Études de cas sur l’Intelligence Artificielle en fonderie

Ces études de cas – fictives, mais qui reposent sur des problématiques bien réelles – illustrent comment l’intelligence artificielle est en train de transformer l’industrie de la fonderie d’alliages de zinc.

En optimisant les processus, en permettant une maintenance proactive, en automatisant certaines tâches et en favorisant l’innovation, les fondeurs peuvent améliorer leur performance tout en assurant une qualité supérieure des produits. L’adoption de ces technologies s’avère cruciale pour rester compétitif dans un marché de plus en plus exigeant.

Étude de cas 1 : optimisation du processus de coulée avec l’IA

Contexte : une fonderie de zinc en France, spécialisée dans la fabrication de pièces pour l’automobile, a constaté une variabilité dans la qualité de ses produits en raison de fluctuations dans les conditions de coulée.
Solution : l’entreprise a décidé de mettre en œuvre un système d’IA pour surveiller et ajuster en temps réel les paramètres de coulée (température, pression, fluidité, vitesse de transformation). Le système utilise des capteurs IoT pour collecter des données pendant le processus de production.
Résultats :

• Réduction des déchets : la variabilité a diminué de 30%, réduisant ainsi les rebuts et les défauts de fabrication.
• Amélioration de la durabilité : la qualité des produits a augmenté, permettant à l’entreprise de retrouver sa réputation auprès de clients clés.

Conclusion : cette initiative d’optimisation par l’IA a démontré que l’intégration de technologies avancées est un levier efficace pour améliorer la qualité et la rentabilité des opérations de fonderie.

Étude de cas 2 : maintenance prédictive dans une fonderie de Zamak

Contexte : une fonderie belge spécialisée dans les alliages de zinc a lutté contre des interruptions de production dues à des pannes imprévues de machines. Cela a entraîné des coûts élevés et des délais de livraison prolongés.
Solution : l’entreprise a mis en place un système de maintenance prédictive alimenté par l’IA. Ce système analyse les données des machines et des capteurs pour identifier des schémas qui peuvent prédire des pannes potentielles.
Résultats :

• Réduction des temps d’arrêt : les pannes imprévues ont diminué de 40%, permettant un fonctionnement plus fluide de la production.

• Économies de coûts : en évitant les interruptions, l’entreprise a économisé jusqu’à 25% sur les coûts opérationnels annuels.

Conclusion : l’adoption de la maintenance prédictive a non seulement amélioré la productivité, mais a également permis à la fonderie de mieux planifier ses opérations et de répondre aux exigences de livraison de ses clients.

Étude de cas 3 : automatisation robotisée dans la fonderie

Contexte : un fabricant de pièces métalliques en zinc basé en Espagne avait du mal à maintenir une cadence de production élevée tout en respectant les normes de qualité, en raison de l’intervention humaine dans les tâches répétitives.
Solution : l’entreprise a intégré des robots collaboratifs (cobots) dotés d’IA pour automatiser certaines étapes du processus de production, notamment le chargement, le déchargement et l’inspection visuelle des pièces.
Résultats :

• Augmentation de la productivité : la cadence de production a augmenté de 50% grâce à l’absence de pauses et à la capacité des robots à travailler 24 heures sur 24.

• Amélioration de la qualité : les cobots ont assuré une répétabilité et une précision dimensionnelle élevées, ce qui a entraîné une réduction des défauts de 20%.

Conclusion : l’automatisation par l’IA a amélioré la compétitivité de l’entreprise sur le marché, permettant à celle-ci de répondre à une demande accrue tout en respectant les normes de qualité.

Étude de cas 4 : conception basée sur l’IA dans une fonderie de zinc

Contexte : une fonderie italienne souhaitait développer de nouveaux produits en zinc avec des designs complexes, mais les délais de conception traditionnels étaient trop longs.
Solution : la fonderie a adopté un logiciel équipé d’IA pour la conception et la simulation des pièces. Ce logiciel permet de créer des modèles 3D optimisés et de simuler les performances du produit avant la production.
Résultats :

• Réduction du temps de conception : le temps nécessaire pour passer de l’idée à la production a été réduit de 35%.

• Amélioration de l’innovation : grâce à des simulations, l’entreprise a découvert de nouvelles conceptions innovantes qui ont amélioré l’aptitude décorative et la durabilité des produits.

Conclusion : l’intégration de l’IA dans le processus de conception a permis à cette fonderie de réagir rapidement aux besoins du marché et d’accélérer l’innovation.