Aujourd’hui, les entreprises industrielles cherchent constamment des moyens d’améliorer l’efficacité et la performance de leurs machines. Heureusement, de nombreuses technologies émergentes, telles que l’Intelligence artificielle, peuvent aider à répondre à ce besoin. Dans cet article, nous allons explorer les dernières tendances en matière de technologie industrielle qui peuvent aider à optimiser la productivité industrielle.
L’Internet des objets (IoT)
L’IoT a révolutionné la gestion et la surveillance des machines industrielles. En utilisant des capteurs et des dispositifs connectés, il devient possible de surveiller les machines en temps réel, permettant aux ingénieurs de détecter les problèmes avant qu’ils ne deviennent majeurs. De plus, l’IoT facilite la communication entre les machines, favorisant ainsi une meilleure coordination tout au long du processus de production.
Un cas pratique illustrant l’application de l’Internet des objets (IoT) dans le secteur industriel est l’utilisation de capteurs de température pour la surveillance des moteurs. En détectant une élévation anormale de la température, ces capteurs envoient une alerte à l’opérateur, lui offrant ainsi la possibilité d’intervenir avant qu’une défaillance ne se produise.
Machine Learning
Le Machine Learning est une branche de l’Intelligence artificielle qui permet aux machines d’apprendre et de s’adapter en fonction des données qu’elles reçoivent. Dans l’industrie, cela signifie que les machines peuvent être programmées pour détecter et corriger les erreurs, ce qui réduit les temps d’arrêt et améliore la qualité de production.
Un exemple de l’utilisation du Machine Learning dans l’industrie est l’utilisation de caméras pour détecter les défauts dans les produits fabriqués. Les images des produits peuvent être analysées par un algorithme de Machine Learning qui peut identifier les défauts et les signaler aux opérateurs.
À cet égard, TEEPTRAK a développé une plateforme interne de Machine Learning, offrant aux acteurs de l’industrie la capacité de traiter d’importantes quantités de données en quelques secondes. Actuellement, nous mettons à disposition un algorithme de détection d’anomalies accessible à tout opérateur au sein d’une usine.
Pour plus d’informations, nous vous invitons à consulter le lien suivant : https://teeptrak.com/fr/demonstration-machine-learning/
La réalité augmentée (AR)
La réalité augmentée est une technologie qui permet aux utilisateurs de voir des images superposées à la réalité. Dans l’industrie, l’AR peut être utilisée pour fournir des informations en temps réel aux opérateurs. Par exemple, les instructions de maintenance peuvent être superposées sur les machines, ce qui permet aux opérateurs de suivre les instructions tout en effectuant la maintenance.
L’application de la réalité augmentée dans le secteur industriel se manifeste par exemple à travers l’usage de lunettes AR destinées à fournir des consignes aux techniciens de maintenance. Ces professionnels ont la possibilité de visualiser des instructions superposées sur les équipements, facilitant ainsi le suivi des directives tout en intervenant sur les machines.
La robotique collaborative (Cobotique)
La robotique collaborative est une technologie qui permet aux robots et aux humains de travailler ensemble en toute sécurité. Dans l’industrie, cela signifie que les robots peuvent effectuer des tâches dangereuses ou répétitives, tandis que les humains peuvent se concentrer sur des tâches plus complexes.
Un exemple de l’utilisation de la robotique collaborative dans l’industrie est l’utilisation de robots pour soulever des charges lourdes. Les robots peuvent être programmés pour soulever des charges spécifiques, en travaillant en collaboration avec les travailleurs humains pour améliorer l’efficacité et réduire le risque de blessures.
Intelligence Artificielle (IA)
L’Intelligence artificielle est une technologie émergente qui connaît une adoption rapide dans le secteur industriel pour améliorer la performance des machines. Les systèmes d’IA sont capables de surveiller en temps réel les paramètres de la machine, de diagnostiquer les problèmes potentiels, et même de prendre des décisions en conséquence pour optimiser la performance. Les systèmes d’IA sont également capables d’apprendre et d’adapter leur comportement en fonction des changements dans l’environnement de production, ce qui les rend particulièrement utiles pour les processus de production complexes.
L’IA peut être utilisée pour une variété de tâches liées à la performance des machines, telles que la maintenance prédictive, la surveillance en temps réel de la production, l’optimisation des processus, et la réduction des temps d’arrêt non planifiés. Par exemple, une entreprise de production de papier a utilisé des algorithmes d’IA pour surveiller les vibrations de ses machines, détecter les anomalies et anticiper les pannes potentielles. En utilisant cette approche, l’entreprise a pu réduire les temps d’arrêt non planifiés de 15 %.
Pour résumer
Les technologies émergentes telles que la réalité augmentée, la fabrication additive, l’IA et l’IoT peuvent toutes contribuer à améliorer la performance des machines industrielles. En combinant ces technologies avec des pratiques de maintenance efficaces, les entreprises peuvent réduire les temps d’arrêt non planifiés, augmenter la productivité et améliorer la qualité de leurs produits. En investissant dans ces technologies, les entreprises peuvent améliorer leur compétitivité et leur rentabilité à long termes.
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