Fernando Colás, PDG, OMRON Industrial Automation Europe

« De l’optimisation intelligente à l’autonomie renforcée, les futurs développements changeront le visage de l’automatisation industrielle. »

Comment évolueront les solutions d’automatisation industrielle ?

Le monde de l’automatisation industrielle s’apprête à ouvrir un nouveau chapitre, dans lequel les systèmes ne se contenteront pas seulement de fonctionner efficacement, mais seront capables d’apprendre, de réguler eux-mêmes leur activité et de prendre des décisions de manière indépendante. Systèmes de contrôle adaptatifs, mutualisation des connaissances, Intelligence Artificielle (IA), nouveaux composants… Plusieurs grandes tendances façonneront l’automatisation industrielle dans les années à venir.

Quels sont les atouts du contrôle adaptatif ?

Les environnements de fabrication industrielle deviennent de plus en plus complexes et diversifiés. Les systèmes de contrôle traditionnels ne suffisent donc plus. La fabrication intelligente nécessite désormais des systèmes de contrôle adaptatifs, capables de réagir de manière dynamique aux conditions changeantes. Les industriels continueront dans les prochaines années d’intégrer des systèmes de contrôle basés sur l’IA pour ajuster les paramètres de la machine, améliorant ainsi la qualité et l’homogénéité de la production. Les systèmes d’inspection haute résolution équipés de rayons X et TDM avancés, pouvant détecter en temps réel des défauts à l’échelle du micromètre, seront également primordiaux dans de nombreux secteurs comme la fabrication de semi-conducteurs où la précision est essentielle. Avec ces technologies, les fabricants peuvent corriger immédiatement les erreurs, améliorant considérablement le rendement et réduisant le gaspillage. Ces systèmes adaptatifs représentent l’avenir du contrôle qualité, avec des machines qui se surveillent et s’ajustent en permanence pour obtenir des performances optimales. 

Quels sont les principaux moteurs d’innovation ?

Pour que l’industrie évolue, le partage d’information et l’élaboration de projets communs avec des tiers doit se développer. En cocréation avec leurs partenaires et leurs clients mais aussi avec des établissements universitaires, les industriels continueront de lancer des projets communs dans les prochaines années pour favoriser l’innovation. Ils pourront ainsi rassembler les connaissances et les capacités des partenaires externes. Ce partage accélérera le développement de solutions innovantes, répondra aux besoins du marché et facilitera l’invention des futurs matériaux.

Quelle sera la place de la maintenance intelligente ?

La maintenance prédictive bouleverse déjà l’industrie depuis plusieurs années. Essentielle pour la prévention de l’usure des équipements, la réduction des temps d’arrêts et l’efficacité opérationnelle, cette technologie constitue la pierre angulaire du passage à la production autonome. L’automatisation est centrale pour identifier les anomalies, mais également pour permettre aux systèmes d’apprendre de leur environnement et d’effectuer des ajustements. 

Toutes ces nouvelles technologies nécessitent-elles des composants sur mesure ?

Les industriels sont sous pression pour réduire l’empreinte environnementale. Or, les alimentations électroniques traditionnelles, à base de silicium, présentent des limites en termes d’efficacité et de taille. Alors, certains fabricants du secteur ont investi dans de nouveaux composants chimiques qui offrent une meilleure conversion de l’énergie et une perte d’énergie minimale. Exemple : le nitrure de gallium (GaN) qui favorise la miniaturisation des composants et émet moins de chaleur. Un atout clé pour des secteurs comme l’automobile avec la production de véhicules électriques exigeant des solutions légères et économes.

Comment évoluera l’Intelligence Artificielle dans les usines ?

L’IA intégrée aux systèmes industriels, toujours plus autonomes, pose certaines questions éthiques quant à son utilisation. La transparence dans les décisions algorithmiques devient une priorité. Dans le secteur de la fabrication, cela doit passer par des systèmes dans lesquels les décisions basées sur l’IA peuvent être vérifiées et comprises. Garantir la transparence dans la prise de décision basée sur l’IA sera essentiel pour maintenir la confiance entre les entreprises, les employés et les parties prenantes.

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