Co-créer pour fabriquer plus intelligemment

L’enjeu de changement

Imaginez que vous êtes technicien dans une usine aéronautique. Vous devez non seulement effectuer un contrôle manuel, mais aussi mémoriser la date d'installation des principaux composants. Vous devez également respecter des normes de fabrication et des processus d'inspection rigoureux pour chacune de ses phases. Il s'agit sans conteste d'un processus qui exige beaucoup de temps et de main-d'œuvre.

Imaginez maintenant que les mêmes processus puissent être réalisés avec une solution d'intelligence artificielle (IA) qui analyse les flux vidéo. Cette solution doit permettre d'enregistrer automatiquement et avec précision les principales phases d'assemblage, éliminant ainsi toute possibilité d'erreur humaine. Est-ce trop beau pour être vrai ? Pour Airbus, l'un des principaux fabricants aéronautiques, il s'agit de l'avenir du travail.

L'entreprise est constamment à la recherche de nouvelles façons d'améliorer le processus de fabrication en tirant parti des dernières technologies. Au sein de l'Accenture Innovation Hub à Shenzhen et en collaboration avec les équipes des Labs d'Accenture, le Centre d'innovation d'Airbus en Chine (ACIC) détermine comment un processus de fabrication plus intelligent, basée sur l'IA, peut transformer ses opérations.  Comme preuve de concept, l'entreprise s'est donc attachée à réimaginer l'assemblage final d'un avion. Traditionnellement, cette approche prend beacuoup de temps car elle s'appuie sur la saisie manuelle et sur le discernement humain pour déterminer quand une opération d'assemblage est terminée.

L'alliance de la technologie et de l’ingéniosité humaine

Le lancement du projet a réuni les équipes des deux centres d'innovation. Les spécialistes industriels de l'ACIC connaissaient bien les données, le processus associé de collecte pendant la fabrication, les problèmes encourus et les solutions souhaitées. De leur côté, les chercheurs des Labs d'Accenture ont utilisé leur expertise en IA et en vision par ordinateur pour développer une nouvelle IA ainsi que la personnalisation d'un outil concernant l'annotation des données, conçu pour accélérer l'annotation de plus d'un million de segments vidéo.

Les équipes ont mis en place un processus de développement agile pour développer efficacement l'IA, tester le modèle, identifier les insuffisances et itérer les étapes jusqu'à ce qu'elles atteignent le niveau de performance requis pour effectuer le travail correctement et de manière cohérente.

La solution se sert des flux vidéo pour détecter automatiquement les problèmes de fabrication dans l'assemblage final de l'avion. Lors de l'inspection, le système de Deep learning (apprentissage en profondeur) reconnaît les tâches accomplies grâce aux mouvements. Par exemple, lorsque l'aile est assemblée, le processus et l'heure sont enregistrés. Il s'agit d'un moyen plus rapide et plus efficace de procéder à l'inspection finale. De plus, la solution d'IA recueille et annote des images et des vidéos afin d'inspecter avec plus de précision l'installation et l'emplacement corrects des grandes pièces d'avion. Tout cela est réalisé par un processus automatisé qui permet aux collaborateurs d'Airbus de gagner du temps et de se concentrer sur des tâches plus importantes.

Des résultats qui font la différence

Avec la mise en place de la méthode agile, les équipes ont pu faire face à l'ensemble des défis. Dans un cas, il a été constaté que l'approche adoptée était manuelle et se basait sur des images individuelles. Imaginez que vous deviez arrêter, analyser et redémarrer une vidéo à chaque nouvelle image. Au lieu de cela, les données ont été abordées comme une vidéo plutôt que comme une série d'images. En combinant cette approche avec l'outil d'annotation personnalisé, les inspections ont pu être accélérées, passant de centaines à des millions d'images par minute. En fournissant donc plus de données à l'IA, nous avons obtenu plus d'informations et un processus de fabrication plus intelligent et efficace.

La combinaison de l'IA et de la vision par ordinateur augmente l'efficacité et la précision des processus. En automatisant l'inspection visuelle de l'avion grâce à l'analyse du flux vidéo, le système peut enregistrer avec précision les phases clés de l'assemblage et éliminer le risque d'erreur humaine. Il en résulte une nette amélioration de la précision des relevés, ce qui se traduit par des économies significatives au cours du processus de fabrication, tout en renforçant la qualité et en maintenant les normes de sécurité.