L’IA pénètre profondément dans les scénarios de base de l’automatisation industrielle à partir des « concepts techniques », favorisant la transition de l’industrie du contrôle logique traditionnel à la prise de décision autonome intelligente.
Ce changement n’est pas une simple superposition technologique, mais une refonte systématique de l’architecture de l’automatisation, de l’écologie industrielle et du système de talents.
Les géants de l’industrie représentés par Siemens, Schneider et le contrôle central de l’université du Zhejiang construisent de nouvelles barrières concurrentielles grâce à des positions stratégiques en matière d’IA ; alors que les ingénieurs en automatisation sont confrontés au double défi du « le travail de base est remplacé et les capacités de base doivent être reconstruites » – L’IA n’éliminera pas les ingénieurs, mais elle éliminera les ingénieurs qui ne peuvent pas utiliser l’IA.
Le cœur de l’automatisation traditionnelle est l’exécution logique déterministe, qui s’appuie sur des programmes prédéfinis et des processus fixes et ne peut gérer que des scénarios standardisés ; tandis que le cœur de l’automatisation basée sur l’IA est la prise de décision autonome incertaine, qui s’adapte à des scénarios industriels complexes et en constante évolution grâce à l’apprentissage des données, au raisonnement par modèles et à l’optimisation dynamique, et permet un fonctionnement autonome en boucle fermée de « perception-analyse-décision-exécution ».
En termes d’architecture technique, il y a eu un énorme changement de « câblage dur + PLC » à « IA + jumeau numérique + collaboration cloud-edge ». Dans la transformation de la couche de contrôle, le PLC est passé d’un « exécuteur logique » à un « nœud intelligent de pointe », équipé d’un modèle d’IA léger pour réaliser un ajustement des paramètres en temps réel au niveau de la milliseconde et un avertissement anormal.
La reconstruction de la couche plate-forme fait de la plate-forme cloud industrielle le principal support de formation et de déploiement de l’IA, accumule des bibliothèques de modèles spécifiques à l’industrie et prend en charge la réutilisation entre scénarios.
L’ouverture de la couche de données permet une intégration approfondie des données OT et IT, ainsi qu’une gestion unifiée des données de séries chronologiques, des données d’équipement et des données de qualité, fournissant ainsi du matériel de formation de haute qualité pour l’IA.
En termes de valeur industrielle, l’IA a apporté des améliorations d’efficacité, des réductions de coûts et des innovations en matière de modèles.
En termes d’amélioration de l’efficacité, la maintenance prédictive basée sur l’IA peut réduire les temps d’arrêt imprévus de 30 à 50 % ; des algorithmes d’optimisation intelligents peuvent améliorer l’efficacité globale de l’équipement (OEE) de 10 à 20 %.
En termes d’optimisation des coûts, l’IA générative raccourcit le cycle de conception technique automatisée de 40 à 60 %, multiplie par trois l’efficacité de la génération de code et réduit considérablement les coûts de main-d’œuvre.
L’innovation du modèle se reflète dans la transformation de la « vente de matériel » vers la « vente de solutions d’IA + services d’abonnement », l’abonnement aux logiciels industriels devenant un nouveau moteur de croissance.
En termes de positions stratégiques géantes en matière d’IA, Siemens utilise les jumeaux numériques + l’intelligence industrielle pour construire un écosystème d’IA de chaîne de valeur complète. Son produit principal, Industrial Copilot (Industrial AI Assistant), prend en charge la génération en langage naturel du code API, la conception d’interfaces IHM et le diagnostic des pannes ; l’agent IA peut effectuer de manière autonome des tâches complètes sans intervention manuelle.
En termes d’obstacles techniques, le monde compte plus de 1 500 experts en IA, plus de 3 700 brevets en IA, plus de 300 modèles d’IA industriels et une intégration approfondie de la technologie des jumeaux numériques pour réaliser un débogage virtuel et une optimisation prédictive.
Dans le cas de mise en œuvre, le TRS de la ligne d’emboutissage de l’usine BMW de Shenyang a augmenté à 91,2 % ; le système d’optimisation du processus de fusion a permis d’obtenir une production indépendante de haute qualité et à faible consommation d’énergie.
Schneider Electric utilise la définition logicielle et l’IA en matière d’efficacité énergétique pour se concentrer sur l’intelligence verte et la mise en œuvre légère.
