{"id":10864,"date":"2024-11-25T09:40:00","date_gmt":"2024-11-25T08:40:00","guid":{"rendered":"https:\/\/sw.fst.com\/magazine\/?p=10864"},"modified":"2025-07-30T15:52:55","modified_gmt":"2025-07-30T13:52:55","slug":"lia-ameliore-efficience-et-durabilite-dans-la-production","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/sw.fst.com\/magazine\/fr\/2024\/11\/lia-ameliore-efficience-et-durabilite-dans-la-production\/","title":{"rendered":"L&rsquo;IA am\u00e9liore l&rsquo;efficacit\u00e9 et la durabilit\u00e9 de la production"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Freudenberg Sealing Technologies (FST) utilise l&rsquo;intelligence artificielle (IA) dans le contr\u00f4le visuel automatique (ASK) afin de r\u00e9duire les taux de rebut et d&rsquo;\u00e9viter les erreurs.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Les produits doivent quitter la production en parfait \u00e9tat. Outre une production sans faille, cela n\u00e9cessite un contr\u00f4le de qualit\u00e9 fiable. Ce contr\u00f4le optique prend souvent la forme d&rsquo;un contr\u00f4le visuel automatique. Lors de cette expertise visuelle, il peut toutefois arriver que des produits irr\u00e9prochables soient rejet\u00e9s \u00e0 tort comme \u00e9tant d\u00e9fectueux. Un tel gaspillage n&rsquo;est ni efficace ni durable.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Pour r\u00e9duire la mise au rebut de produits intacts, FST a d\u00e9j\u00e0 recours \u00e0 l&rsquo;intelligence artificielle sur certains sites. \u00ab\u00a0L&rsquo;utilisation de l&rsquo;IA dans notre contr\u00f4le final nous aide \u00e0 r\u00e9duire les pseudo-rejets de 50 pour cent\u00a0\u00bb, rapporte le Dr Stefan Geiss, vice-pr\u00e9sident de la technologie des processus. Par cons\u00e9quent, le rebut total diminue \u00e9galement. \u00ab\u00a0Cela nous aide \u00e0 gaspiller moins de ressources. Gr\u00e2ce \u00e0 l&rsquo;IA, nous \u00e9voluons progressivement vers une production durable. Nous produisons moins de pseudo-rejets, ce qui nous permet de jeter moins de mat\u00e9riaux. Et : nous obtenons ainsi une meilleure<sub>empreinte carbone<\/sub>\u00ab\u00a0.      <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Helmut Hamfeld, sp\u00e9cialiste senior en ing\u00e9nierie, ajoute : \u00ab\u00a0Gr\u00e2ce \u00e0 l&rsquo;adaptation, nous pouvons mieux d\u00e9tecter qu&rsquo;auparavant si le produit tri\u00e9 pr\u00e9sente effectivement un \u00e9cart par rapport \u00e0 la norme ou si, par exemple, une ombre projet\u00e9e fausse le r\u00e9sultat. L&rsquo;IA nous permet de mieux distinguer de telles subtilit\u00e9s\u00a0\u00bb. Le projet pilote r\u00e9ussi a eu lieu sur le site d&rsquo;Oberwihl. Depuis, d&rsquo;autres usines FST utilisent la solution IA dans leur contr\u00f4le final.  <\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1160\" height=\"1469\" src=\"https:\/\/sw.fst.com\/magazine\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/42_31_MachineVisionGP50_4c-1160x1469.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-10565\" style=\"aspect-ratio:3\/2;object-fit:cover\" srcset=\"https:\/\/sw.fst.com\/magazine\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/42_31_MachineVisionGP50_4c-1160x1469.jpg 1160w, https:\/\/sw.fst.com\/magazine\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/42_31_MachineVisionGP50_4c-800x1013.jpg 800w, https:\/\/sw.fst.com\/magazine\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/42_31_MachineVisionGP50_4c-1213x1536.jpg 1213w, https:\/\/sw.fst.com\/magazine\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/42_31_MachineVisionGP50_4c-1618x2048.jpg 