AI Production Tour
Présentation d’applications industrielles de l’IA dans les domaines de l’ingénierie, de la production, de la maintenance, de la qualité, de la logistique et de la collaboration homme-machine.
L’AI Production Tour présente une sélection de cas d’usage de l’intelligence artificielle mis en œuvre dans un environnement de production réel. Il montre comment l’IA peut interagir avec les machines, les processus, les données et les opérateurs afin de soutenir l’industrie manufacturière moderne.
Contrairement à une visite de production conventionnelle qui suit l’ensemble du flux de fabrication d’un produit, cette visite met en avant des applications concrètes de l’IA dans différents contextes industriels. Les visiteurs découvrent comment l’IA analytique, l’IA générative, l’IA agentique et l’IA physique peuvent être utilisées pour améliorer la prise de décision, accroître la flexibilité, optimiser les opérations et permettre de nouvelles formes de collaboration homme-machine.
Chaque cas d’usage présente une application pratique de l’IA dans l’atelier de production ou dans des processus liés à l’ingénierie, allant de la création de rapports assistée par l’IA et de la surveillance des processus à la maintenance prédictive, à l’automatisation de l’ingénierie et à la manipulation robotisée.
Vue d’ensemble
L’intelligence artificielle devient un levier essentiel pour la prochaine génération de l’industrie manufacturière. Dans les environnements industriels, l’IA peut soutenir les personnes et les machines en analysant les données, en reconnaissant des modèles, en générant du contenu technique, en guidant les décisions et même en contrôlant des processus physiques.
L’AI Production Tour transpose ces capacités dans un contexte industriel concret. La visite se concentre sur des cas d’usage réels montrant comment l’IA peut être appliquée à l’ingénierie, à la planification de la production, à l’intralogistique, à la fabrication, à la maintenance, à l’assurance qualité et aux systèmes de production circulaire.
Les visiteurs découvrent différents types d’IA :
• L’IA analytique identifie les modèles, les anomalies et les tendances dans les données relatives aux machines, aux processus ou à la qualité.
• L’IA générative crée ou facilite la création de contenus techniques tels que des rapports, des diagrammes, de la documentation ou des descriptions de processus.
• L’IA agentique agit comme un assistant intelligent capable de coordonner des tâches, d’interpréter des données d’entrée et de déclencher des processus de travail.
• L’IA physique relie les capacités de l’IA à la robotique, aux machines, aux capteurs et aux systèmes d’automatisation dans le monde réel.
Ensemble, ces technologies montrent comment les systèmes intelligents peuvent rendre la production plus adaptative, plus transparente et plus efficace.
1. Rapports de terrain intelligents
Ce cas d’usage montre comment l’IA peut simplifier la maintenance et la création de rapports de terrain grâce à des canaux numériques courants tels que les smartphones, les applications de messagerie et les appareils portables.
Avec Companion de Vertical Data, les opérateurs peuvent envoyer directement depuis le terrain des photos, des messages vocaux et des données de localisation. L’assistant IA interprète les informations, structure le contenu et génère en quelques minutes des rapports professionnels ou des documents de suivi. Cela réduit le travail de documentation manuelle et permet aux techniciens de saisir les informations alors qu’ils se trouvent encore à proximité de la machine ou du processus.
La solution montre comment l’IA agentique peut soutenir les équipes de service industriel en transformant des informations de terrain non structurées en documents exploitables et en résultats intégrables dans des processus de travail.
Catégorie d’IA
IA agentique, IA générative
Domaine d’application
Maintenance, service sur site, rapports
Partenaire
2. Surveillance de processus à grande vitesse
Ce cas d’usage montre comment l’IA et la vision par ordinateur peuvent surveiller des processus industriels extrêmement rapides, difficiles à analyser manuellement.
Grâce à la solution de Pandia, les processus de production peuvent être enregistrés à l’aide de smartphones, de caméras ou de systèmes d’imagerie à grande vitesse. L’IA détecte les anomalies ou les problèmes de qualité en temps réel et peut apprendre le comportement du processus pendant son fonctionnement. Elle facilite ainsi l’identification des écarts, des instabilités ou des défauts récurrents.
Ce cas d’usage est particulièrement pertinent pour l’assurance qualité, l’optimisation de la production et la résolution rapide de problèmes dans l’atelier.
Catégorie d’IA
IA analytique, IA de vision par ordinateur
Domaine d’application
Production, contrôle qualité, optimisation des processus
Partenaire
3. Ingénierie assistée par l’IA
Ce cas d’usage se concentre sur la création assistée par l’IA de diagrammes techniques pour les processus industriels.
Avec AITEXA, les utilisateurs peuvent dessiner, décrire ou saisir des informations relatives à un processus, tandis que le système les aide à générer des diagrammes d’ingénierie structurés, tels que des schémas P&ID. En combinant la compréhension des processus et la reconnaissance assistée par l’IA, l’application permet d’accélérer les premières phases d’ingénierie et de réduire les tâches répétitives de documentation.
Ce cas d’usage montre comment l’IA générative peut soutenir la conception de produits et de processus en transformant les informations fournies par les utilisateurs en contenus techniques d’ingénierie.
Catégorie d’IA
IA générative, IA pour l’ingénierie
Domaine d’application
Conception de produits, conception de processus, ingénierie
Partenaire
4. Surveillance prédictive des machines
Ce cas d’usage montre comment l’IA peut analyser en continu les données des machines et des processus afin de détecter les comportements anormaux avant qu’une panne ne survienne.
Le moneo Industrial AI Assistant d’ifm surveille les flux de données industrielles, reconnaît les anomalies et identifie les modèles pouvant indiquer une usure, une instabilité ou de futurs besoins de maintenance. En soutenant la maintenance prédictive, il contribue à améliorer la disponibilité des machines, à réduire les arrêts imprévus et à rendre les décisions de maintenance davantage fondées sur les données.
Ce cas d’usage montre comment l’IA analytique et l’apprentissage automatique peuvent transformer des données industrielles brutes en informations opérationnelles concrètes.
Catégorie d’IA
IA analytique, apprentissage automatique
Domaine d’application
Production, maintenance, maintenance prédictive
Partenaire
5. Manipulation robotisée guidée par vision
Ce cas d’usage associe la vision basée sur l’IA, le guidage robotisé et l’alimentation flexible pour automatiser la manipulation de composants.
Avec Asyril EYE+ XTD, les composants industriels peuvent être détectés, identifiés et localisés en temps réel. Les robots peuvent ainsi saisir et manipuler les pièces avec davantage de précision, même lorsque leur position, leur orientation ou leur géométrie varie. Associée à des systèmes d’alimentation flexibles, cette application augmente la flexibilité de l’automatisation et réduit le besoin en dispositifs mécaniques rigides.
Ce cas d’usage montre comment l’IA physique relie la perception, la prise de décision et l’action robotisée dans un environnement de production.
Catégorie d’IA
IA physique, IA analytique, vision industrielle
Domaine d’application
Intralogistique, automatisation de la production, manipulation robotisée
Partenaire