L'apprentissage automatique est principalement évoqué dans le contexte des voitures autonomes. Cependant, cette technologie est de plus en plus utilisée dans la fabrication automobile, améliorant non seulement la qualité des produits, mais aussi permettant d'optimiser l'ensemble des chaînes de production.
L'apprentissage automatique – qu'est-ce que c'est ?
L'apprentissage automatique (ou ML pour Machine Learning) est une branche de l'intelligence artificielle, basée sur l'idée que les systèmes peuvent apprendre à partir de données, identifier des motifs et prendre leurs propres décisions sur cette base. Les algorithmes de ML construisent un modèle mathématique à partir d'un ensemble de données d'exemples (appelé ensemble d'entraînement) pour effectuer des prévisions ou des classifications. En pratique, cela signifie que les machines “apprennent” et peuvent prendre des décisions par elles-mêmes sans intervention humaine.
Ce mécanisme est divisé en trois principales étapes : le processus de prise de décision, la fonction de perte et l'optimisation du modèle. Dans la première phase, les algorithmes de ML classifient les données ou prédisent les résultats de performance basés sur les données d'entrée. Le résultat est une estimation du motif contenu dans les données. À l'étape de la fonction de perte, la qualité du modèle est évaluée. Si des lectures de capteurs ou de caméras sont disponibles, les résultats du modèle sont comparés aux données réelles pour évaluer sa précision. La dernière étape est l'optimisation du modèle. Si le modèle peut mieux s'ajuster aux données réelles, un ajustement est effectué pour minimiser les différences entre l'estimation du modèle et les données réelles. L'algorithme répète ce processus itératif d'« évaluation et optimisation » jusqu'à ce que le niveau de précision requis soit atteint.
L'apprentissage automatique dans le contrôle de qualité automobile
L'optimisation des processus de production est essentielle pour assurer une haute qualité des produits et une efficacité de fabrication, particulièrement dans les micro-usines du secteur automobile. L'apprentissage automatique joue un rôle clé dans le domaine du contrôle de qualité pour les processus d'analyse d'image, de prédiction de défaillances et même dans l'optimisation des chaînes de production complexes. Les systèmes de vision analysent des images de composants pour détecter des défauts tels que des fissures, des éclats ou des zones irrégulières, permettant de rejeter automatiquement les produits défectueux.
Des caméras et logiciels spécialisés sont utilisés pour évaluer la qualité des composants avec un haut degré de précision. La vision artificielle analyse les paramètres des pièces automobiles, comme les dimensions, la forme ou la finition. Les systèmes de vision peuvent également lire des codes-barres ou des QR codes pour vérifier leur exactitude, permettant d’identifier les produits et de suivre leur historique. La lecture des codes est un élément clé dans le domaine du contrôle des robots dans les usines intelligentes, qui peuvent ainsi réaliser, par exemple, l'assemblage de composants ou le transport de matériaux de l'entrepôt à la ligne de production. Ainsi, ils peuvent travailler efficacement avec les humains, en accord avec le concept de l'Industrie 5.0.
Les algorithmes de ML analysent en outre les données des capteurs pour prédire des défaillances potentielles des machines, ce qui permet de planifier les activités de maintenance pour minimiser les temps d'arrêt imprévus et maintenir la continuité de la production. De plus, le ML analyse les données des défaillances passées, identifiant des motifs et des facteurs de risque pour l'avenir. Le ML permet non seulement d’éviter les problèmes, mais aussi d’optimiser la conception des voitures et les processus de production, par exemple, en réorganisant les chaînes de production, en mettant en œuvre des technologies modernes ou en analysant les performances.
Application de l'apprentissage automatique dans la fabrication des pièces automobiles
Les algorithmes de ML ne servent pas seulement à analyser les données des machines et des processus de production, réduisant ainsi les temps d'arrêt et les coûts de réparation. Ils permettent d'analyser davantage de données et de reconnaître des motifs, optimisant les coûts et l'efficacité à divers stades de la production automobile, depuis les activités de planification jusqu’aux processus logistiques. L'intelligence artificielle peut aider, par exemple, à mieux aligner la production sur la demande, à éliminer les gaspillages et à augmenter la flexibilité de la fabrication en suivant le concept de la fabrication lean.
Elle peut, par exemple, adapter les options de couleur ou l'aménagement intérieur aux préférences des clients. Le ML est un outil essentiel d'amélioration, augmentant la compétitivité et l'efficacité des entreprises de l'industrie automobile. Grâce à l'automatisation des processus de production, les machines CNC (commandées numériquement par ordinateur) permettent de fabriquer même les pièces automobiles les plus complexes, telles que les composants de siège, les boîtiers de batterie ou les tableaux de bord. Grâce à un logiciel spécialisé, elles assurent la précision, l'exactitude et la qualité reproductible pendant la production de masse, et surtout, la conformité aux spécifications techniques. En résumé, le ML contribue à optimiser la fabrication des voitures selon les normes les plus élevées.
Les avantages de l'apprentissage automatique dans l'industrie automobile
L'application de la technologie de ML dans l'industrie automobile présente de multiples avantages. La technologie ML permet un traitement efficace de grandes quantités de données, conduisant à des décisions plus rapides et mieux informées. En outre, les algorithmes de ML identifient des motifs et font des prévisions basées sur des données historiques, prenant des décisions précises de manière autonome, réduisant le besoin de supervision humaine. Ils sont capables d'analyser de vastes ensembles d'informations, impossibles à appréhender pour un esprit humain. Cela est particulièrement utile pour les organisations traitant de grands ensembles de données.
Surtout, le ML porte le potentiel d'économies de coûts. L'automatisation des processus réduit les coûts, soulage les employés et augmente leur sécurité. De cette manière, la technologie de ML contribue à la compétitivité, à l'efficacité et à l'innovation dans l'industrie automobile. L'application de l'apprentissage automatique dans le domaine en plein développement des véhicules autonomes (appelé AutoIA ou AutoML) ne doit pas être oubliée. Les algorithmes AutoML apprennent à répondre aux conditions de circulation changeantes, améliorant la sécurité des usagers de la route. À l'avenir, ils pourraient même changer notre manière de voyager.