Industrie 4.0 : Comment l’analyse de données enrichie par les capteurs et augmentée par l’IA optimise la production automobile

Denis Molin, data scientist chez Teradata partage son expertise sur le sujet de la production automobile optimisée grâce à l’analyse de données et l’IA.

Prenons l’exemple d’une usine automobile : si 99,4 % des véhicules produits répondent parfaitement aux exigences de qualité (First Time Yield), cela signifie malheureusement que 0,6 % de la production ne l’est pas. Considérant qu’une usine automobile assemble 350 000 véhicules par an, cela signifie que 2 000 véhicules nécessiteront des retouches, entraînant un surcoût et une perte de temps. Si nous estimons le coût moyen de retouche d’un véhicule à 2 500 euros, l’usine pourrait économiser jusqu’à 5 millions d’euros par an, une économie substantielle.

Pour atteindre l’objectif de 100%, les usines doivent s’appuyer sur leur expertise, leurs données, mais aussi sur les solutions analytiques enrichies par des capteurs et des techniques d’Intelligence Artificielle (IA) ou de Machine Learning.

Améliorer le Taux de Rendement Synthétique (TRS)

Le secteur industriel doit utiliser au mieux ses capacités de production. Pour garantir le bon fonctionnement d’une machine, des mesures telles que le Taux de rendement synthétique (TRS) sont mises en place. Bien qu’un TRS de 100% soit l’objectif ultime, il est rarement atteint en raison de nécessaires temps d’arrêt pour maintenance ou de ralentissements dus à des réglages imparfaits.

Grâce à l’industrie 4.0, des outils existent désormais pour optimiser ce taux grâce à des capteurs qui, par la collecte et l’analyse de données, permettent une meilleure compréhension de l’état de santé des machines. Cette surveillance rigoureuse assure que la production reste toujours dans les normes de qualité, permet une programmation efficace des maintenances, une réaction rapide si nécessaire et une connaissance plus détaillée de la chaine de fabrication.

Choisir l’étape de production essentielle

Optimiser l’ensemble du processus de production en une seule fois grâce à l’analyse de données n’est pas réaliste. Une approche incrémentale est nécessaire, ce qui permet de cibler les éléments qui apportent le plus de valeur. Cette approche encourage la collecte ou la mise en place de processus de collecte du maximum de données possible pour leur analyse.

Dans une usine automobile, les opérations étant très diversifiées, il est nécessaire de procéder de manière pragmatique en commençant par les opérations qui répondent aux critères suivants : coûts élevés, difficultés récurrentes et difficiles à rattraper, données abondantes et plutôt fiables. Par exemple, les postes de ferrage : les robots de soudure doivent fonctionner à très haute cadence et avec une grande précision, et les points et cordons de soudure par voiture se comptent par milliers. Or, la qualité du ferrage est essentielle pour la « qualité perçue » du véhicule, la stabilité du châssis et la bonne mise en œuvre des étapes suivantes (installation du faisceau électrique, peinture, …).

Avec l’analytique et les capteurs, il est désormais possible d’avoir une vision détaillée de chaque pièce produite et de réagir plus rapidement en cas de dysfonctionnement. Si le choix doit d’abord se porter sur une opération à forte valeur ajoutée, chaque usine peut viser à couvrir l’ensemble du processus de fabrication grâce à cette méthode, dans le but d’atteindre le Graal d’un TRS et d’un rendement (yield) de 100%. Ainsi, progressivement, le profil analytique ou l' »ADN » de chaque produit manufacturé sera codé, formant un produit de données qui alimentera d’autres analyses.

L’industrialisation des solutions d’IA et de Machine Learning : une mutation en cours

L’intégration de l’IA et du Machine Learning dans les processus de production n’est pas une marche facile. Si ces outils sont mal utilisés, ils peuvent conduire à des solutions plus onéreuses que les méthodes traditionnelles, et de nombreux projets peuvent échouer à atteindre un retour sur investissement satisfaisant, voire être abandonnés. Ces obstacles sont souvent accentués par les défis associés à la gestion du changement.

Néanmoins, il convient de mettre en avant la véritable révolution apportée par ces technologies : fini le temps où le contrôle de la qualité de la production se faisait sur échantillonnage. Grâce aux capacités d’analyse massive et rapide des données qu’offrent le Machine Learning et l’IA, il est possible désormais de passer au crible l’intégralité des données générées, quel que soit leur volume ou leur débit. Cela permet non seulement de détecter les problèmes potentiels avec une précision inédite, mais aussi de trier et de se focaliser uniquement sur les données pertinentes pour un contexte métier donné, qu’il s’agisse de maintenance, de gestion de l’énergie, de main-d’œuvre, de ressenti client ou de qualité.

Persister dans l’usage de solutions inefficaces entraîne une spirale négative où le développement de nouvelles solutions est constamment retardé, tandis que les problèmes de maintenance des solutions existantes s’accumulent et se complexifient. Ceci conduit à une augmentation des coûts d’exploitation qui peut balayer les gains escomptés et même décourager les nouvelles initiatives.

Cependant, il est crucial de ne pas voir cette situation comme une fatalité. Il faut plutôt y voir un appel à l’action pour les acteurs de l’industrie automobile. De nombreuses entreprises du secteur ont déjà réussi à intégrer efficacement l’IA et le Machine Learning dans leurs opérations de production, démontrant ainsi qu’avec des choix stratégiques judicieux, le succès est à portée de main.

L’avenir est prometteur et pour certains acteurs clairvoyants de l’industrie automobile, il est déjà en train de se réaliser. Le défi pour tous est de saisir ces nouvelles opportunités, d’apprendre des succès actuels et de tracer leur propre chemin vers une efficacité accrue, une meilleure qualité, tout en préservant leurs marges. Réussir la transition vers l’industrie 4.0 n’est pas juste une question de survie, c’est aussi un moyen de construire un avantage concurrentiel durable.