{"id":13975,"date":"2025-06-24T17:37:00","date_gmt":"2025-06-24T15:37:00","guid":{"rendered":"https:\/\/sw.fst.com\/magazine\/2025\/07\/lia-comme-soutien-dans-le-moulage-par-injection-delastomeres\/"},"modified":"2025-07-23T17:28:19","modified_gmt":"2025-07-23T15:28:19","slug":"lia-comme-soutien-dans-le-moulage-par-injection-delastomeres","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/sw.fst.com\/magazine\/fr\/2025\/06\/lia-comme-soutien-dans-le-moulage-par-injection-delastomeres\/","title":{"rendered":"L’IA comme soutien dans le moulage par injection d’\u00e9lastom\u00e8res"},"content":{"rendered":"\n

L’exp\u00e9rience rencontre la technique : la production de Simmerring\u00ae<\/sup> \u00e0 Weinheim est le th\u00e9\u00e2tre d’un travail de recherche sur l’intelligence artificielle.<\/strong><\/p>\n\n

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\"\"<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Compact<\/h2>\n\n\n\n

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Un projet de recherche visant \u00e0 am\u00e9liorer les processus industriels gr\u00e2ce \u00e0 l’intelligence artificielle (IA) est en cours dans l’usine de production Simmerring\u00ae de Weinheim.<\/p>\n\n\n\n

Le projet vise \u00e0 utiliser l’IA pour pr\u00e9dire les caract\u00e9ristiques de qualit\u00e9 des pi\u00e8ces en \u00e9lastom\u00e8re moul\u00e9es par injection et pour optimiser les processus de fabrication. L’accent est mis sur la r\u00e9duction des d\u00e9chets et l’am\u00e9lioration de l’efficacit\u00e9. <\/p>\n\n\n\n

Les approches traditionnelles de l’IA n\u00e9cessitent de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es. Cependant, la m\u00e9thode utilis\u00e9e ici int\u00e8gre des corr\u00e9lations physiques et l’expertise de coll\u00e8gues afin de r\u00e9duire les donn\u00e9es d’entra\u00eenement n\u00e9cessaires et les temps de d\u00e9veloppement. <\/p>\n\n\n\n

La recherche a \u00e9t\u00e9 \u00e9tendue \u00e0 plusieurs types de machines et d’articles afin d’appliquer les connaissances \u00e0 un maximum d’articles tout en garantissant la qualit\u00e9 du produit.<\/p>\n\n\n\n

Das Projekt hat zudem die Zusammenarbeit mit anderen Freudenberg-Standorten, darunter Kufstein und Freudenberg Home and Cleaning Solutions in Italien, initiiert, um KI-L\u00f6sungen zu \u00fcbertragen und zu skalieren.<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n

Alexander Olbrich s’int\u00e9resse depuis des ann\u00e9es \u00e0 la mani\u00e8re dont les processus industriels peuvent \u00eatre am\u00e9lior\u00e9s \u00e0 l’aide de l’intelligence artificielle (IA). En tant que doctorant \u00e0 l’Institut allemand de la technologie du caoutchouc, il est employ\u00e9 par la fonction du groupe Freudenberg Technology Innovation (FTI). Dans le cadre de sa th\u00e8se, il a d\u00e9j\u00e0 fait suffisamment d’essais dans le centre technique. \u00ab\u00a0Mon objectif \u00e9tait d’appliquer mes r\u00e9sultats \u00e0 des produits concrets de Freudenberg. Pour obtenir une compr\u00e9hension approfondie des processus, la pr\u00e9sence sur place \u00e9tait particuli\u00e8rement importante pour moi. Pour cela, je voulais p\u00e9n\u00e9trer le d\u00e9roulement de la fabrication en d\u00e9tail et rechercher un \u00e9change \u00e9troit avec des coll\u00e8gues exp\u00e9riment\u00e9s qui travaillent quotidiennement sur les installations et qui disposent de connaissances pratiques approfondies\u00a0\u00bb. C’est ainsi qu’il d\u00e9crit les raisons qui l’ont pouss\u00e9, il y a environ un an, \u00e0 d\u00e9placer temporairement son centre de travail vers la production de Simmerring\u00ae<\/sup> \u00e0 Weinheim. <\/p>\n\n

Sarang Etemadi, Head of Operations de la division Dynamic Sealing \u00e0 Weinheim, a soutenu ce projet. \u00ab\u00a0Nous ne faisons pas cela parce que l’IA est un mot-cl\u00e9 sur toutes les l\u00e8vres, mais parce que nous attendons de l’IA un potentiel \u00e9conomique. L’IA doit aider les gens chez nous dans la production. Sous ces auspices, nous avons volontiers offert \u00e0 Alexander Olbrich une plate-forme pour l’innovation dans le cadre de son projet de recherche sur l’IA. C’est une situation gagnant-gagnant qui nous aide \u00e0 ma\u00eetriser encore mieux la diversit\u00e9 et la complexit\u00e9 de nos processus\u00a0\u00bb, rapporte-t-il. <\/p>\n\n

