L’intelligence artificielle dans le secteur de la fabrication automobile

On parle souvent de l’intelligence artificielle dans les options contenues dans les voitures, mais l’IA sert également énormément en amont. Dans cet article, nous allons explorer les applications des logiciels d’intelligence artificielle dans l’industrie automobile, de la production à la fabrication. De quelle manière la technologie de vision industrielle pourrait t-elle améliorer les robots que les constructeurs automobiles utilisent pour construire des véhicules et pour maintenir un contrôle de la qualité ?

Fabrication automobile

Non contente de révolutionner le milieu du jeu vidéo, de tester les plus grands joueurs d’échec et les athlètes sportifs, ou encore de transformer le milieu de l’éducation et de la formation, l’intelligence artificielle est surtout un énorme gain de confort dans notre quotidien. Ce confort ultime est le but des technologies développées pour les voitures du futur, mais on le retrouve aussi dans le processus de fabrication automobile qui est une activité à multiples facettes. Il existe de nombreux domaines dans lesquels on peut trouver des applications pour la technologie de l’IA.

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Les usines peuvent surveiller l’état des équipements de production et de la machinerie lourde avec des capteurs IoT et une maintenance prédictive. Chaque capteur est relié à un équipement et collecte des données relatives aux vibrations chaque fois que l’équipement est déplacé ou utilisé. Des changements ou des anomalies dans ces vibrations peuvent indiquer des dommages ou une usure naturelle au fil du temps et aider les dirigeants à prévenir les pannes d’équipement en les prédisant et en effectuant les opérations de maintenance nécessaires avant que la chaîne de montage n’ai à s’arrêter en urgence.

La vision par ordinateur a également de nombreuses applications dans l’industrie automobile. Les usines peuvent utiliser ce type de logiciel pour détecter les défauts ou les incohérences des voitures produites (erreur de peinture, de pose d’essuie-glaces…) et mettre en évidence les domaines dans lesquels la nouvelle voiture pourrait devoir être perfectionnée avant d’être mise sur le marché.

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Optimisation de la chaîne d’approvisionnement

L’apprentissage automatique et l’analyse de données volumineuses peuvent jouer un rôle dans la chaîne logistique de fabrication en plus de la maintenance prédictive des équipements. Les dirigeants d’entreprise peuvent utiliser l’analyse prédictive pour prévoir les pointes de la demande, ce qui leur permettrait de planifier leurs achats de matériaux en conséquence. Cela affecte la capacité des usines à fournir des produits qui seront en demande dans un proche avenir, et réduit le gaspillage et le trop-payé pour les ressources requises.

L’analyse prédictive peut également être utilisée pour le contrôle de la qualité tout au long de la chaîne de production, ainsi que dans les informations relatives aux ventes et au service après-vente. Les fabricants peuvent instrumenter leur chaîne d’approvisionnement et d’assemblage avec des capteurs IoT, des caméras de vision industrielle ou de grands magasins de données qui enregistrent en permanence les informations relatives aux nouveaux produits.

Ils peuvent ensuite utiliser les données collectées dans un modèle d’apprentissage automatique afin d’organiser une vue globale du contrôle de la qualité de leur produit. Les informations sur les matériaux et la configuration sont disponibles dans les données de la chaîne logistique, tandis que l’étape de l’approvisionnement fournit des informations sur les ventes des concessionnaires et les transactions passées.

L’intelligence artificielle permet donc via le contrôle de la qualité de la fabrication d’analyser les données de capteurs IoT ou de caméras de vision industrielle pour détecter et enregistrer la manière dont l’équipement est utilisé et si le processus en cours produit le meilleur produit.

Électrification automobile

Les constructeurs de voitures électriques disposent d’informations spécifiques en intégrant l’analyse de données dans leurs activités de recherche et développement. Si un fabricant est en mesure d’obtenir des données de sociétés partenaires telles que des concessionnaires automobiles et des services de mobilité partagée, il peut rechercher des informations relatives à l’électrification et à la fabrication de voitures. Ces informations pourraient être utiles pour la conception de véhicules électriques et de batteries, ainsi que pour la conception et la mise en œuvre d’infrastructures de charge.

L’application de l’IA la plus efficace pour trouver cette information est probablement l’analyse prédictive, en raison de sa capacité à déterminer les résultats possibles à partir de points de données provenant de sources disparates. De cette manière, le logiciel peut traiter des informations provenant de capteurs télématiques électriques ainsi que des informations de bases de données numériques.

Une entreprise pourrait découvrir que la batterie de leur voiture électrique ne tient pas aussi longtemps que ses concurrents ou que les clients ont souvent des difficultés à garder la batterie chargée ou à trouver le moyen de la recharger.

La conception du véhicule électrique lui-même peut être un sujet de préoccupation pour les fabricants qui cherchent à créer de nouveaux modèles électriques basés sur leur expérience passée dans la construction et la vente de ceux-ci. Les informations client de tiers et les services de mobilité partagée en partenariat peuvent constituent alors l’une des sources de données les plus précieuses.

Les innovations dans le domaine du transport ne cessent de nous émerveiller. Nous n’en sommes encore qu’aux balbutiements de cette technologie de l’IA et elle est déjà au cœur de la production automobile. D’ici quelques années, ces améliorations à la production vont indéniablement influencer les options de confort et de sécurité disponibles pour nos voitures de tous les jours.