Lors d'un briefing le 2 juin, le constructeur automobile allemand a révélé que plus de 100 projets d'IA sont actuellement opérationnels ou en développement dans tout son réseau de production mondial. Ces systèmes sont activement impliqués dans des taches allant de la vérification des soudures et de la prévision des dysfonctionnements de l'équipement à l'amélioration de la logistique et à aider les travailleurs humains dans des activités telles que la gestion du flux de pièces et de la simulation de processus.

"L'intelligence artificielle est le facteur clé transformant notre industrie", a déclaré Gerd Walker, membre du conseil d'administration d'Audi pour la production et la logistique. "En l'appliquant stratégiquement, nous établissons un cadre de production qui est non seulement plus efficace et économique mais adhère également aux références de qualité la plus stricte."

Audi note que ces initiatives d'IA ne sont pas simplement des essais à petite échelle ou des démonstrations axées sur la technologie. Au lieu de cela, Audi a intégré l'IA dans ses usines pour influencer la prise de décision et la production à grande échelle.

IA en tant que composante centrale de l'infrastructure de fabrication

Ce qui distingue Audi dans son approche de l'IA, c'est la profondeur de l'intégration. La plupart des fabricants ont expérimenté l'IA dans des scénarios limités, tels que les inspections visuelles, la coordination de l'assemblage robotique, les prédictions de la cha?ne d'approvisionnement ou l'analyse prédictive. Audi dépasse ces applications isolées en adoptant une stratégie d'IA complète dans l'environnement de production qui peut s'adapter dynamiquement.

Ses systèmes de vision par ordinateur examinent désormais les finitions de surface et les soudures structurelles avec une cohérence et une précision exceptionnelles. Son application "Splatter Detection" (WSD) utilise l'IA pour repérer des éclaboussures de soudure potentielles sur les sous-arborels du véhicule, tandis que son outil d'iris utilise des appareils photo équipés par la vision par ordinateur pour confirmer si les étiquettes contenant les données techniques correctes dans la langue appropriée sont correctement fixées au véhicule.

Les modèles d'IA génératifs simulent les dispositions d'usine et aident à planifier des modifications de production avant la mise en ?uvre. Les outils de maintenance prédictifs, formés sur de grandes quantités de données de machines et de capteurs, identifient les problèmes potentiels des jours ou même des semaines avant de survenir.

L'outil "Tender Toucan" de la société évalue les offres pendant le processus d'approvisionnement, en utilisant des spécifications pour compiler une liste des exigences, puis en utilisant ces informations pour localiser les sections pertinentes dans les offres et évaluer la mesure dans laquelle elles sont respectées. Les membres du personnel ont déclaré économiser jusqu'à 30% de leur temps.

Des marécages de données aux systèmes adaptatifs

Alors que la technologie de l'IA suscite une grande partie de l'objectif, la véritable innovation d'Audi réside dans son utilisation des données. Les installations d'Audi produisent des quantités massives de données par jour, avec plusieurs pétaoctets générés à travers les capteurs, la robotique et les systèmes logistiques. Au lieu de traiter cela comme des déchets numériques inutilisés qui s'accumulent dans les données de l'organisation "marécage", Audi utilise pour former des modèles d'apprentissage automatique qui améliorent continuellement les opérations de production.

Dans certaines installations, ces modèles ont réduit les temps d'arrêt de la machine inattendus de près de 30%. Dans d'autres, ils ont raccourci les temps d'assemblage en affinant le timing et la manière dont les composants arrivent à des stations spécifiques.

"L'intelligence artificielle nous permet d'exploiter nos vastes ressources de données dans la production plus largement et accélère la transformation de notre 360Factory en une usine basée sur les données", a déclaré Walker.

Audi explique que la 360Factory représente la stratégie de production de l'entreprise pour une fabrication entièrement interconnectée, innovante et durable.

Les usines intelligentes qui apprennent au travail

Les efforts d'Audi reflètent un changement plus large dans la fa?on dont les fabricants per?oivent la production. Plut?t que de considérer les usines comme des systèmes fixes avec des processus rigides, des entreprises comme Audi les convertissent en environnements adaptables, plus apparentés aux organismes vivants qu'à des machines statiques.

L'IA aide ces fabricants à gérer les perturbations de la cha?ne d'approvisionnement, à reconfigurer rapidement les flux de travail et à planifier des cycles de production de véhicules de plus en plus personnalisés, en particulier dans un climat politique et économique mondial difficile.

Les autres constructeurs automobiles embo?tent le pas. Porsche a mis en ?uvre l'IA pour superviser la qualité de soudage à Leipzig. BMW a élargi l'IA aux étapes d'inspection finales. Tesla a incorporé l'IA dans les systèmes de programmation et de vision des robots. Bien que peu aient intégré l'IA dans l'ensemble du cycle de vie de production aussi largement qu'Audi, il est évident que c'est la direction vers laquelle l'industrie évolue.

Le décalage: de la fonctionnalité au tissu

La plupart des implémentations d'IA d'entreprise actuelles suivent un modèle prévisible: un outil par tache. La stratégie d'Audi illustre ce qui se produit lorsque l'IA fait partie du cadre opérationnel.

Cette différence est significative. Cela implique un avenir où l'IA ne se contente pas de ?aider?, mais sert plut?t de systèmes de liaison des éléments de connexion, de personnes et de décisions. Réfléchissez moins sur les tableaux de bord et plus sur l'optimisation en temps réel se produisant silencieusement en arrière-plan.

Cette approche reflète également un changement de maturité de l'IA. La discussion passe de la capacité à l'utilité. Des entreprises comme Audi démontrent que ce qui compte le plus n'est pas ce que l'IA peut faire, mais comment il peut modifier la fa?on dont une organisation fonctionne.

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