L'IA s'impose dans la chaîne et vient améliorer la qualité et les processus d'emballage

Gerhard Schubert revient sur le salon ProSweets

L'IA est utilisée de manière de plus en plus sophistiquée pour le contrôle de la qualité et l'optimisation des processus dans l'industrie de la confiserie et des sucreries. L'apprentissage automatique et la vision par ordinateur jouent ici un rôle clé. C'est ce qui ressort du salon ProSweets, qui s'est tenu à Cologne du 2 au 5 février.

Le salon ProSweets a lieu chaque année en même temps que le salon international de la confiserie ISM, qui accueille traditionnellement un pavillon belge de premier plan avec des produits de chocolat. On y trouve, en tant qu'exposants, les fournisseurs de l'industrie de la confiserie, y compris les fournisseurs de machines et de matériaux d'emballage. Selon les organisateurs, l'édition 2025 de ProSweets a été un grand succès, avec plus de 250 exposants de 32 pays. Le salon a attiré plus de 16.000 visiteurs professionnels de 85 pays, soit une augmentation de 23% par rapport à l'année précédente. La proportion de visiteurs étrangers était de 56%, avec une forte représentation de l'Allemagne, de l'Italie, de la Chine, de la Turquie, des Pays-Bas, de la France, de la Suisse, du Royaume-Uni et de l'Espagne en particulier.

Gerhard Schubert à l'avant-garde

En tant qu'exposant à ProSweets, Gerhard Schubert se sent directement concerné et est très réactif en matière d'IA afin de soutenir les processus d'emballage. "L'intelligence artificielle (IA) n'est peut-être pas la panacée pour répondre aux exigences actuelles de l'industrie de l'emballage, mais lorsqu'elle est utilisée à bon escient, elle peut considérablement simplifier et accélérer les processus." C'est du moins ce qui ressort de son expérience en tant que fabricant de machines.

Schubert explore le potentiel de l'IA depuis des années et a développé plusieurs nouvelles technologies pour des solutions d'emballage assistées par des robots. Ses clients, principalement des fabricants de biens de consommation, bénéficient d'une plus grande efficacité, de coûts réduits, d'un fonctionnement plus facile et d'une plus grande flexibilité.

Tout au long de la chaîne d'approvisionnement - de la matière première au produit de consommation prêt à la vente - plusieurs options sont actuellement examinées pour utiliser l'IA afin d'améliorer les processus, rapporte M. Schubert. "L'une des pistes est le système d'emballage robotisé, car les robots sont généralement contrôlés par des algorithmes programmés qui pourraient être assistés, voire complètement remplacés par l'IA à l'avenir, en fonction d'exigences spécifiques." C'est là que le fabricant allemand de machines d'emballage a commencé ses recherches et son développement d'applications de l'IA il y a des années.

Pour Ralf Schubert, directeur de l'entreprise, le sujet de l'intelligence artificielle est clairement défini: "Je vois des possibilités d'utilisation de l'IA là où la programmation des algorithmes est trop complexe ou les algorithmes trop lents." Le robot Schubert tog.519 est un exemple de la manière dont l'intelligence artificielle basée sur les réseaux neuronaux permet aux entreprises d'emballage de bénéficier d'un fonctionnement simple et d'une grande flexibilité.

Prélèvement rapide d'articles non triés

Le cobot est conçu pour des applications de prélèvement et de mise en place de haute performance avec des produits légers, y compris le prélèvement dans des bacs. Il s'agit de prélever des articles non triés dans une caisse. Avec jusqu'à 90 cycles par minute, le tog.519 prélève une grande variété de produits ou de matériaux d'emballage triés ou non triés et les place à n'importe quelle destination imaginable, sans aucune programmation.

"Le prélèvement de bacs est de loin la tâche de prélèvement et de placement la plus complexe, car les produits non triés se comportent toujours différemment", explique M. Schubert. "Chaque fois que le cobot pénètre dans le bac, il doit déterminer quel produit se trouve dans la position la plus élevée et est le meilleur à prélever."

Traitement de l'image

Ralf Schubert explique comment cela fonctionne: "Nous utilisons un système de traitement d'images soutenu par l'IA que nous avons développé nous-mêmes comme base de contrôle du tog.519. Il reconnaît à la fois les produits à prélever et l'environnement dans lequel ils doivent être placés. Il n'est pas nécessaire d'utiliser une caméra 3D coûteuse, une caméra 2D standard suffit amplement. Même pour la collecte de bacs, car dans ce cas, l'IA génère simplement les images 3D requises pour le cobot à partir des images fournies par la caméra."

Cela permet au cobot de 'voir' en permanence ce qu'il doit faire grâce aux images générées. "Cela élimine pratiquement la nécessité d'un processus de démarrage en cas de changement de format ou de nouvelle tâche à un endroit différent. Une fois configuré, le cobot Schubert se met immédiatement au travail."

Entraînement avec un ensemble de données d'images

L'apprentissage des réseaux neuronaux, ou apprentissage automatique, prend toujours du temps. On distingue généralement l'apprentissage supervisé et l'apprentissage par renforcement. Les deux types d'apprentissage sont basés sur un vaste ensemble de données d'images, mais ils diffèrent dans la manière dont ils sont mis en œuvre.

Dans l'apprentissage supervisé, le résultat de l'action souhaitée est connu et définissable avec précision, tandis que dans l'apprentissage par renforcement, le réseau s'entraîne lui-même grâce à un système de récompense.

Une plus grande flexibilité grâce à des changements de format rapides

Le réseau formé dans le robot Schubert démontre la rapidité avec laquelle de nouveaux formats peuvent être introduits avec différents produits sans avoir à reprogrammer à chaque fois. Grâce à l'IA, les changements de production peuvent être effectués de manière extrêmement efficace sans longs temps d'arrêt - qu'il s'agisse de la taille et de la forme des produits ou de la taille et du matériau de l'emballage.

Optimisation des trajectoires des robots

Chez Schubert, l'IA n'aide pas seulement le cobot à 'voir', mais aussi les robots des machines d'emballage à suivre de meilleures trajectoires. Le logiciel Schubert Motion, piloté par l'IA, permet d'optimiser les mouvements des robots d'emballage en termes de vitesse, de réduction des vibrations et d'efficacité énergétique.

Ralf Schubert travaille en étroite collaboration avec l'équipe de Dresde: "Schubert Motion nous permet de générer et d'améliorer les trajectoires des robots grâce à l'IA. Comparées aux trajectoires de robots programmées par l'homme, ces séquences de mouvements sont jusqu'à 20% plus rapides, plus économes en énergie et plus respectueuses de la mécanique."

Simplifier la technologie

Chez Schubert, l'IA a jusqu'à présent été principalement utilisée dans la commande des robots, où elle permet un fonctionnement plus simple, des processus plus rapides et plus souples, une plus grande efficacité énergétique et, en fin de compte, une réduction des coûts. Mais il est peu probable qu'elle s'arrête là.

Ralf Schubert conclut: "La simplicité est et restera la clé de la technologie d'emballage du futur. Ce qui pourrait être extrêmement intéressant dans ce contexte, c'est l'IA pour la programmation, la résolution de problèmes et la gestion des connaissances - comme ChatGPT, mais en tant que SchubertGPT. Un jour, il sera peut-être même possible de parler directement à la machine d'emballage, comme on le ferait avec un robot."

Photos: Gerhard Schubert