Les industriels du Grand Est misent sur l’intelligence artificielle (IA) pour maintenir la compétitivité de leurs activités. Lors du salon Industries du futur, à Mulhouse, plusieurs entreprises ont présenté les innovations qu’elles utilisent pour transformer leurs processus industriels.
L’IA comme moteur d’efficacité
Dans un contexte difficile pour l’industrie française, le salon Industries du futur de Mulhouse a été l’occasion de souligner les atouts que l’IA peut apporter aux industriels de la région. Le salon a permis de mettre en lumière des applications concrètes, notamment le machine learning, adopté depuis plusieurs années par certaines entreprises. Parmi ces entreprises, le Groupe Schmidt, spécialisé dans la fabrication de meubles de cuisine, se distingue par l’utilisation de l’IA pour améliorer le contrôle qualité et optimiser les lignes de production.
Le responsable du service automatisme et informatique industrielle du Groupe Schmidt, Patrick Viry, explique que le groupe utilise des caméras et des algorithmes de vision par ordinateur pour vérifier la qualité des meubles produits chaque jour. Ces systèmes permettent de distinguer entre le veinage naturel du bois et un défaut de production, garantissant ainsi un contrôle précis de la qualité.
Optimisation de la production grâce aux données
Le Groupe Schmidt utilise l’IA pour identifier les points de blocage sur ses lignes de production, lesquels évoluent en fonction de la diversité des ordres de fabrication. Grâce à cette technologie, le groupe a pu améliorer de manière significative le taux d’utilisation de ses lignes de production. Patrick Viry souligne l’importance de cibler les zones à fort potentiel d’amélioration pour maximiser les gains liés à l’IA.
Endress+Hauser, fabricant suisse d’instruments de mesure, exploite l’IA pour assurer la qualité de ses produits. D’après Christelle Hauer, responsable marketing digital et communication, l’entreprise collecte des données de paramétrage et de fabrication depuis 25 ans, ce qui permet à l’IA de détecter les anomalies et de guider la recherche et développement vers des évolutions pertinentes.
Maintenance et productivité : l’IA à la rescousse
Liebherr France, spécialisé dans la production de pelles hydrauliques, s’appuie sur l’IA pour améliorer la maintenance prédictive et la productivité de ses lignes. Selon Stéphan Kohler, adjoint au directeur général de la production, un projet pilote a permis de prévoir les pannes sur une machine d’usinage, ce qui était impossible auparavant. L’objectif est maintenant d’étendre cette approche à la surveillance des procédés de soudage, où le nombre de variables à contrôler rend une analyse statistique classique peu efficace.
Valorisation de la matière première dans les Vosges
La scierie Lemaire, implantée dans les Vosges, utilise l‘IA pour optimiser la transformation des troncs d’arbres en planches. Maxence Lemaire, directeur général, indique que la scierie est équipée de caméras et de machines à rayons X pour évaluer la qualité du bois, ce qui permet d’éliminer les goulets d’étranglement et d’améliorer la précision du bilan carbone pour chaque pièce produite.
Grâce à un système associant deux algorithmes d’intelligence artificielle, la scierie a presque atteint un taux de zéro défaut dans la production. Un premier algorithme évalue la qualité du bois en début de chaîne de production, tandis qu’un second réajuste les paramètres en fonction des résultats obtenus en bout de chaîne. Depuis la mise en place de cette technologie, la productivité a été multipliée par quatre.
Des compétences encore insuffisantes
Malgré les avancées apportées par l’IA, les industriels du Grand Est se heurtent encore à un manque de compétences spécifiques en intelligence artificielle pour aller plus loin. Maxence Lemaire envisage de déployer des solutions d’IA dans chaque service de l’entreprise d’ici cinq à dix ans, mais il souligne la difficulté à recruter des profils possédant l’expertise nécessaire en IA.
Ainsi, pour les industriels, l’IA représente un levier important pour améliorer l’efficacité et la compétitivité. La disponibilité de données de qualité et la capacité à recruter des talents capables de les exploiter efficacement restent toutefois des conditions indispensables pour réussir cette transformation.