Le produit principal EcoStruxure Automation Expert Copilot (en coopération avec Microsoft) prend en charge la génération en langage naturel du code industriel, la conception de blocs fonctionnels et le débogage intelligent ;
L’automate Modicon M262 intègre des modèles de prévision de la consommation d’énergie pour optimiser l’efficacité énergétique en temps réel. La caractéristique technique est une culture approfondie de l’IA de gestion de l’efficacité énergétique, permettant d’obtenir une erreur de prédiction de la durée de vie du catalyseur inférieure à 3 % dans les raffineries ;
Le modèle d’IA léger s’adapte aux scénarios de petite et moyenne taille, abaissant ainsi le seuil de mise en œuvre.
Dans le cas de mise en œuvre, l’usine de Shanghai Putuo bénéficie d’une couverture complète de l’IA, augmentant l’efficacité de la production de 25 % et réduisant la consommation d’énergie de 18 %.
SUCON de l’Université du Zhejiang a construit une base solide pour l’IA de l’industrie de transformation avec des modèles industriels indépendants et contrôlables.
Son architecture d’IA industrielle « 1+2+N » comprend un système d’exploitation d’usine (intégration de données unifiée), deux grands modèles de base (grand modèle de série chronologique TPT + grand modèle industriel multimodal) et N scénarios d’application industrielle.
La principale avancée réside dans le grand modèle de séries chronologiques TPT auto-développé, qui s’adapte aux caractéristiques des données de séries chronologiques industrielles et a été mis en œuvre dans plus de 100 grandes installations industrielles. DCS détient une part de marché national de 40,4 % (la première depuis 14 années consécutives), fournissant un support massif de données industrielles pour l’IA.
L’objectif stratégique est de devenir un leader mondial de l’IA industrielle et d’utiliser l’IA pour promouvoir les quatre valeurs de sécurité, de qualité, de faible émission de carbone et d’efficacité.
L’IA a également un double impact sur les ingénieurs en automation.
Au niveau du remplacement, le travail de base, répétitif et régulier est remplacé efficacement par l’IA, comme la programmation de base, le débogage de routine, la saisie de données et le reporting, etc. Les ingénieurs juniors, le personnel d’exploitation et de maintenance sur site et les programmeurs de base sont confrontés au risque de réduction d’emplois.
Mais au niveau de base, les capacités de grande valeur qui ne peuvent pas être remplacées par l’IA, telles que la conception d’architectures de systèmes complexes, l’intégration approfondie et l’innovation des processus, la formation et le réglage des modèles d’IA, la gestion de projet et la collaboration inter-domaines, sont devenues un nouveau fossé pour les ingénieurs.
À l’ère de l’IA, la formule de compétences de base des ingénieurs en automatisation a été mise à jour comme suit : 40 % d’expérience en ligne de production + 30 % de pensée algorithmique + 20 % de technologie de communication + 10 % d’esthétique de conception.
En termes de survie et de parcours d’avancement des ingénieurs, à court terme (1 à 2 ans), ils devraient adopter les outils d’IA, améliorer l’efficacité de base, maîtriser l’utilisation des outils d’IA générative et apprendre les concepts de base de l’analyse des données de séries chronologiques et de l’IA industrielle.
À moyen terme (3 à 5 ans), il est nécessaire de cultiver en profondeur les processus industriels, de maîtriser les compétences de base de l’IA, de s’enraciner dans des industries subdivisées, d’accumuler une expérience approfondie des processus et d’acquérir systématiquement l’apprentissage automatique et d’autres compétences.
À long terme (5 ans et plus), nous devons nous transformer en un expert complet, diriger l’innovation industrielle, devenir un « architecte industriel » et un « expert en solutions d’IA » et promouvoir l’intégration profonde de la technologie de l’IA et des scénarios industriels.
En bref, les changements apportés par l’IA au secteur de l’automatisation sont perturbateurs et irréversibles. L’industrie passe de « l’automatisation » à « l’intelligence », et les géants remodèlent le paysage concurrentiel grâce à l’IA ; les ingénieurs passent du statut d’« exécuteurs techniques » à celui de « créateurs de valeur », et les capacités composites sont devenues la clé de la survie.
Pour l’industrie, l’IA ne remplace pas les humains, mais libère la créativité humaine, libérant les ingénieurs du travail répétitif et se concentrant sur l’innovation et la résolution de problèmes complexes. Pour les ingénieurs, l’anxiété ne sert à rien. Ce n’est qu’en adoptant activement l’IA, en reconstruisant le système de capacités et en cultivant profondément la valeur de l’industrie que nous pourrons prendre pied solidement dans l’ère de l’IA et progresser dans notre carrière.
