L’IA au service de la performance industrielle des IAA

L’IA au service de la performance industrielle des IAA

 

 

 

Comment l’Intelligence Artificielle (IA) peut-elle permettre aux industries agroalimentaires de gagner en performance industrielle, en compétitivité et en agilité ? C’était l’objet du webinair organisé par l’ANIA le 24 juin dernier autour de Muriel Mambrini, Directrice de Recherche à l’INRAE ; Antoine Couret, Fondateur de IT4PME, Président du Hub France IA, Vice-Président du Hub Data Sciences & IA de Systematic Paris ; Christophe Laurence, Business Development Executice chez IBM et Aurélien Verleyen, CEO de Dataswati.

Wonderfoodjob vous fait part des grandes idées développées à l’occasion de ce webinair, sans rentrer dans le détail des interventions très riches de cette matinée passionnante. 

 

 

L’IA pour optimiser la fabrication des produits

Par la collecte et l’analyse de données internes (machines, matières, packagings, interventions humaines…) et externes (humidité, chaleur, météo, fournisseurs, marchés…) à l’entreprise, l’IA permet des applications industrielles concrètes permettant d’optimiser la fabrication de produits. L’IA agit en fait comme une sorte de « multiprise » qui récolte, centralise, connecte et analyse tout un ensemble de données. Parmi les exemples d’applications citées lors de cette matinée, l’on retiendra :

  • L’automatisation d’une ferme à spiruline avec l’utilisation de l’IA pour anticiper la croissance de l’algue et procéder à des prélèvements au bon moment ;
  • L’optimisation de la production de produits à base de malt en fournissant la meilleure recette en fonction des conditions climatiques ;
  • La détection des problèmes de qualité dans une chaîne de production de biscuits afin de les éviter et de permettre au chef de ligne de mieux piloter sa chaîne de production ;
  • La possibilité de tester virtuellement des recettes ou de proposer la meilleure recette répétable ou encore la meilleure recette par rapport à des données météorologiques ou des contraintes de matières… ;
  • La mise en place de systèmes de reconnaissance visuelle permettant par exemple d’éliminer les erreurs de saisie sur les machines par les opérateurs ;
  • L’utilisation de robots mobiles autonomes permettant d’amener des composants manquants à une machine pour réduire les temps de déplacement des opérateurs dans les usines.

 

 

L’IA pour accroître la performance des chaînes de conditionnement

Par ailleurs, l’IA peut aussi être utilisée pour détecter, comprendre et prévenir les pannes de conditionnement dans les usines agroalimentaires. Elle est ainsi un élément essentiel de la maintenance préventive et de la performance industrielle.

En effet, lors du conditionnement, des arrêts ou pannes de machines peuvent se produire, altérant la performance générale de l’entreprise agroalimentaire. Cela peut être en raison des roulements de services ; du temps de chargement en machine des lots, packagings, étiquettes... Les arrêts ou pannes peuvent également être le fait de changements au niveau des ingrédients ou matières premières dans le cadre de la production de produits personnalisés ou de variations de gammes … Cela peut enfin résulter de l’utilisation de packagings recyclés qui sont moins homogènes, contrariant de ce fait les machines conçues pour des packagings homogènes. 

Toutes ces raisons sont responsables de 5 à 30% des pertes de performance des entreprises agroalimentaires et font perdre de la compétitivité aux IAA. 

Il est cependant possible de réduire ces pertes de performance grâce à l’IA en mettant en place le processus suivant :

  • Recherche sur la ligne de conditionnement du goulot d’étranglement ou de la machine limitante ;
  • Collecte des données de la machine. Quand la machine est ancienne et n’a pas été conçue pour livrer ses données, il est possible de se connecter sur la machine en installant des capteurs et d’avoir un premier niveau d’information sur la panne permettant à l’opérateur d’être plus à l’aise pour relancer la machine ; 
  • Analyse des problèmes et réajustement de la machine. 4 types de problèmes (dont bourrage, produits manquants et erreur humaine) sont responsables de 80% des pannes ou arrêts. A ce stade, on peut donc gagner 5 à 10% de performance en réglant les problèmes les plus évidents.
  • Entrées des données dans un système de Machine Learning qui analyse les évolutions de la machine en fonction des données multiples et des conditions telles que l’humidité, la chaleur, le changement de fournisseur ou d’opérateur… De nouvelles données de réglage sont issues de cette analyse avec des réglages ajustés aux cadences, aux matières, à l’opérateur… Cela ne fonctionne que si les données sont correctement collectées.

 

 

L’IA au service des usages et des hommes pour connecter les expertises et les métiers

Mais si l’IA permet d’accroître la performance industrielle, elle peut aussi effrayer les collaborateurs de l’entreprise. En effet, elle questionne la valeur ajoutée humaine, l’autonomie au travail et la transformation des métiers de l’industrie agroalimentaire. 

Aussi l’utilisation de l’IA doit-elle être bien encadrée et préparée en amont avec les équipes pour rester proche des usages, mais aussi imaginer le champ des possibles en offrant une vision interdisciplinaire globale d’une situation.

Dans cet état d’esprit, l’IA permet une intégration des données, un changement de rapport entre les disciplines et un changement d’attitude par rapport au savoir. Cela requiert de l’humilité et la capacité à rester ouvert et à être étonné par ce que l’IA peut apporter.  Ce sont les conditions pour toujours tendre vers la qualité optimale tout en adressant les problèmes de performance de manière globale, avec une approche systémique et positive. 

 

Un webinair qui donne évidemment envie d’en savoir plus sur le sujet !

 

Image par Gerd Altmann de Pixabay  et  Joe deSousa in Objects

 

Christelle Thouvenin pour Wonderfoodjob

 

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