#IA #prédictif #fabrication
La fabrication cognitive désigne l’intégration de l’intelligence artificielle, de l’analyse des données et des technologies d’apprentissage automatique dans les processus de fabrication. Cela permet aux systèmes de production de s’adapter de manière autonome aux fluctuations de la demande, d’optimiser les opérations en temps réel et de prendre des décisions basées sur des données analytiques. En résumé, la fabrication cognitive vise à créer des usines intelligentes qui non seulement réagissent aux changements de l’environnement de production, mais anticipent également les besoins futurs, améliorent l’efficacité et minimisent les déchets.
1. Usines intelligentes avec jumeaux numériques
Exemple : Siemens a développé des usines intelligentes qui utilisent des jumeaux numériques pour modéliser les processus de fabrication. Ces jumeaux numériques permettent de simuler et d’analyser le comportement des machines et des systèmes de production, facilitant ainsi l’optimisation des performances et la réduction des temps d’arrêt. Grâce à l’analyse des données en temps réel, les systèmes peuvent ajuster les paramètres de production pour maximiser l’efficacité.
Source :
– Siemens AG. (2021). « Digital Twin: The Key to Intelligent Manufacturing. » Siemens.
2. Maintenance prédictive dans la fabrication
Exemple : General Electric (GE) utilise des algorithmes d’apprentissage automatique pour la maintenance prédictive de ses équipements industriels. En collectant et en analysant des données provenant de capteurs installés sur les machines, GE peut prédire les pannes avant qu’elles ne se produisent, permettant ainsi d’effectuer des réparations lorsque cela est nécessaire, plutôt que de se fier à des calendriers de maintenance fixes, réduisant ainsi les temps d’arrêt et les coûts.
Source :
– General Electric. (2018). « Predictive Maintenance: How GE is Making Industry Smarter. » GE Reports.
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