Le développement durable et la rentabilité économique sont souvent considérés comme des objectifs incompatibles. En réalité, ils peuvent aller de pair, et le secteur manufacturier constitue un bon exemple. Lors d’un récent webinaire organisé en collaboration avec la société sidérurgique suédoise Uddeholm, des experts des deux entreprises ont discuté de la façon dont l’intelligence artificielle (IA) peut relever les défis en matière de développement durable dans le secteur manufacturier. Cet article présente des extraits de la discussion et s’intéresse à l’utilisation de l’analyse prédictive par Uddeholm pour améliorer la production d’acier.

L’IA peut-elle contribuer à des pratiques de fabrication durable?

La fabrication durable vise principalement à assurer une utilisation efficace des ressources, à réduire au minimum les déchets, à diminuer la consommation d’énergie et à prévenir les défaillances d’équipement qui peuvent entraîner des émissions dangereuses ou retarder la production. Les technologies de l’Industrie 4.0 (connectivité sans fil, IoT, technologie de capteurs et automatisation) jouent un rôle crucial dans l’atteinte des objectifs de développement durable du secteur manufacturier. Toutes ces technologies aident à générer, à recueillir, à faire le suivi et à utiliser des données qui constituent la pierre angulaire des initiatives d’intelligence artificielle à l’appui des objectifs d’affaires et de développement durable des entreprises manufacturières, dont les suivants :

  • Amélioration de la qualité et du contrôle des processus
  • Maintenance prédictive
  • Robots agiles qui agissent avec une plus grande précision
  • Planification de la production et optimisation de la logistique
  • Minimisation des déchets
  • Conception de produits
  • Efficacité énergétique

Nous commençons à peine à comprendre dans quelle mesure l’intelligence artificielle peut soutenir le développement durable. Toutefois, il est évident que les avancées et les possibilités offertes par cette technologie sont vastes. Il est également clair que le recours à l’intelligence artificielle pour favoriser l’atteinte des objectifs d’affaires et de développement durable contribue à la réalisation de gains importants, tant sur le plan économique qu’au chapitre de l’efficacité des ressources. Des chefs de file du secteur manufacturier, comme Uddeholm, explorent et mettent à l’essai des solutions pour déterminer la façon dont l’intelligence artificielle peut le mieux soutenir leur vision.

Recherche d’applications prometteuses de l’IA

Fondée en 1668, l’entreprise Uddeholm produit de l’acier à outils fortement alliés utilisé pour une variété de produits de notre vie quotidienne – des bouteilles en PET aux montures de lunettes. L’acier doit être de la plus haute qualité, propre et polissable.

En tant qu’entreprise manufacturière tournée vers l’avenir, Uddeholm a voulu cibler et évaluer les domaines d’utilisation de l’IA. Uddeholm et les experts de CGI se sont notamment donné comme mission de comprendre pourquoi l’acier se fissure.

« Auparavant, nous ne pouvions détecter les fissures dans l’acier qu’à la dernière étape de la production. Lorsqu’il y avait présence de fissures, il fallait remettre l’acier au four et le faire fondre à nouveau – un processus à la fois coûteux et énergivore. Les méthodes d’analyse conventionnelles étaient beaucoup trop vastes puisque de nombreux facteurs peuvent contribuer à la formation de fissures. Nous avons conclu que la mise à l’essai de solutions d’IA se prêtait bien à la situation », raconte Ola Axelsson, directeur de l’ingénierie chez Uddeholm.

Sur une période d’un an, des données ont été recueillies pour deux types communs d’acier et leur processus de fabrication. Par la suite, un modèle d’apprentissage automatique a été conçu pour analyser des paramètres individuels et des combinaisons de paramètres à partir de données susceptibles d’affecter la formation de fissures.

Des données révélatrices

L’analyse a révélé plusieurs faits intéressants. « Nous avons constaté qu’un alliage dans une certaine catégorie placé sous la presse à forger pendant plus de 5 000 secondes posait un risque de fissures de 87 % », explique Ola.

« Cela nous a ouvert les yeux. Même si le scientifique de données de CGI n’avait aucune expérience en production d’acier, il a obtenu des renseignements cruciaux en analysant nos données. Il nous aurait fallu des années avant de parvenir à ces conclusions à l’aide de méthodes conventionnelles. »

Grâce aux renseignements qui ont permis de mettre le doigt sur la source du problème, le matériel défectueux peut être éliminé dans les premières phases du processus, ce qui permet d’économiser du temps, des ressources et de l’énergie. De plus, les étapes du processus de fabrication de l’acier pourraient être modifiées pour éviter la formation de fissures. Ainsi, il serait possible de réduire les coûts et de favoriser le développement durable en utilisant moins de matériaux, d’énergie et de ressources.

S’organiser pour réussir

Ola affirme que cette initiative a démontré les énormes avantages de l’utilisation des données et l’importance de recueillir des données de grande qualité. Uddeholm et nos experts travaillent maintenant à la mise en place d’un modèle de gouvernance pour sécuriser l’ensemble de la chaîne de données, soit la collecte, le stockage, l’assurance qualité et l’analyse. L’aciériste travaille aussi à la création d’une plateforme évolutive pour gérer les données stockées et diffusées afin que les équipes de production puissent assurer un suivi des renseignements et y donner suite en temps réel.

Ola souligne l’importance de façonner l’organisation pour appuyer les initiatives d’IA. Uddeholm a mis sur pied un carrefour réunissant des experts en IA et en infrastructure des TI ainsi que des spécialistes de différents secteurs d’activité, comme la production, la logistique et la qualité, afin d’échanger des renseignements sur les domaines potentiels à exploiter. « De cette façon, nous sommes persuadés que nous serons en mesure de résoudre les vrais problèmes dans l’entreprise. Et l’initiative s’est avérée un succès jusqu’à maintenant », dit-il.

« Notre objectif est de devenir une entreprise axée sur les données qui, dans la mesure du possible, fonde toujours ses décisions sur des données. Cette approche devrait être adoptée dans l’ensemble de l’organisation afin de mieux déceler les problèmes sur le plancher. C’est de cette façon que les choses peuvent vraiment changer. » 

Ola Axelsson, directeur de l’ingénierie chez Uddeholm

En collaboration avec Uddeholm, nous travaillons sur plusieurs autres projets d’intelligence artificielle visant à accroître le développement durable, l’efficacité énergétique et la réduction des coûts de maintenance. Nous tentons notamment de :

  • déterminer le bon moment pour remplacer le régénérateur d’un four afin d’éviter les temps d’arrêt inutiles;
  • repérer en temps réel les fuites dans le système d’air comprimé.