Le monde d’aujourd’hui semble rongé par les craintes suscitées par l’intelligence artificielle, autrement appelée IA. Les écrivains, les journalistes, les rédacteurs publicitaires, les enseignants et les artistes craignent que leurs emplois soient perdus au profit des ordinateurs, mais dans le secteur manufacturier, nous appliquons un sous-ensemble de l’IA à la fabrication depuis des décennies avec des résultats positifs.
Comme d’autres formes d’IA, l’apprentissage automatique (ou ML) collecte de grandes quantités de données et analyse les informations pour prendre des décisions éclairées sur divers aspects du processus de fabrication. Le calcul s’appuie sur les « expériences » de fabrication de manière rapide et précise, offrant à une entreprise les connaissances collectives de millions de travailleurs potentiels et de points d’exécution dans un court laps de temps.
Pour des entreprises comme Potomac, le ML peut apporter des améliorations aux processus de production de plusieurs manières.
Maintenance prédictive
Prédire l’avenir était autrefois une tâche intuitive et empirique, qui dépendait souvent de quelques expériences humaines seulement. Aujourd’hui, grâce à des méthodes et des techniques d’analyse statistique, de vastes ensembles de données provenant de nos usines peuvent modéliser des événements tels que la panne d’une machine. De toute évidence, ces connaissances ont permis à Potomac de mettre en place des systèmes permettant de prédire et de gérer les événements futurs avant qu’ils ne se produisent.
Les pannes imprévues sont le cauchemar de toutes les lignes de fabrication, elles arrêtent la production et retardent les livraisons de commandes. En ajoutant des outils d'analyse prédictive, nous sommes en mesure de maintenir une forte probabilité de livraison à temps des pièces critiques de nos clients.
Contrôle de qualité
Si les délais d'exécution rapides sont importants pour les clients de Potomac, les pièces doivent simultanément répondre à des spécifications exigeantes. Cela est particulièrement vrai lors de la fabrication à petite échelle spatiale pour des applications en microfluidique et en dispositifs médicaux. L'analyse des causes profondes (RCA) est un outil plus puissant lorsque le ML est ajouté aux procédures RCA manuelles afin d'identifier des modèles à partir d'ensembles de données beaucoup plus volumineux. Le « Big Data » est alors plus précis et entièrement basé sur les données, ce qui élimine les biais humains.
L'automatisation des systèmes de contrôle qualité de Potomac garantit que les pièces de nos clients sont de la plus haute qualité et répondent aux spécifications à chaque fois.
Gestion de la chaîne d'approvisionnement
Comme nous l’avons appris pendant la crise du Covid, les perturbations dans les chaînes d’approvisionnement peuvent complètement arrêter la production industrielle. Les algorithmes de machine learning peuvent également être utilisés pour examiner rapidement de grandes quantités de données sur les modèles d’expédition, les stocks et les tendances des clients afin d’anticiper les perturbations et de mettre en place des solutions alternatives pour maintenir la production.
Chez Potomac, la livraison ponctuelle des pièces critiques de nos clients avec une qualité élevée est primordiale. L'apprentissage automatique n'est qu'un des outils que nous utilisons pour être à la pointe de l'industrie dans la fabrication en grande série pour les produits biotechnologiques, microfluidiques, aérospatiaux, automobiles et de consommation.
