La production d’acier est l’une des industries les plus critiques au monde, ses produits se retrouvant dans de nombreuses applications qui façonnent notre vie quotidienne. Des bâtiments aux ponts, des automobiles aux avions, et des infrastructures aux biens de consommation, pratiquement tous les aspects de la vie moderne dépendent de l’acier sous une forme ou une autre. Mais alors que la demande d’acier ne cesse d’augmenter, les fabricants doivent constamment chercher des moyens d’améliorer l’efficacité tout en réduisant les coûts, notamment en ce qui concerne la consommation d’énergie. C’est là que l’intelligence artificielle (IA) entre en jeu.
Voici une vidéo montrant tout le potentiel de l’IA :
Spécialisé dans le domaine, Cédric Gavel est le mieux placé pour parler du potentiel de l’IA pour la fabrication de l’acier. Cédric Gavel est un ingénieur électricien expérimenté et un chef de projet qui a travaillé dans diverses industries. Après avoir été diplômé de HEI (Hautes Études Industrielles) à Lille en France et de l’Université de Salford en Grande-Bretagne, il a commencé sa carrière en tant qu’ingénieur d’affaires pour Infautelec. Aujourd’hui, Cédric Gavel est chef de projet chez ArcelorMittal à Dunkerque. Il a sous sa responsabilité de nombreux projets axés sur l’électrotechnique. De plus, il est également le référent électrique de la section aciérie chez ArcelorMittal. Grâce à sa grande expérience dans le domaine de l’électrotechnique et de la gestion de projet, Cédric Gavel est devenu une figure respectée au sein de son réseau professionnel et est considéré comme un expert pour toutes les questions liées à ce domaine.
En exploitant la puissance de l’IA, les fabricants d’acier peuvent maximiser leur efficacité tout en gardant leurs résultats intacts. Les systèmes dotés de l’IA peuvent prendre des décisions de manière autonome et rapide, souvent plus rapidement qu’il n’est humainement possible de le faire et sans aucune émotion ou parti pris. Cette technologie permet également aux entreprises de suivre et d’analyser de grandes quantités de données provenant de diverses sources, ce qui leur permet d’identifier des tendances et des modèles qui éclairent ensuite de meilleures décisions concernant les méthodes et les processus de production.
De plus, les machines dotées de l’IA peuvent employer des analyses prédictives qui permettent aux fabricants d’anticiper les problèmes futurs avant qu’ils ne se produisent et de prendre des mesures préventives en conséquence. Compte tenu de ces avantages, il n’est pas surprenant que de nombreux fabricants d’acier de premier plan tirent parti de la technologie de l’IA, aujourd’hui et dans un avenir proche, pour s’assurer un avantage concurrentiel dans un paysage industriel en constante évolution.
L’IA et la production d’acier : Comment l’apprentissage automatique améliore la qualité des produits ?
L’intelligence artificielle (IA) a fait des vagues dans le secteur industriel ces dernières années, notamment en ce qui concerne la production d’acier. Grâce aux capacités d’apprentissage machine (ML), les fabricants sont désormais en mesure d’effectuer des ajustements en temps réel sur la base de données précises. Cela peut non seulement améliorer la qualité des produits, mais aussi réduire la consommation d’énergie et les déchets. En fournissant un accès direct aux paramètres de production clés, tels que les propriétés chimiques et physiques de l’acier, les solutions d’IA peuvent contribuer à garantir un processus de production plus fluide et plus efficace.
La formation d’un modèle d’IA pour la production d’acier implique la collecte d’ensembles de données spécifiques qui représentent les matériaux utilisés dans le processus et les résultats correspondants. Ces données sont ensuite exploitées par des algorithmes ML pour construire des modèles prédictifs qui peuvent prévoir avec précision les résultats avec un minimum d’intervention humaine, souligne Cédric Gavel. Ces modèles peuvent détecter même de petits changements dans la composition des matériaux ou d’autres facteurs susceptibles d’avoir un impact sur les objectifs de production, ce qui permet aux entreprises de prendre rapidement des mesures correctives avant que des problèmes ne surviennent.
L’utilisation de l’IA dans la production d’acier a également d’importantes implications environnementales. En exploitant de grandes quantités de données provenant à la fois des processus actuels et des expériences passées, les systèmes d’IA peuvent identifier les domaines où la consommation d’énergie peut être réduite ou les déchets gérés plus efficacement. En outre, les modèles prédictifs peuvent générer des prévisions à long terme pour une meilleure gestion des ressources, ce qui pourrait minimiser considérablement les émissions associées aux opérations de fabrication de l’acier. Ainsi, il est clair que l’introduction de solutions d’IA dans l’industrie sidérurgique est très prometteuse pour une efficacité accrue ainsi que pour la durabilité environnementale à l’avenir.
Cédric Gavel : des données précises et pertinentes sont essentielles
L’intégration de capteurs de l’Internet des objets (IoT) dans les systèmes de production d’acier peut contribuer à améliorer l’efficacité et la précision de la production d’acier. En installant des capteurs sur les anciennes machines, il est possible de collecter des données qui peuvent être utilisées pour alimenter un modèle d’apprentissage automatique afin d’optimiser les opérations. Avec les bonnes données, l’analyse prédictive peut être utilisée pour anticiper les changements dans les calendriers de production et identifier les opportunités pour une production plus efficace, confirme Cédric Gavel. L’utilisation de capteurs IoT permet également d’améliorer la surveillance et le suivi des machines pour déterminer quand la maintenance est nécessaire, ce qui permet d’augmenter le temps de fonctionnement et de réduire les retards dus aux problèmes de service.
Selon Cédric Gavel, l’installation de capteurs IoT sur des machines obsolètes présente des défis uniques, comme s’assurer que les bonnes données sont collectées par les capteurs afin qu’elles soient utiles pour le modèle d’apprentissage automatique. Les données doivent également être stockées en toute sécurité, car la production d’acier est un secteur où les failles de sécurité pourraient avoir de graves conséquences. Des mesures de sécurité doivent être prises avec des solutions matérielles et logicielles pour se protéger contre les acteurs malveillants qui accèdent à des informations confidentielles ou perturbent les opérations en manipulant les données des capteurs.
Une fois le matériel approprié installé, une connexion doit être établie entre toutes les machines de la chaîne de production afin que les données des capteurs de chaque machine puissent être transmises en temps réel par un système centralisé. Cela permet des temps de réponse immédiats lorsque des changements sont nécessaires ou que des problèmes surviennent pendant le fonctionnement. Des réponses rapides permettent de minimiser les temps d’arrêt et de réduire les coûts liés à d’éventuels dysfonctionnements ou retards de production. Cédric Gavel conclut qu’à mesure que les modèles d’apprentissage automatique deviennent plus avancés, ces systèmes peuvent tirer des leçons des expériences passées et prendre de meilleures décisions au fil du temps en ce qui concerne l’optimisation de la production d’acier, ce qui se traduit par des rendements plus élevés à des coûts moindres.
