17 juillet 2025
La robotique dans la fabrication évolue vers des systèmes alimentés par l'IA, tirant parti de l'apprentissage automatique et de l'automatisation. Découvrez comment transformer votre processus de fabrication.
Les emplois industriels impliquent souvent d'effectuer les mêmes tâches physiques à plusieurs reprises, comme soulever et assembler des pièces lourdes. Ces types de tâches manuelles peuvent présenter des risques. En 2023, 5 283 accidents du travail mortels ont été signalés rien qu'aux États-Unis.
Toutefois, grâce à l'utilisation croissante de robots industriels intelligents et de technologies telles que l'intelligence artificielle (IA) et la vision par ordinateur, bon nombre de ces tâches à haut risque sont désormais prises en charge par des machines. Les robots de fabrication sont désormais capables de soulever des matériaux lourds, d'inspecter les équipements pour détecter les problèmes et de travailler aux côtés du personnel pour améliorer la sécurité et l'efficacité dans l'atelier.
Dans cet article, nous allons voir comment les robots industriels changent la façon dont les usines travaillent et contribuent à créer des lieux de travail plus sûrs et plus productifs. Commençons par le commencement !
Les robots industriels sont des machines intelligentes conçues spécifiquement pour faciliter les tâches de fabrication. En particulier, les robots industriels sont généralement conçus pour soulever des composants lourds, tels que des pièces de voiture ou d'avion, ou pour effectuer très rapidement des tâches minuscules et détaillées, telles que l'assemblage de circuits électroniques ou l'emballage de produits.
Contrairement aux robots humanoïdes que l'on voit souvent dans les films de science-fiction tels que Terminator ou I, Robot, les robots industriels sont généralement stationnaires et construits avec un seul bras robotique. En général, ce bras robotique peut se déplacer dans plusieurs directions et être programmé pour différentes tâches de fabrication, telles que le soudage, l'assemblage ou le déplacement de matériaux.
Les robots industriels sont particulièrement aptes à effectuer des travaux répétitifs rapidement et avec précision, sans avoir besoin de faire des pauses, ce qui les rend idéaux pour une utilisation dans les usines et les entrepôts. C'est pourquoi plus de 4 millions de robots sont utilisés dans les usines du monde entier.
Les robots dans les usines sont de plus en plus courants et prennent en charge un large éventail de tâches. Voici quelques types de robots industriels et la manière dont ils sont utilisés pour rendre le travail en usine plus efficace et plus sûr :
Avant de nous pencher sur des exemples précis de la manière dont les robots industriels font la différence, examinons l'évolution des robots dans la fabrication et comprenons mieux comment la robotique industrielle a changé au fil des ans :
À l'avenir, il est probable que les robots industriels deviendront encore plus intelligents et plus adaptables. Les chercheurs et les ingénieurs travaillent activement sur des technologies qui permettent aux robots d'apprendre, de s'adapter à de nouvelles situations et de collaborer plus étroitement avec l'homme de manière dynamique.
Ensuite, nous examinerons des exemples concrets de robots dans la fabrication et la manière dont ils sont utilisés dans l'atelier.
La construction aéronautique fait appel à des processus complexes et délicats, en particulier pour les gros avions comme le Boeing 777. Par exemple, l'assemblage d'un seul 777 nécessite plus de 60 000 rivets. Traditionnellement, cette tâche nécessitait l'intervention de deux ouvriers : l'un pour actionner le pistolet à rivets et l'autre pour tenir une barre d'acier derrière le panneau afin de fixer l'élément de fixation.
Ces types de tâches peuvent être physiquement exigeants et entraîner des blessures au niveau des bras, du dos et des épaules. En outre, la précision est essentielle dans la fabrication d'avions et il y a peu de place pour l'erreur.
Pour améliorer ces flux de travail, Boeing a adopté des robots industriels. Dans son usine 777 d'Everett, dans l'État de Washington, la société a introduit le système Fuselage Automated Upright Build (FAUB), un processus d'assemblage robotisé conçu pour automatiser le perçage et le rivetage des sections de fuselage.
Une fois programmés, ces robots peuvent percer des dizaines de milliers de trous parfaits pour les rivets. Contrairement à l'ancienne configuration avec des installations fixes, les robots FAUB sont mobiles et peuvent se déplacer le long des lignes d'assemblage sur des véhicules guidés. Une fois que les ouvriers ont positionné les panneaux de fuselage, les robots se chargent du perçage et du rivetage, ce qui augmente la vitesse et la précision. Cette approche s'aligne sur les développements récents de l'industrie de la robotique, qui continue à rechercher des solutions plus intelligentes, plus sûres et plus efficaces dans le secteur de la fabrication.
Les robots de fabrication sont également largement adoptés dans l'industrie alimentaire. Dans l'usine de Nestlé en Allemagne, par exemple, la production d'aliments pour bébés est gérée par une ligne d'emballage entièrement automatisée. Les robots s'occupent de tâches telles que le déplacement de barquettes remplies et scellées dans des caisses de stérilisation et, ensuite, dans des emballages pour l'expédition. L'ensemble de l'opération est ainsi plus rapide, plus sûr et plus fiable.
