Les nouvelles plateformes ne serviront pas seulement aux acheteurs et aux vendeurs pour échanger dans le cadre de leur activité principale, mais créeront également de toutes nouvelles possibilités de collaboration que nous ne pouvons même pas imaginer aujourd'hui.
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