Pr\u00e9voir les propri\u00e9t\u00e9s, optimiser les processus<\/strong><\/p>\n\n

Comment l’IA permet-elle de pr\u00e9dire les caract\u00e9ristiques de qualit\u00e9 des composants en \u00e9lastom\u00e8re moul\u00e9s par injection ? Et comment optimiser le processus de fabrication en se basant sur les mod\u00e8les d’IA ? Pour Olbrich, deux th\u00e8mes \u00e9taient concr\u00e8tement au centre des pr\u00e9occupations : premi\u00e8rement, r\u00e9duire les rebuts, deuxi\u00e8mement, augmenter l’efficacit\u00e9 gr\u00e2ce \u00e0 des temps de cycle optimis\u00e9s. <\/p>\n\n

Il d\u00e9crit le th\u00e8me du rebut par le terme de \u00ab\u00a0perturbations de la viscosit\u00e9\u00a0\u00bb. M\u00eame de l\u00e9g\u00e8res variations de certains lots de m\u00e9lange ainsi que des conditions ambiantes changeantes influencent le comportement d’\u00e9coulement du mat\u00e9riau lors du moulage par injection. Cela peut entra\u00eener tant\u00f4t un sous-remplissage, tant\u00f4t un surremplissage des cavit\u00e9s du moule. La cons\u00e9quence : des rebuts. Un tel gaspillage de mati\u00e8re augmente les co\u00fbts de production. <\/p>\n\n

D’autres types de rebuts sont directement li\u00e9s aux variables du processus qui limitent l’efficacit\u00e9. Par exemple, les composants sous-r\u00e9ticul\u00e9s peuvent pr\u00e9senter des bulles ou des d\u00e9fauts de coul\u00e9e. Il en r\u00e9sulte un conflit complexe entre les objectifs de temps de cycle et les taux de rebut. Le point de fonctionnement optimal qui en r\u00e9sulte peut \u00e0 son tour se d\u00e9placer en raison des fluctuations des lots et de l’environnement. <\/p>\n\n

\u00ab\u00a0L’id\u00e9e est de calculer l’influence de ces variations et, sur cette base, de prescrire un temps de vulcanisation et de cycle optimal \u00e0 une temp\u00e9rature optimale\u00a0\u00bb, explique-t-il. L’encrassement des moules, appel\u00e9 \u00ab\u00a0mold fouling\u00a0\u00bb, peut \u00e9galement provoquer des d\u00e9chets de production inutiles – Olbrich en a donc \u00e9galement tenu compte dans ses recherches. <\/p>\n\n

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Comment les collaborateurs peuvent-ils utiliser l’IA dans la production ? De gauche \u00e0 droite : Bernhard Br\u00e4unig, Christian Ernst, Alexander Olbrich, Philip Stein, Egbert G\u00f6lz.<\/figcaption><\/figure>\n\n

Transf\u00e9rer les connaissances<\/strong><\/p>\n\n

Les approches classiques de l’IA ont besoin d’une grande quantit\u00e9 de donn\u00e9es pertinentes pour d\u00e9velopper leurs comp\u00e9tences en mati\u00e8re de solutions gr\u00e2ce \u00e0 l’apprentissage automatique. Une situation de d\u00e9part qui n’existe g\u00e9n\u00e9ralement pas dans l’environnement de production en raison d’un grand nombre de variantes de produits et de machines d’\u00e2ges diff\u00e9rents de diff\u00e9rents fabricants. La solution \u00e0 ce probl\u00e8me de mod\u00e9lisation du processus r\u00e9side dans la prise en compte des relations physiques et de l’expertise des sp\u00e9cialistes sur place. <\/p>\n\n

C’est ce qui a d\u00e9termin\u00e9 l’approche d’Olbrich : Ex\u00e9cuter des plans d’exp\u00e9riences, tout en lisant et en analysant des donn\u00e9es, puis d\u00e9velopper des mod\u00e8les d’apprentissage automatique avec un pouvoir pr\u00e9dictif, et enfin mettre en \u0153uvre des algorithmes de contr\u00f4le qui corrigent les dysfonctionnements et optimisent le processus. \u00ab\u00a0La prise en compte de l’exp\u00e9rience des r\u00e9gleurs ainsi que de l’expertise des coll\u00e8gues de l’ing\u00e9nierie des proc\u00e9d\u00e9s \u00e9tait essentielle pour r\u00e9duire de mani\u00e8re spectaculaire les donn\u00e9es d’entra\u00eenement n\u00e9cessaires et les temps de d\u00e9veloppement associ\u00e9s\u00a0\u00bb, explique Olbrich. Ce qui a commenc\u00e9 au d\u00e9but sur une machine avec un article, il l’a ensuite \u00e9tendu \u00e0 plusieurs types de machines et articles de la production de bagues Simmerring de Weinheim. \u00ab\u00a0Compte tenu de la diversit\u00e9 des variantes sur le site, il s’agit de transf\u00e9rer les connaissances sur le plus grand nombre d’articles possible\u00a0\u00bb, explique-t-il pour d\u00e9crire le contexte. <\/p>\n\n