Nestlé utilise également des robots mobiles comme Spot de Boston Dynamics pour surveiller les problèmes de maintenance dans ses installations. Contrairement aux capteurs fixes traditionnels qui ne peuvent détecter les problèmes que dans des zones spécifiques, Spot peut se déplacer librement dans l'usine. Ce concept d'automatisation mobile et flexible est une tendance croissante dans l'industrie de la robotique.
Spot peut monter des escaliers, se faufiler dans des espaces restreints et s'adapter à des sols irréguliers. Il est équipé de capteurs spéciaux qui l'aident à vérifier les machines d'usine telles que les moteurs et les compresseurs pour détecter la chaleur, le bruit ou d'autres signes d'alerte. Spot peut également détecter facilement les problèmes à un stade précoce, ce qui permet de les résoudre avant qu'ils ne s'aggravent.
Les robots industriels ont toujours été un élément clé de la construction automobile. En fait, 33 % de toutes les installations de robots industriels aux États-Unis se trouvent dans l'industrie automobile.
L'usine BMW de Spartanburg en 2013 en est un exemple intéressant. Dans cette usine, des personnes et des robots ont travaillé côte à côte sur la ligne d'assemblage des portes sans barrière de sécurité, ce qui en fait la première usine BMW à utiliser ce type de collaboration directe entre l'homme et le robot dans une production régulière.
Quatre robots ont été utilisés pour installer l'isolation acoustique et l'isolation contre l'humidité à l'intérieur des portes des modèles BMW X3. Les ouvriers ont d'abord placé et légèrement pressé la feuille adhésive en position, puis les robots ont pris le relais, utilisant des têtes de rouleaux pour achever le travail avec une grande précision.
Le système était entièrement automatisé et pouvait mesurer la pression exacte appliquée au cours du processus, ce qui permettait un contrôle constant de la qualité. Si le travail du robot était interrompu, un travailleur humain pouvait facilement intervenir et terminer la tâche manuellement, ce qui permettait à la production de se poursuivre sans retard.
Examinons maintenant de plus près quelques-uns des principaux avantages de l'utilisation des robots dans la fabrication.
Si les robots industriels offrent de nombreux avantages, ils posent également quelques problèmes, notamment en matière d'expertise et de maintenance. Ces robots dans les usines nécessitent des professionnels qualifiés pour les programmer, les faire fonctionner et les entretenir.
Même si de nombreux robots utilisés aujourd'hui dans l'industrie font appel à l'intelligence artificielle et à l'apprentissage automatique, ils nécessitent toujours un entretien régulier pour éviter les pannes. Si une équipe de fabricants ne possède pas déjà ces connaissances, la formation du personnel peut s'avérer à la fois coûteuse et chronophage.
Il est intéressant de noter que la solution à ces défis se présente également sous la forme de l'IA de vision, plus précisément de la vision par ordinateur, qui est une branche de l'IA axée sur la compréhension des données visuelles. Par exemple, des modèles de vision artificielle comme Ultralytics YOLO11 peuvent être entraînés à détecter et à suivre des robots industriels. Les informations tirées du suivi de ces robots à l'aide de YOLO11 peuvent être utilisées pour détecter les problèmes à un stade précoce (ce que l'on appelle la maintenance prédictive). Cela permet de réduire le besoin de supervision par des experts et de limiter les pannes inattendues.
En outre, la vision par ordinateur peut également contribuer à la création de jumeaux numériques en temps réel. Les jumeaux numériques sont des modèles virtuels de machines physiques et de robots, construits à partir de données visuelles collectées dans l'environnement de fabrication.
Les jumeaux numériques permettent aux fabricants de surveiller les équipements en temps réel, d'identifier les problèmes avant qu'ils n'entraînent des perturbations et de tester les améliorations apportées aux processus sans interrompre la production. Cette technologie permet d'obtenir des performances plus constantes, d'améliorer la prise de décision et de réduire les temps d'arrêt coûteux.
En discutant des défis liés à l'utilisation des robots industriels, nous avons constaté que nombre d'entre eux sont désormais dotés d'une IA et d'un apprentissage automatique. Mais comment cela fonctionne-t-il réellement et quel est le rôle de l'IA dans la robotique?
Les robots industriels traditionnels sont limités à des tâches fixes et répétitives. Ils suivent des instructions préprogrammées et ne peuvent pas s'adapter facilement aux changements survenant sur la chaîne de production. Ils sont donc moins efficaces dans les environnements où la flexibilité, la vitesse et la précision sont essentielles.
Sans l'IA, les robots ne peuvent pas détecter les défauts des produits en temps réel ou s'adapter à de légères variations de matériaux ou de positionnement, ce qui entraîne souvent des processus plus lents, davantage d'erreurs et une augmentation des temps d'arrêt. L 'IA dans la fabrication permet aux robots d'aller au-delà des tâches simples et préprogrammées.
