La fabrication additive (FA) est passée d'un outil de prototypage à une puissance potentielle pour la production industrielle à grande échelle. Cependant, atteindre une véritable « échelle de production » nécessite plus que des imprimantes 3D plus rapides. Selon les analyses des experts Tyler Bouchard et Tyler Modelski, l'industrie doit faire converger la fabrication additive (FA) avec automatisation industrielle et l'Intelligence Artificielle (IA) pour éliminer les goulets d'étranglement systémiques. Bien que l'IA offre des perspectives prédictives, sa véritable valeur n'émerge que lorsqu'elle gère l'ensemble de la chaîne de processus plutôt que des machines isolées.
Le SPS 2025 à Nuremberg s’est récemment achevé, confirmant son statut de principal carrefour du secteur de l’automatisation industrielle. Avec 55 938 visiteurs et 1 175 exposants, l’événement a montré une reprise notable de l’engagement dans l’industrie. Cette année, l’attention s’est nettement portée sur l’intelligence artificielle industrielle et la mise en œuvre concrète des systèmes de production en réseau.
Au CES 2026, Siemens a présenté des technologies révolutionnaires conçues pour remodeler l'avenir de l'automatisation industrielle. Avec un accent profond sur l'intelligence artificielle (IA), les jumeaux numériques et la robotique avancée, Siemens ouvre la voie à la révolution de la fabrication, de la gestion de la chaîne d'approvisionnement et de l'ingénierie de conception. En exploitant l'IA tout au long de la chaîne de valeur industrielle, Siemens aide les entreprises à augmenter leur productivité, améliorer leur efficacité et permettre des pratiques durables.
En pratique, la maintenance prédictive a révolutionné les opérations de fabrication. Par exemple, un grand constructeur automobile a mis en œuvre une maintenance prédictive alimentée par l'IA sur ses lignes de production mondiales. En analysant les données des capteurs en temps réel, le système prédisait quand les machines étaient susceptibles de tomber en panne, permettant aux équipes de maintenance d'intervenir avant que les pannes ne surviennent. Cette stratégie proactive a considérablement réduit les temps d'arrêt et a permis à l'entreprise d'économiser des millions en coûts de réparation, tout en prolongeant la durée de vie opérationnelle des machines. Le succès de ce programme a mis en lumière le potentiel de l'IA et de l'automatisation pour transformer les pratiques de maintenance dans tous les secteurs.