Comme la qualit\u00e9 des produits ne doit pas souffrir des gains d’efficacit\u00e9, des tests sur bancs d’essai montrent si les propri\u00e9t\u00e9s souhait\u00e9es sont toujours pr\u00e9sentes apr\u00e8s des adaptations du processus. Olbrich souligne : \u00ab\u00a0La qualit\u00e9 des produits finis est une priorit\u00e9 absolue. Pour garantir l’utilisation future, il est important d’associer \u00e9troitement les coll\u00e8gues du d\u00e9veloppement des produits afin de v\u00e9rifier de mani\u00e8re critique la fonctionnalit\u00e9 des articles optimis\u00e9s\u00a0\u00bb. <\/p>\n\n

Les recherches d’Olbrich reposent sur l’id\u00e9e que les machines reconnaissent elles-m\u00eames, gr\u00e2ce \u00e0 l’IA, l’existence d’un probl\u00e8me et prennent directement les mesures n\u00e9cessaires pour optimiser le processus. Alternativement, l’intelligence artificielle aide les ouvriers en leur sugg\u00e9rant des adaptations de processus. Lui comme Etemadi sont clairs sur un point : l’IA est une aide, pas une panac\u00e9e. Etemadi d\u00e9clare : \u00ab\u00a0L’IA peut g\u00e9n\u00e9rer de la transparence, rendre visibles des perturbations et des fluctuations qui seraient sinon \u00e0 peine visibles. Mais nos gens restent \u00e9norm\u00e9ment importants avec leur expertise et leur exp\u00e9rience\u00a0\u00bb. Il ajoute : \u00ab\u00a0Nos processus g\u00e9n\u00e8rent beaucoup de donn\u00e9es. Celles-ci doivent \u00eatre analys\u00e9es. En combinaison avec notre Manufacturing Execution System (MES), l’IA peut consid\u00e9rablement soutenir cette \u00e9valuation afin d’optimiser nos processus. Les travaux de recherche d’Alexander Olbrich prouvent que cela fonctionne\u00a0\u00bb. <\/p>\n\n

Innovating Together – aussi avec Kufstein<\/strong><\/p>\n\n

Sa th\u00e8se de doctorat a \u00e9galement conduit Olbrich dans l’usine du Lead Center Integrated Molded Components \u00e0 Kufstein. \u00ab\u00a0\u00c0 Kufstein, il s’agissait de r\u00e9duire les rebuts et d’optimiser les temps de cycle lors de la fabrication de culbuteurs pour \u00e9lectrovannes. Les coll\u00e8gues autrichiens ont un niveau technologique impressionnant et ont pu fournir les meilleures conditions de d\u00e9part pour mon travail\u00a0\u00bb, raconte-t-il. La similitude des deux cas d’application permet de nombreuses synergies positives entre les sites. Gr\u00e2ce \u00e0 la collaboration commune avec les experts en num\u00e9risation de la division Special Sealing Products, les solutions d\u00e9velopp\u00e9es ont pu \u00eatre transform\u00e9es en premi\u00e8res applications de d\u00e9monstration. Le travail d’Olbrich a en outre initi\u00e9 l’\u00e9change entre les deux Lead Centers : pour trouver des standards et les conditions cadres n\u00e9cessaires \u00e0 l’utilisation de l’IA, que l’on peut faire \u00e9voluer au sein de FST, c’est-\u00e0-dire utiliser \u00e0 grande \u00e9chelle. \u00ab\u00a0C’est Innovating Together\u00a0\u00bb, r\u00e9sume Etemadi. <\/p>\n\n

Chez Freudenberg, cela fonctionne \u00e9galement au-del\u00e0 de FST. \u00ab\u00a0Pour un projet commun avec Freudenberg Home and Cleaning Solutions en Italie, nous avons pu transf\u00e9rer les solutions d\u00e9velopp\u00e9es avec FST \u00e0 Weinheim et Kufstein – sous une forme modifi\u00e9e – au moulage par injection de thermoplastiques et les transf\u00e9rer dans un processus pilote\u00a0\u00bb, rapporte Olbrich. La prochaine \u00e9tape pour lui est un s\u00e9jour \u00e0 l’\u00e9tranger chez Freudenberg Medical aux \u00c9tats-Unis. Et un jour, \u00ab\u00a0entre-temps\u00a0\u00bb, il devra r\u00e9diger sa th\u00e8se de doctorat sur ses projets et ses d\u00e9couvertes – sans le soutien de l’IA, bien s\u00fbr. <\/p>\n

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