Comment la vision industrielle et le deep learning rendent l'automatisation de la production possible
Depuis dix ans, la technologie évolue à un rythme sans précédent dans l'histoire de l'humanité et sa progression s'annonce encore plus spectaculaire dans les années à venir. La chaîne de blocs, la robotique, l'informatique de pointe, l'intelligence artificielle (IA), les mégadonnées, l'impression 3D, les capteurs, la vision industrielle et l'Internet des objets ne sont que quelques exemples des nombreuses avancées technologiques qui ont marqué un point de transition pour plusieurs secteurs.
La planification stratégique de l'adoption et de l'exploitation de tout ou partie de ces technologies sera cruciale dans le secteur de la fabrication. Aux États-Unis, la fabrication constitue une activité économique annuelle de 2,17 milliards de dollars, mais d'ici 2025, dans seulement 5 ans, McKinsey prévoit que les usines intelligentes pourraient générer une valeur allant jusqu'à 3,7 milliards. Autrement dit, les entreprises qui transforment rapidement leurs usines en plateformes d'automatisation intelligentes seront celles qui ressortiront gagnantes de ces investissements sur le long terme.
« Si vous restez fidèle à l'ancienne méthode et ne pouvez pas numériser les processus de fabrication, vos coûts augmenteront probablement, vos produits arriveront tardivement sur le marché et votre capacité à apporter une valeur ajoutée spécifique aux clients diminuera », déclare Stephen Ezell, un expert de la stratégie d'innovation globale à l'Information Technology and Innovation Foundation, dans un rapport d'Intel sur l'avenir de l'intelligence artificielle dans la fabrication.
Ces technologies telles qu'appliquées dans une usine ou un environnement de fabrication ne sont plus accessoires, mais essentielles. Selon un rapport de recherche récent de Forbes Insights, 93 % des personnes interrogées dans les secteurs de la fabrication et de l'automobile ont classé l'intelligence artificielle comme « extrêmement importante » ou « absolument essentielle au succès ». Toutefois, seulement 56 % prévoient d'augmenter leurs investissements dans l'intelligence artificielle et uniquement de 10 % ou moins.
La déconnexion entre la reconnaissance de l'importance des nouvelles technologies qui améliorent l'automatisation industrielle et la volonté d'investir dans ces dernières sera la différence entre les entreprises gagnantes et perdantes. Peut-être que la réticence à investir dans l'intelligence artificielle peut être attribuée au manque de compréhension de son retour sur investissement, de ses capacités ou de ses cas d'utilisation réels. Après tout, le cabinet d'analyse sectorielle Gartner, Inc. place encore de nombreuses applications de l'intelligence artificielle dans le « pic des attentes exagérées ».
L'intelligence artificielle, en particulier le deep learning ou la vision industrielle basée sur les exemples, associée à la vision industrielle basée sur les règles classique, peut rendre une usine de production et ses équipes ultra-performantes. Prenons un processus tel que l'assemblage complexe d'un smartphone moderne ou d'autres appareils électroniques grand public. La combinaison de la vision industrielle basée sur les règles et du deep learning peut permettre aux assembleurs robotiques d'identifier les bonnes pièces, de repérer les anomalies telles qu'une vis manquante ou un boîtier mal aligné, de détecter la présence, l'absence ou l'assemblage au mauvais endroit d'une pièce sur le produit, et de déterminer plus rapidement si cela est un problème, tout cela à une échelle inimaginable.
La combinaison de la vision industrielle et du deep learning est la bretelle d'accès des entreprises vers l'adoption de technologies plus intelligentes qui leur offriront l'envergure, la précision, l'efficacité et la croissance financière pour la prochaine génération. Mais comprendre les nuances entre la vision industrielle classique et le deep learning, et comment ils se complètent au lieu de se remplacer est essentiel à la maximisation de ces investissements.
Pour découvrir comment la vision industrielle et le deep learning se complètent et diffèrent l'un de l'autre, téléchargez notre eBook Comparaison entre le deep learning et la vision industrielle.
La planification stratégique de l'adoption et de l'exploitation de tout ou partie de ces technologies sera cruciale dans le secteur de la fabrication. Aux États-Unis, la fabrication constitue une activité économique annuelle de 2,17 milliards de dollars, mais d'ici 2025, dans seulement 5 ans, McKinsey prévoit que les usines intelligentes pourraient générer une valeur allant jusqu'à 3,7 milliards. Autrement dit, les entreprises qui transforment rapidement leurs usines en plateformes d'automatisation intelligentes seront celles qui ressortiront gagnantes de ces investissements sur le long terme.
« Si vous restez fidèle à l'ancienne méthode et ne pouvez pas numériser les processus de fabrication, vos coûts augmenteront probablement, vos produits arriveront tardivement sur le marché et votre capacité à apporter une valeur ajoutée spécifique aux clients diminuera », déclare Stephen Ezell, un expert de la stratégie d'innovation globale à l'Information Technology and Innovation Foundation, dans un rapport d'Intel sur l'avenir de l'intelligence artificielle dans la fabrication.
Ces technologies telles qu'appliquées dans une usine ou un environnement de fabrication ne sont plus accessoires, mais essentielles. Selon un rapport de recherche récent de Forbes Insights, 93 % des personnes interrogées dans les secteurs de la fabrication et de l'automobile ont classé l'intelligence artificielle comme « extrêmement importante » ou « absolument essentielle au succès ». Toutefois, seulement 56 % prévoient d'augmenter leurs investissements dans l'intelligence artificielle et uniquement de 10 % ou moins.
La déconnexion entre la reconnaissance de l'importance des nouvelles technologies qui améliorent l'automatisation industrielle et la volonté d'investir dans ces dernières sera la différence entre les entreprises gagnantes et perdantes. Peut-être que la réticence à investir dans l'intelligence artificielle peut être attribuée au manque de compréhension de son retour sur investissement, de ses capacités ou de ses cas d'utilisation réels. Après tout, le cabinet d'analyse sectorielle Gartner, Inc. place encore de nombreuses applications de l'intelligence artificielle dans le « pic des attentes exagérées ».
L'intelligence artificielle, en particulier le deep learning ou la vision industrielle basée sur les exemples, associée à la vision industrielle basée sur les règles classique, peut rendre une usine de production et ses équipes ultra-performantes. Prenons un processus tel que l'assemblage complexe d'un smartphone moderne ou d'autres appareils électroniques grand public. La combinaison de la vision industrielle basée sur les règles et du deep learning peut permettre aux assembleurs robotiques d'identifier les bonnes pièces, de repérer les anomalies telles qu'une vis manquante ou un boîtier mal aligné, de détecter la présence, l'absence ou l'assemblage au mauvais endroit d'une pièce sur le produit, et de déterminer plus rapidement si cela est un problème, tout cela à une échelle inimaginable.
La combinaison de la vision industrielle et du deep learning est la bretelle d'accès des entreprises vers l'adoption de technologies plus intelligentes qui leur offriront l'envergure, la précision, l'efficacité et la croissance financière pour la prochaine génération. Mais comprendre les nuances entre la vision industrielle classique et le deep learning, et comment ils se complètent au lieu de se remplacer est essentiel à la maximisation de ces investissements.
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