Vision industrielle et analytique : accélérer la digitalisation des équipes terrain
Il n'y a pas de digitalisation sans données (terrain).
Depuis longtemps, l’industrie manufacturière s’appuie sur la maîtrise statistique des procédés (MSP) pour optimiser sa production. Cependant, ces méthodes présentent des limites : la collecte de données par échantillonnage ne permet d'obtenir qu'une vision partielle et parfois inexacte des processus réels. Or, la digitalisation exige aujourd’hui des données beaucoup plus complètes, principalement générées sur le terrain.
A l’inverse, la vision industrielle fournit des données précises issues du monde physique : mesures géométriques détaillées avec une précision subpixel, analyse d’aspect de surface, données de positionnement, variations de couleur et de contraste, et bien plus encore. Les systèmes de vision révèlent aussi des tendances temporelles sur plusieurs cycles de production. En associant ces données à des outils d’analyse avancés, les industriels bénéficient d'améliorations concrètes, qui montrent des corrélations entre les paramètres de processus et les résultats en matière de qualité.
Pour y parvenir, les industriels ont désormais besoin de capacités de digitalisation pour capturer, stocker, traiter et analyser ces données, à mesure que la digitalisation s’accélère sous l’effet combiné de l’IA, de l’IIoT (Industrial Internet of Things) et des technologies cloud.
Quel est l’intérêt de la digitalisation ?
La digitalisation et la transformation numérique ne sont pas une fin en soi : elles visent à améliorer le travail et la vie quotidienne des entreprises, de leurs collaborateurs et de leurs clients. L’attention se porte de plus en plus sur les équipes terrain, là où les données sont générées, capturées, digitalisées et analysées, afin d'automatiser et d'améliorer intelligemment les tâches d'inspection visuelle.
La digitalisation consiste à utiliser des technologies numériques, telles que des capteurs 3D, des caméras intelligentes et des logiciels de vision industrielle intégrant des modèles de deep learning, pour transformer les modèles économiques, les processus et les produits existants. Elle implique l’intégration profonde de technologies au sein des différentes activités de l’entreprise afin d’améliorer efficacité, productivité et expérience client.
Démêler la question des données
Les données sont au cœur de la transformation numérique, mais leur gestion reste complexe : multiples sources, formats hétérogènes, sites de stockage dispersés, sans oublier l’augmentation exponentielle des volumes, qui accroît les besoins de puissance de calcul. L’intégration de ces données dans des systèmes existants, tels que les MES et ERP, renforce ces défis. A cela s’ajoute la difficulté de collecter un volume suffisant de données représentatives pour entraîner efficacement les modèles d’IA en deep learning.
Pour relever ces défis, de nouveaux modèles d’IA basés sur le deep learning, des outils de capture de données, des plateformes cloud et des outils d’analyse émergent. Ils ouvrent de nouvelles perspectives, notamment l’exploitation de données issues des inspections qualité sur le terrain, souvent sous-utilisées et collectées à travers différents workflows et sites de production.
Dans l'industrie, les données relatives aux défauts et aux anomalies, qu'il s'agisse de matériaux, de composants, de produits finis, d'emballage, d'étiquetage ou de lecture de codes-barres, constituent une ressource précieuse qui peut être exploitée grâce aux solutions de vision industrielle actuelles.
La vision industrielle : l’allié essentiel
À mesure que les environnements industriels évoluent vers davantage d’automatisation et d’opérations intelligentes, la vision industrielle et l’analyse associée deviennent indispensables pour rester compétitif.
Intégrée à des contrôles de processus en boucle fermée, la vision analytique aide par exemple une chaîne de production à ajuster automatiquement les paramètres de processus en fonction de mesures de qualité en temps réel. Les gains sont encore plus importants dans des applications complexes, comme la superposition de tolérances, où l’optimisation doit coordonner simultanément les caractéristiques dimensionnelles sur plusieurs stations de fabrication.
De nombreux cas d’usage montrent qu’en digitalisant, automatisant et en rendant intelligentes leurs opérations terrain, les entreprises progressent vers leurs objectifs Industry 4.0, tout en créant de la valeur pour leurs équipes et leurs clients. Par exemple, Bosch a déployé une solution de vision industrielle pour inspecter des composants de moteurs, atteignant une production de 7 000 pièces par jour tout en réduisant les faux rejets à moins de 5%.
Une opportunité immanquable pour les industriels
Plus l’industrie devient connectée, automatisée et fondée sur les données, plus la capacité à exploiter pleinement les informations issues des processus devient un facteur de différenciation essentiel. En adoptant des technologies numériques telles que la vision industrielle, la 3D et l’IA, les entreprises peuvent surmonter des défis persistants, réduire les inefficacités et poser les bases d'un avenir solide :
- Adopter des outils intelligents : investir dans la vision industrielle, le deep learning et la détection 3D pour obtenir des informations en temps réel et optimiser les workflows.
- Standardiser les données : intégrer et fiabiliser les données de l’entreprise afin d’exploiter tout le potentiel des outils d’analyse et des solutions prédictives pilotées par l’IA.
- Déployer à l’échelle : s’appuyer sur des plateformes cloud pour favoriser la collaboration, la scalabilité et une stratégie digitale unifiée entre sites.
Les industriels disposent déjà des outils, des connaissances et des opportunités nécessaires pour mettre en place de nouvelles méthodes de travail qui stimulent la croissance et l’innovation. Ceux qui investissent dès aujourd’hui dans la digitalisation intelligente de leurs workflows prendront une longueur d’avance et façonneront l’industrie de demain.