Renforcer l’automatisation industrielle : comment l’IA et l’apprentissage automatique transforment les usines modernes

Mouser Electronics dévoile un centre de ressources dédié à l’IA et à l’apprentissage automatique

Mouser Electronics a lancé un centre de ressources spécialisé consacré à l’intelligence artificielle industrielle et à l’apprentissage automatique. Cette plateforme numérique propose aux ingénieurs en systèmes de contrôle des guides techniques, des méthodes pratiques et des analyses de marché. Les équipes de conception peuvent ainsi déployer facilement des algorithmes intelligents pour rendre les systèmes d’automatisation des usines plus efficaces et adaptables.

L’apprentissage automatique redéfinit les systèmes de contrôle modernes et les flux de travail des automates programmables

L’intelligence artificielle transforme rapidement et en profondeur la façon dont les ingénieurs abordent la programmation traditionnelle des automates programmables et la configuration des robots. Par exemple, les développeurs exploitent désormais les frameworks OpenUSD et les grands modèles de langage (LLM) pour valider le code d’automatisation avant le déploiement du matériel. De plus, l’IA physique permet aux contrôleurs de traiter en temps réel des données environnementales complexes, réduisant ainsi les réglages manuels des systèmes.

Des solutions matérielles de pointe stimulent l’intelligence en périphérie dans l’automatisation des usines

La mise en œuvre de l’IA physique nécessite du matériel spécialisé, conçu pour les environnements industriels exigeants. Mouser propose actuellement des solutions avancées telles que les PC industriels KUNBUS RevPi Connect 5 et les micro-automates Arduino Opta. En outre, des composants de vision hautes performances, comme les caméras SWIR onsemi Acuros CQD et les kits de robotique Advantech AFE-360DVK, fournissent jusqu’à 32 TOPS de puissance de traitement pour les véhicules à guidage automatique.

Point de vue d’un expert : combler le fossé entre l’IA numérique et le matériel physique

Les modèles logiciels suscitent beaucoup d’attention, mais la réussite de l’automatisation des usines dépend en définitive de l’intégration fiable du matériel. L’intégration de l’apprentissage automatique en périphérie réduit la latence liée au cloud et prévient les coûteuses pannes de réseau. Les architectes système devraient donc choisir des PC industriels modulaires et des systèmes de vision compatibles avec les frameworks open source, sans sacrifier une isolation électrique robuste.

Scénario d’application : robots mobiles autonomes dans les sites de production à forte diversité

Dans les centres de production flexibles modernes, les robots mobiles autonomes (AMR) doivent circuler en toute sécurité dans des ateliers où les conditions évoluent constamment. Un ingénieur peut associer un kit d’IA visuelle Advantech à une caméra SWIR onsemi afin de traiter instantanément des images multispectrales. Parallèlement, un micro-automate Arduino Opta gère les entraînements des moteurs de bas niveau et les verrouillages de sécurité, assurant un transport précis des matériaux sans interrompre les lignes de production.