CJ CheilJedang développe une IA de fabrication autonome pour l'agroalimentaire
CJ CheilJedang rejoint le programme public AI Factory pour créer une IA physique qui pilote procédés, qualité et sécurité des opérateurs dans ses usines.
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giftdetect · le bon cadeau en quelques minutesCJ CheilJedang développe une intelligence artificielle de fabrication autonome adaptée aux sites de production agroalimentaires (F&B). Le groupe a annoncé le 11 novembre sa participation, au nom de l'industrie alimentaire, au programme de soutien « AI Factory » du ministère sud-coréen du Commerce, de l'Industrie et des Ressources.
Le projet est mené avec OnePredict, IBEX et l'Institut coréen des technologies industrielles. Il vise à relier par l'IA les données de fabrication, les équipements, les procédés, la qualité et la sécurité, pour relever le niveau d'automatisation des lignes.
Données, pilotage des procédés et qualité
Première étape : une base de données « AI-Ready », qui connecte et analyse en temps réel les données issues d'équipements de production différents afin de les exploiter pour l'entraînement des modèles. Une IA fondée sur les PINN (Physics-Informed Neural Network), qui analyse conjointement les caractéristiques des procédés et les données des capteurs, s'y ajoute. Elle prédit les conditions de fonctionnement des machines et pilote automatiquement les procédés.
Pour la qualité, vision industrielle, robots et IA embarquée détecteront en temps réel corps étrangers, dommages et défauts d'emballage, avec un lien direct vers la commande des équipements. La maintenance sera aussi concernée : un dispositif de maintenance prédictive doit repérer et diagnostiquer tôt les signes de panne pour limiter les arrêts imprévus.
Sécurité des opérateurs
La sécurité des travailleurs fait partie du périmètre. Des caméras dotées d'IA détecteront par exemple une chute ou l'entrée dans une zone dangereuse ; en cas de situation à risque, la technologie ralentira ou arrêtera automatiquement les équipements.
CJ CheilJedang ne veut pas appliquer ces briques séparément, mais bâtir un système d'IA physique : l'IA perçoit l'atelier, anticipe, décide, puis commande les machines.
Kang Min-su, vice-président en charge de la production, souligne que, dans l'alimentaire, l'évolution des matières premières et de l'environnement de production influe directement sur la qualité ; une IA comprenant à la fois données de terrain et caractéristiques des procédés est donc essentielle. Le groupe veut se doter d'une IA physique adaptée au secteur pour renforcer productivité, qualité et sécurité.
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