Le jeudi 6 mai 2021
L’usage des technologies émergentes continue de provoquer des changements radicaux qui exigent des innovations de rupture dans de nombreux secteurs qui doivent prendre la voie de la transformation numérique. C’est dans ce contexte que la quatrième révolution industrielle, baptisée « industrie 4.0 » a pris forme. La transformation numérique des organisations dans le secteur manufacturier est connue donc par industrie 4.0, qui se caractérise par le virage numérique, l’intégration de systèmes cyberphysiques, la gestion en temps réel des opérations, la robotisation des opérations, le partage et la sécurité des données massives, l’analytique des données, l’Internet des objets et l’intelligence artificielle. La transformation numérique est ainsi à la base de la possibilité de l’innovation et de la productivité dans les organisations qui sont appelées à personnaliser les produits et services, à adapter et à coordonner en temps réel les opérations en fonction des besoins des clients et des organisations. L’industrie 4.0 transforme peu à peu, mais en profondeur, la main-d’œuvre de demain. La capacité des machines à réaliser des tâches de manière efficace et avantageuse n’est plus limitée aux tâches répétitives ou dangereuses, ou à celles qui exigent de la force physique. Les robots et les machines intelligentes pénètrent de plus en plus les professions basées sur des tâches intellectuelles. Compte tenu de ces capacités, le développement des compétences est un grand défi pour l’industrie manufacturière au Québec.
Au cours de ce colloque, nous présentons les enjeux soulevés par les différents acteurs qui soutiennent l’innovation et la productivité des organisations. Nous invitons également des chercheurs du domaine à un partage d’expériences et à une reconnaissance de lacunes ciblées pour des collaborations futures entre les milieux de la recherche et des affaires.
Lire la suite »Remerciements
Nous aimerions remercier le Réseau Innovation 4.0 pour son soutien financier.
Avant-midi
Cette présentation portera sur le développement d'une stratégie d'implantation de 4.0 dans la PME basée sur 30 années d'expérience avec plus de 300 PME en évoluant du LEAN vers la I4.0 en passant par LEAN 6-Sigmas.
L’apprentissage automatique représente un haut potentiel pour l’amélioration de la qualité des produits, pour l’optimisation des processus de fabrication et pour les possibilités de prédictions qu’il propose. Cette présentation portera sur la préparation et la disponibilité des donnés et de l’application de l’apprentissage automatique dans l’industrie manufacturière.
Cette conférence présente les bases de la simulation à base d’agents et illustre son utilité en conception de systèmes complexes sociotechniques dans les domaines de la production, de la logistique et du transport, et de l’économie circulaire.
Après-midi
La présentation montrera à l'aide de quelques exemples comment l'apprentissage automatique peut être utilisé pour réduire les frais généraux de fabrication (en particulier les coûts de mise en place) et comment il peut être utilisé pour développer des jumeaux numériques qualifiés.
Les fabricants industriels sont confrontés à une augmentation de la demande de produits personnalisés, qui s'accompagne d'une augmentation de la variabilité de leurs processus. Par exemple, dans l'étude de cas présentée dans cette présentation, l'entreprise a mis en place des règles de gestion pour atténuer l'impact sur la qualité de sa production en se basant sur l'expérience pour effectuer des tests de contrôle de la qualité. Nous avons décidé d'utiliser des données historiques pour construire des modèles prédictifs afin d'aider le fabricant à concevoir une stratégie de contrôle qualité plus efficace. Les performances de ces modèles ont été comparées à celles de la règle de gestion précédemment utilisée par l'entreprise. Il a été constaté que le modèle de forêt aléatoire surpassait la règle de gestion de 12% pour le même nombre de tests de qualité effectués. En outre, la méthode que nous proposons permet à l'entreprise de mieux choisir le nombre de tests en fonction de son budget et du nombre de produits non conformes jugés acceptables pour elle.