1618w, https:\/\/sw.fst.com\/magazine\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/42_31_MachineVisionGP50_4c-120x152.jpg 120w, https:\/\/sw.fst.com\/magazine\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/42_31_MachineVisionGP50_4c-90x114.jpg 90w, https:\/\/sw.fst.com\/magazine\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/42_31_MachineVisionGP50_4c-320x405.jpg 320w, https:\/\/sw.fst.com\/magazine\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/42_31_MachineVisionGP50_4c-560x709.jpg 560w, https:\/\/sw.fst.com\/magazine\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/42_31_MachineVisionGP50_4c.jpg 1920w\" sizes=\"auto, (max-width: 1160px) 100vw, 1160px\" \/><\/figure>\n\n<h2 id=\"au-milieu-plutot-qua-la-fin\" class=\"wp-block-heading\">Au milieu plut\u00f4t qu&rsquo;\u00e0 la fin<\/h2>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Le site de North Shields, dans le nord de l&rsquo;Angleterre, mise \u00e9galement sur un ASK optimis\u00e9 par l&rsquo;IA, non pas au niveau du contr\u00f4le final, mais d\u00e8s le processus de production. Dans la machine de moulage, le syst\u00e8me d\u00e9tecte si la cavit\u00e9 dans laquelle le mat\u00e9riau d&rsquo;\u00e9tanch\u00e9it\u00e9 est press\u00e9 est effectivement libre ou encore occup\u00e9e. \u00ab\u00a0Nous d\u00e9tectons ainsi les erreurs lorsqu&rsquo;elles apparaissent et non pas \u00e0 la toute fin de la cha\u00eene de production\u00a0\u00bb, explique Hamfeld. \u00ab\u00a0Cela entra\u00eene moins d&rsquo;endommagement des outils et nous avons pu r\u00e9duire le besoin de pi\u00e8ces de rechange. De plus, nous r\u00e9duisons nettement les temps d&rsquo;arr\u00eat de la machine. D&rsquo;une part parce que les erreurs peuvent \u00eatre \u00e9limin\u00e9es rapidement, d&rsquo;autre part parce que nous devons r\u00e9parer moins de dommages\u00a0\u00bb. Il y a un autre effet secondaire positif : les processus de production sont nettement plus rapides.    <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Actuellement, FST teste un autre champ d&rsquo;application de l&rsquo;IA avec le contr\u00f4le des machines. Dans ce cadre, jusqu&rsquo;\u00e0 3500 points et capteurs de mesure enregistrent le temps de chauffage ou les conditions de pression lors des processus de production de joints. Si les donn\u00e9es se situent dans une plage qui ne garantit pas un bon produit, il est imm\u00e9diatement demand\u00e9 d&rsquo;ajuster les param\u00e8tres. Toutefois, il faudra encore du temps avant que ce processus ne soit mis en place. Il s&rsquo;agirait toutefois d&rsquo;un pas vers l&rsquo;objectif souhait\u00e9 d&rsquo;une cha\u00eene de processus automatis\u00e9e \u00e0 z\u00e9ro erreur. Une ASK ne serait alors plus du tout n\u00e9cessaire.<\/p>\n<div class=\"pld-like-dislike-wrap pld-template-1\">\r\n    <div class=\"pld-like-wrap  pld-common-wrap\">\r\n    <a href=\"javascript:void(0)\" class=\"pld-like-trigger pld-like-dislike-trigger  \" title=\"\" data-post-id=\"10864\" data-trigger-type=\"like\" data-restriction=\"ip\" data-already-liked=\"0\">\r\n                        <i class=\"fas fa-thumbs-up\"><\/i>\r\n                <\/a>\r\n    <span class=\"pld-like-count-wrap pld-count-wrap\">    <\/span>\r\n<\/div><\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Freudenberg Sealing Technologies (FST) utilise l&rsquo;intelligence artificielle (IA) dans le contr\u00f4le visuel automatique (ASK) afin de r\u00e9duire les taux de rebut et d&rsquo;\u00e9viter les erreurs. 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