Plus précisément, grâce à l'apprentissage automatique dans la fabrication, les robots peuvent analyser les données de leur environnement, reconnaître des modèles et améliorer leurs performances au fil du temps. Par exemple, un robot doté d'une vision peut identifier différents objets sur une chaîne de montage, ajuster ses mouvements en fonction de ce qu'il voit et même détecter des défauts ou des anomalies en temps réel. En coulisses, la vision par ordinateur est le moteur de cette innovation.
En règle générale, un robot doté d'une vision est équipé de l'infrastructure matérielle nécessaire pour faire fonctionner des modèles de vision par ordinateur tels que Ultralytics YOLO11. Lorsqu'il est intégré à des caméras et à un système de vision par ordinateur, un robot acquiert les capacités du modèle sous-jacent. Dans le cas de YOLO11, cela signifie qu'un robot peut effectuer des tâches de vision par ordinateur telles que la détection, le suivi et la segmentation d'objets.
Deux autres concepts liés aux robots industriels sont l'IdO dans la fabrication et l'informatique de pointe. L'IdO fait référence à un réseau d'appareils connectés qui collectent et partagent des données (principalement via l'internet). D'autre part, l'informatique de périphérie traite les données directement à la source, comme un robot ou un capteur, sans avoir à les envoyer d'abord à un serveur central.
Lorsque les appareils IoT industriels (IIoT) collectent de grandes quantités de données, leur envoi à un système central sur le cloud pour analyse peut entraîner des retards (connus sous le nom de latence) et ralentir les choses. Mais en utilisant l'edge computing en même temps que l'IoT, les fabricants peuvent traiter les données instantanément, ce qui permet d'obtenir des réponses en temps réel et de renforcer l'automatisation.
La maintenance prédictive est un exemple clair de collaboration entre l'IA et l'IdO dans le domaine de la fabrication. Dans les usines intelligentes, l'un des principaux objectifs de l'industrie 4.0 est d'anticiper les défaillances des équipements avant qu'elles ne se produisent.
Pour y parvenir, les appareils IIoT doivent rester pleinement fonctionnels et fiables. En combinant l'edge computing, l'IA et la vision par ordinateur, ces appareils peuvent surveiller en permanence leur propre état, détecter quand une maintenance ou une recharge est nécessaire, et déclencher automatiquement les actions nécessaires. Cela permet de maintenir le bon fonctionnement des machines, de réduire les temps d'arrêt imprévus et d'améliorer l'efficacité globale.
Maintenant que nous avons une meilleure compréhension des technologies telles que l'IA, la vision par ordinateur, l'IdO et l'informatique périphérique, examinons comment elles peuvent fonctionner ensemble pour rendre l'automatisation de la fabrication plus efficace.
Le principal objectif de l'automatisation est de rationaliser les processus et de les rendre plus rapides, plus fiables et moins sujets à l'erreur humaine. Prenons l'exemple d'une usine qui assemble des produits électroniques grand public tels que des smartphones. Des bras robotisés dotés d'un système de vision peuvent s'acquitter de la tâche délicate consistant à placer avec précision de minuscules composants sur des cartes de circuits imprimés.
Parallèlement, les systèmes de vision alimentés par l'IA peuvent inspecter chaque étape de l'assemblage, identifiant en temps réel les défauts tels que les pièces mal alignées ou les joints de soudure défectueux. Parallèlement, les capteurs IoT peuvent surveiller les facteurs environnementaux tels que la température, la poussière et les vibrations, qui pourraient avoir un impact sur la qualité des composants sensibles.
Grâce à l'informatique de pointe, le système peut traiter instantanément ces données et procéder à des ajustements sur place, comme mettre la ligne en pause ou recalibrer un robot, sans attendre les réponses de l'informatique en nuage. Ensemble, la fabrication automatisée peut créer une ligne de production plus rapide, plus précise et hautement adaptable, ce qui se traduit par une meilleure qualité des produits et une réduction des coûts d'exploitation.
L'avenir des robots industriels évolue rapidement, grâce à des technologies telles que Vision AI in manufacturing et l'IdO, qui jouent un rôle majeur. Grâce à ces outils, les robots peuvent voir ce sur quoi ils travaillent, repérer les défauts, vérifier la qualité des produits et prévoir les problèmes au fur et à mesure qu'ils surviennent. De nombreux fabricants utilisent déjà ces systèmes pour rendre leurs opérations plus efficaces et plus cohérentes.
Le marché de la robotique industrielle connaît une croissance régulière, qui s'explique par les améliorations constantes apportées à la robotique, l'accès plus facile à des ingénieurs qualifiés et l'utilisation de la simulation et des essais virtuels. Ces développements permettent de concevoir et de mettre au point plus rapidement des robots pour une utilisation dans le monde réel. À mesure que les usines adoptent les outils numériques et l'automatisation, elles deviennent plus flexibles, plus fiables et plus aptes à relever les défis à venir.
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