L'IA dans l'industrie alimentaire: efficacité, innovation et qualité
L'industrie alimentaire est confrontée au défi d'optimiser en continu les processus, de réduire la masse de déchets et de fournir des produits de qualité constante. L'intelligence artificielle (IA) offre des solutions puissantes à cet égard. Grâce à l'IA, les fabricants peuvent détecter les écarts en temps réel, ajuster les processus de production et obtenir des informations précieuses à partir des données collectées.
L'IA au service de la cohérence et de la rapidité
"Un système basé sur l'IA peut entièrement automatiser le contrôle de la qualité et procéder à des ajustements en temps réel sur la base de données provenant de l'environnement de production", explique Jan Verhasselt, fondateur de Yazzoom, à propos d'un cas d'utilisation chez un producteur de spéculoos. "Auparavant, le contrôle de la qualité était essentiellement manuel, les opérateurs prélevant des échantillons et évaluant des paramètres tels que la couleur et la consistance. Cela prenait du temps, mais était également source d'erreurs. Grâce à l'IA, nous avons entièrement automatisé ce processus. Des caméras surveillent en permanence les caractéristiques visuelles des biscuits, telles que la couleur et la géométrie. Le logiciel d'IA compare les données avec les normes de qualité établies et, en cas d'écart, ajuste automatiquement les paramètres de cuisson. Qu'il s'agisse de la température ou du temps de cuisson, l'IA veille à ce que le processus soit ajusté immédiatement afin que chaque biscuit réponde aux spécifications définies.
Un système basé sur l'IA peut automatiser le contrôle de la qualité et procéder à des ajustements en temps réel
La constance est essentielle dans la production alimentaire. "De petites variations dans la température de cuisson peuvent entraîner de grandes différences dans la qualité du produit final. Grâce à l'IA, nous pouvons détecter et corriger ces variations en temps réel, ce qui garantit une qualité constante et une réduction des déchets en ajustant les paramètres de cuisson en temps réel. La capacité de l'IA à détecter rapidement les écarts et à intervenir immédiatement signifie que les problèmes sont résolus dès le processus de production. Il en résulte une meilleure qualité des produits et une diminution des pertes."
Des données intelligentes pour une optimisation future
Les données collectées par l'IA fournissent des informations précieuses pour l'optimisation future. "Grâce à ces données, nous pouvons analyser des schémas et détecter les inefficacités. Par exemple, si nous constatons davantage d'écarts à certaines périodes, nous pouvons en rechercher les causes et procéder à des ajustements proactifs. Ces informations aident non seulement les entreprises à résoudre les problèmes, mais aussi à améliorer les cycles de production futurs. Avec l'IA, nous construisons un avenir fondé sur les données, où l'efficacité et la qualité vont de pair", conclut M. Verhasselt, qui tient à ajouter que les entreprises qui adoptent cette technologie ne se contenteront pas d'améliorer leur compétitivité, mais fonctionneront également de manière plus durable et plus efficace.
Collecte, validation et visualisation des données
Comme Yazzoom, HAI aide également les entreprises à optimiser leurs processus grâce à l'IA. "Les entreprises sont constamment confrontées au défi de rendre leurs processus de production plus efficaces, de réduire les coûts et d'améliorer la qualité de leurs produits. L'intelligence artificielle offre de puissantes possibilités à cet égard. Par exemple, l'IA peut aider les fabricants à détecter les déviations et soutenir les opérateurs dans le contrôle des processus, même pendant la production", explique Anneke van der Linde, associée chez HAI."
"L'IA est très à la mode d'aujourd'hui. Tout ce qui concerne les données est appelé IA, mais derrière le battage médiatique se cachent des solutions qui peuvent réellement faire la différence. Je préfère donc parler d'utilisation intelligente des données. Cela comprend tout le spectre de la collecte des données, de leur validation, de leur mise en contexte et enfin de leur visualisation sous la forme d'informations significatives (de pilotage). Dans cette dernière étape, l'IA peut commencer à jouer un rôle, par exemple en faisant des prédictions ou en générant des recommandations d'ajustement", poursuit M. van der Linde.
