L'intelligence artificielle s'est établie dans de nombreux secteurs industriels. Les membres de l'association de l'industrie allemande des pièces tournées se penchent également de plus en plus sur la question de savoir comment les méthodes basées sur les données peuvent soutenir les processus de fabrication.
Dans la fabrication de pièces tournées, l'intelligence artificielle (IA) rencontre des structures établies, des tolérances étroites et une forte part d'expérience. Son potentiel réside dans la capacité à rendre les processus plus stables, transparents et efficaces en analysant des données et en reconnaissant des motifs. Cela permet de modéliser dans l'usinage les processus de traitement, les caractéristiques de qualité ou les relations entre les paramètres.
Au sein de l'association de l'industrie allemande des pièces tournées, les fabricants de pièces tournées, les constructeurs de machines et les fournisseurs de logiciels discutent également des possibilités d'application concrètes, des conditions préalables et des limites. « Dans toutes ces discussions, nous revenons toujours à la même conclusion », souligne le directeur général de l'association, Werner Liebmann : « Pour que l'intelligence artificielle puisse déployer son utilité, les responsables doivent d'abord définir des objectifs clairs, décrire leurs processus de manière précise et surtout avoir accès à des données fiables. »
L'utilité mesurable de l'IA est au centre des préoccupations
Certains membres de l'association utilisent déjà l'intelligence artificielle de manière productive, tandis que d'autres s'approchent du sujet de manière consciente et progressive. Il existe un consensus selon lequel l'IA n'est pas un but en soi. Elle ne doit pas numériser les processus existants pour elle-même, mais soutenir là où elle apporte un bénéfice mesurable. Cela concerne surtout les domaines où de grandes quantités de données sont disponibles, où des décisions récurrentes sont prises ou où le savoir-faire est difficilement accessible. En même temps, il devient clair que le chemin vers l'IA reste exigeant. L'effort pour la structuration des données, l'adaptation des systèmes et la formation est élevé. Les solutions standard sont rares, de nombreuses applications nécessitent des modifications individuelles. S'ajoutent à cela des ressources humaines limitées et la nécessité de définir clairement la sécurité des données et les règles internes de l'entreprise.
De nombreux fabricants de pièces tournées ne voient pas l'utilisation de l'IA comme un remplacement du personnel par des machines, mais comme un déplacement des tâches. Les activités routinières peuvent être soutenues de manière automatisée, tandis que les employés peuvent s'impliquer davantage dans des tâches complexes. Il est important que les décisions restent compréhensibles et que la responsabilité incombe à l'homme. L'acceptation se crée là où les responsables impliquent tôt le personnel et communiquent les avantages pour le quotidien professionnel.
Du point de vue des fournisseurs de logiciels, l'IA est moins une rupture radicale qu'une évolution des systèmes numériques existants. Des données de production, de qualité et de processus structurées constituent la base. L'IA accélère leur évaluation et aide à rendre les relations visibles. Le véritable processus d'apprentissage se déroule cependant dans l'entreprise : les entreprises doivent adapter leurs solutions existantes aux processus réels et les développer avec l'application.
Il est certain qu'avec l'augmentation de l'utilisation de l'IA, la complexité technique augmente. Les dépendances vis-à-vis de systèmes stables augmentent, les possibilités d'intervention changent.
Le savoir-faire, l'expérience et le jugement humain conservent néanmoins leur importance. L'intelligence artificielle complète ces compétences, mais ne les remplace pas.
