Cinq raisons d’appliquer le « machine learning » dans la fabrication

Auteur: Alberto Martínez, directeur général de Lantek

Mais... comment faire sans exploser les coûts tout en conservant la qualité du produit et du service ? L’enjeu passe par l’implantation d’un outil innovant : le Machine Learning, ou Apprentissage Automatique des machines.

Cet activateur de l’Industrie 4.0 ouvre un large éventail d’opportunités au sein de la chaîne de production en accroissant la productivité, en réduisant les coûts et en améliorant l’efficacité à partir de l’analyse des donnés que nous générons et d’algorithmes qui optimisent la chaîne de production en temps réel. Voyons dans le détail les avantages offerts par le Machine Learning dans la fabrication de pointe :

1. Analyse des données. La numérisation ne concerne plus seulement un département mais doit devenir une stratégie à appliquer dans tous les secteurs de l’entreprise. Cela exige d’informatiser et capter cette énorme quantité de données que nous produisons. Puis, de les intégrer dans tous les secteurs pour avoir une vision d’ensemble et ainsi pouvoir mieux les exploiter, et prendre de meilleures décisions. De cette manière, les machines apprennent au fur et à mesure et offrent des réponses en temps réel face à tout schéma envisagé. Par exemple, connaître l’état des machines et si nécessaire redistribuer la fabrication pour éviter des pertes de temps ; vérifier la capacité du stock pour répondre aux besoins en matériaux des commandes ; visualiser l’avancée de ces commandes pour respecter les délais de livraison...
   
   
2. Prédiction. L’historique des données permet au système d’anticiper. Au niveau de la production : prédire de nouvelles commandes des clients habituels, identifier de nouveaux schémas de consommation pour augmenter les ventes ou adapter la charge de travail en fonction du volume de commandes. Tout cela peut progresser vers d’autres niveaux. Au niveau de l’inventaire, il nous aide à mieux gérer le stock, à prévoir un éventuel manque de fourniture. Cette capacité de prédiction est extensible à d’autres processus comme la maintenance afin de détecter des pannes avant même qu’elles se produisent et de programmer des révisions en fonction de la demande.
   
   
3. Automatisation. Les machines apprennent à partir des circonstances du monde réel (arrêts imprévus, commandes urgentes, manque de personnel...). Ceci étant, de nombreuses réponses qu’elles proposent peuvent être automatisées, et la présence d’un opérateur n’est plus nécessaire sur place : celui-ci peut se consacrer à d’autres activités créant de la valeur ajoutée. De même, nous pouvons enseigner aux machines à identifier des modèles de non-conformité afin de réduire les retraitements. Comme nous le voyons, l’automatisation apporte une grande souplesse et une grande rapidité dans la production, laissant les personnes se centrer sur d’autres domaines.
   
   
4. Prescription. Cet outil innovant visualise également de manière virtuelle la capacité de la chaîne de montage. En ce sens, si le système détermine que les machines ne seront pas en mesure d’assumer une charge de travail dans les délais prévus, il évalue les possibilités de décalages sur les autres commandes et propose des alternatives ou, dans certains cas, peut les automatiser. De même, il peut prescrire des tarifs. Puisqu’il possède toutes les informations en temps réel, le système recommande des prix en tenant compte des frais (coût de la matière première, énergie...) et de la demande. Proposant ainsi une marge appropriée.
   
   
5. Personnalisation. La fabrication en masse est passée au second plan. Désormais, les commandes à la carte s’imposent. Avec l’Apprentissage Automatique, il ne sera plus nécessaire qu’une personne se charge de la personnalisation. Les machines seront en mesure de le faire, avec la plus grande précision et proposant une production plus rapide. Cela suppose, en outre, un nouveau modèle de compétences pour l’industrie, qui va au-delà de la simple fabrication et la vente d’un produit. C’est-à-dire la possibilité d’offrir des services autour de l’article, comme sa personnalisation.

Misons donc sur ces outils disruptifs, pas uniquement pour ne pas perdre en compétitivité, mais aussi pour placer l’Espagne parmi les pays européens de référence en matière de numérisation.