Utilisation intelligente des données de l'usine
"Ce que nous constatons dans la pratique, c'est que de nombreux fabricants ont du mal à organiser correctement leurs données d'entreprise et à les utiliser de manière intelligente. Il s'agit de données provenant de la chaîne de production, dans laquelle les températures, les pressions, les débits et les temps de démarrage et d'arrêt sont enregistrés. Mais aussi des contrôles effectués par les opérateurs, des mesures prises par le service qualité, des capteurs mesurant la consommation d'énergie ou la composition des eaux usées. En rassemblant ces données et en les analysant, vous commencez à voir où se trouvent les causes, par exemple, des écarts de qualité, des perturbations du processus, des baisses de rendement ou des pics de consommation d'énergie ou d'eau. Parfois, une simple analyse des tendances fournit déjà des informations importantes, mais lorsque les choses deviennent plus complexes, les applications d'IA offrent des solutions."
L'IA offre non seulement des avantages en termes de rapidité et de qualité, mais elle contribue également à réduire les déchets
Fiches numériques intelligentes
L'astuce consiste également à rendre les informations obtenues directement applicables dans le contrôle quotidien des processus. Pour ce faire, HAI travaille avec ce qu'elle appelle les "NextGen Real-time Logsheets." Il s'agit de fiches numériques intelligentes dans lesquelles l'opérateur dispose d'une vue d'ensemble en temps réel de toutes les informations importantes pour un contrôle optimal du processus. Sur ces fiches, l'opérateur voit immédiatement si des écarts se produisent, par exemple, au niveau de la qualité, des opérations de traitement, de la consommation d'énergie ou d'eau.
"L'un des principaux avantages de ces feuilles de contrôle est qu'elles offrent une meilleure vue d'ensemble que les systèmes SCADA utilisés pour contrôler le processus de production. En effet, les feuilles de contrôle fournissent également des informations sur la qualité du produit, le traitement de l'air et la consommation d'énergie, entre autres choses. Mais sont-elles vraiment plus intelligentes? En effet, ces feuilles de contrôle affichent également des valeurs calculées et des applications basées sur l'IA, telles que des prédictions et des recommandations d'ajustement."
L'IA pour définir les réglages optimaux des processus
Prenons l'exemple d'une entreprise de transformation de pommes de terre qui inspecte les pommes de terre entrantes à l'aide de systèmes basés sur l'IA. "Sur cette base, elle peut déterminer le produit final pour lequel ces pommes de terre conviennent le mieux et les paramètres optimaux du processus, par exemple pour la ligne de friture. Pensez par exemple à la vitesse de la ligne. De cette manière, le fabricant réduit les pertes et obtient la valeur optimale des pommes de terre, ce qui se traduit directement par une réduction des coûts et une production plus durable."
"Autre exemple: une fromagerie doit faire face à des variations de la qualité du lait en fonction des saisons, tout en produisant un fromage de qualité constante tout au long de l'année. Pour ce faire, il faut constamment ajuster les paramètres du processus en fonction de la qualité du lait entrant. Auparavant, cette qualité était déterminée manuellement par un technicien de laboratoire qui effectuait une série d'analyses chaque semaine. Ici aussi, les analyses avancées peuvent jouer un rôle important: en utilisant les données historiques du processus de fabrication du fromage, par exemple, vous pouvez cartographier les relations entre la qualité du lait, les conditions du processus et le taux d'humidité dans le fromage."
L'IA en tant que conseiller: ajustement en temps réel
Vous pouvez également rencontrer des perturbations du processus au cours de la production qui affectent, par exemple, la teneur en humidité. "Auparavant, les opérateurs expérimentés savaient à peu près quels boutons tourner pour y remédier. Mais avec la contraction du marché du travail et la diminution du nombre d'opérateurs expérimentés, les systèmes d'assistance tels que ceux fournis par HAI deviennent de plus en plus importants. Grâce à l'IA, il est déjà possible de prévoir le taux d'humidité en cours de production et, si on le souhaite, de générer des conseils sur les ajustements du processus qui sont encore possibles à ce moment-là pour obtenir le taux d'humidité souhaité. Là encore, il s'agit d'un moyen d'éviter les rejets et donc de produire de manière rentable et durable."
