Un écosystème numérique collaboratif

Dans l’usine Renault de Palencia en Espagne, une révolution technologique est en marche. Les voitures passent désormais sous l’œil de dizaines de caméras intelligentes qui analysent chaque détail en temps réel pour détecter automatiquement les défauts.

Cette transformation s’appuie sur l’innovation interne. La marque au losange a développé son « métavers industriel », un écosystème numérique qui connecte toutes les machines de production pour collecter des données en continu. Ingénieurs, techniciens et opérateurs peuvent désormais suivre toutes les usines en temps réel en visualisant la production, les pannes, la consommation d’énergie et les problèmes de qualité sur des tableaux de bord intuitifs.

Cette approche collaborative leur permet de créer des solutions sur mesure, adaptées aux besoins réels du terrain. Exemple avec Plant Connect, une application créée par les équipes espagnoles. Cet outil analyse 3 millions de données par minute et suit chaque véhicule de la réception des pièces à la livraison client. Tout s’affiche sur des écrans tactiles : qualité, coûts, délais, énergie, sécurité.

Si un problème est détecté, l’IA identifie automatiquement le technicien compétent et lui transmet les informations nécessaires.

Quand l’IA révolutionne le contrôle qualité

Sur la chaîne de production de Palencia, 555 véhicules traversent chaque jour un total de 25 stations de contrôle automatisé qui réalisent près de 1000 vérifications grâce à des solutions d’IA. Premier contrôle innovant : un tunnel où quatre caméras examinent chaque véhicule à leur sortie de l’atelier peinture. Elles vérifient les soudures et les câblages en détectant des défauts très fins sur des composants spécifiques.

Après cette première étape, les véhicules entrent dans le tunnel de contrôle géométrique. Ce système utilise 50 caméras qui prennent 100 photos pour mesurer avec précision les écarts entre les portières.

La dernière étape du processus mobilise 29 caméras qui capturent 130 images haute définition de chaque véhicule. Des algorithmes sophistiqués analysent ces images en temps réel pour détecter automatiquement tous les défauts.

Cette automatisation transforme profondément le travail des opérateurs : leur rôle évolue vers davantage d’analyse et de résolution de problèmes complexes, ce qui nécessite des compétences techniques plus pointues.