De la calcul à la production
Dans la mise en œuvre pratique, de nombreux fabricants de pièces tournées se concentrent d'abord sur des domaines d'application clairement définis. Souvent, ce ne sont pas les processus d'usinage directs qui sont au centre des préoccupations, mais des activités complémentaires avec une forte part de données et des processus récurrents. Par exemple, chez Julius Klinke GmbH & Co. KG, les premières approches de l'IA sont mises en œuvre notamment dans le calcul technique, la planification de l'occupation des machines et les tâches administratives. L'objectif du directeur général Julius Klinke est d'obtenir plus rapidement des résultats fiables et de préparer les processus décisionnels. Il souligne le rôle de soutien de la technologie : « La dernière décision doit rester entre les mains de l'homme. L'IA doit nous fournir une orientation fondée, pas des directives. »
EZU-Metallwaren GmbH & Co. KG est un peu plus avancée - l'intelligence artificielle y est déjà utilisée dans la production. L'accent est mis sur l'apprentissage automatique et le contrôle qualité virtuel. Les systèmes basés sur l'IA surveillent les processus, stabilisent la production en série et réduisent les déchets. Le directeur général Andreas Zumkeller décrit l'utilité de manière clairement mesurable : « Nous avons moins de pièces défectueuses avec des temps de fonctionnement des machines plus longs et des coûts réduits pour les outils et le personnel. » En même temps, il souligne que le chemin pour y parvenir a été marqué par des phases d'apprentissage et que des définitions d'objectifs claires décident du succès.
Chez Wilhelm Schauerte GmbH & Co. KG, l'accent est jusqu'à présent moins mis sur la fabrication directe. Stefan Schauerte décrit des effets concrets :
« Dans le calcul postérieur, par exemple, le processus est aujourd'hui entièrement automatisé. » L'IA soutient également ses employés dans la planification des tests, la vérification des échantillons d'usine et le contrôle des factures entrantes. L'objectif du directeur général est, dans un premier temps, de réduire les tâches routinières et ainsi de libérer des capacités pour des tâches plus exigeantes.
De la gestion des connaissances à l'assurance qualité
Jusqu'à présent, Maier GmbH & Co. KG utilise l'intelligence artificielle de manière ponctuelle. Les premières applications concernent le réglage des installations ainsi que la résolution systématique des erreurs. Le directeur général Thomas Braun associe cela surtout à des attentes en matière de gestion des connaissances. « J'espère que nous pourrons mieux archiver les bonnes informations et les retrouver plus rapidement lorsque des problèmes surviennent dans les processus », dit-il. En même temps, Braun souligne les limites des solutions actuelles. De nombreuses applications doivent être adaptées individuellement, ce qui mobilise du temps et des ressources. À long terme, cependant, Braun ne voit pas d'alternative : « L'automatisation et l'IA sont des conditions centrales pour maintenir la fabrication industrielle en Allemagne. »
La société Gewatec GmbH & Co. KG voit également des domaines d'application de l'IA tout au long de la chaîne de valeur. Le fournisseur de logiciels travaille sur des évaluations soutenues par l'IA dans des domaines tels que la planification de la production, la collecte de données opérationnelles et l'assurance qualité. Le directeur des ventes, Peter Bauer, voit la valeur ajoutée principalement dans la mise en relation des données existantes : « L'IA ouvre de nouvelles possibilités pour évaluer plus rapidement les indicateurs et en tirer déjà des recommandations d'action. » Cependant, le processus d'apprentissage décisif se déroule dans l'entreprise. Les systèmes doivent être adaptés aux processus réels et évoluent avec chaque application.
Élément clé pour la compétitivité
L'intelligence artificielle ne va pas seulement transformer la fabrication, mais aussi les conditions-cadres de la création de valeur industrielle. Les modèles numériques de pièces et de processus de production prennent de l'importance et peuvent être utilisés tout au long de la chaîne d'approvisionnement. Pour l'industrie des pièces tournées, la question n'est donc pas tant de savoir si, mais plutôt quand et comment il est judicieux de procéder. En même temps, la pratique montre que l'IA n'est pas un outil d'efficacité à court terme. L'effort pour la structuration des données, l'adaptation et la formation reste élevé, en particulier pour les petites et moyennes entreprises. L'absence de normes et les ressources limitées freinent son utilisation, mais augmentent en même temps la pression à agir.
Werner Liebmann, directeur général de l'Association de l'industrie allemande des pièces tournées, résume : « L'intelligence artificielle n'est pas une fin en soi. »
Elle peut cependant être un élément clé pour gérer la production industrielle en Allemagne de manière économique. Les conditions préalables sont des objectifs réalistes, des employés qualifiés et un cadre favorable à l'innovation.
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