Metalblog - By Patrick Hairy qui est passionné par l'intelligence artificielle. Il nous livre son point de vue sur les applications potentielles de l'IA en fonderie. C'est à lire dans #MetalBlog #metallurgie #intelligenceartificielle ! https://buff.ly/3epCcjs
Intelligence artificielle - les technologies existantes.

L’intelligence artificielle (IA) en métallurgie (fonderie, …) va peu à peu se développer (d’abord dans les grands groupes, puis dans les ETI et les PME) avec la
démocratisation des technologies du numérique, la présence de data en grand nombre et sous la pression des donneurs d’ordre, eux même de plus en plus utilisateurs de ces technologies. C’est aussi un moyen de pérenniser les savoirs (turnover, départ en retraite, …), de limiter les délais de développement et de mise au point, de se démarquer de la concurrence et d’offrir un meilleur niveau de qualité pour les produits moulés. Cet article dresse un panorama des technologies de l’intelligence artificielle – au travers des systèmes experts, des réseaux de neurones et des jumeaux numériques – en expliquant leurs principes de base, leurs développements, applications potentielles en fonderie et enfin leurs points forts et limitations.
La fonderie, des phénomènes complexes
Les procédés de transformation des alliages par voie de fonderie sont complexes. En effet, ils mettent en jeu des phénomènes multi physiques couplés (thermique, fluidique, …, mécanique, chimique), des changements de phase (solide / liquide) et des régimes transitoires (montée en régime thermique d’un outillage métallique par exemple). Les procédés de fonderie sont également multiples (moulage sable, cire perdue, centrifugation, …, fonderie sous pression) avec pour chacun d’eux des spécificités techniques, des marchés privilégiés (automobile, aéronautique, agricole, médical, …), des métallurgies diverses (fonte, aluminium, acier, titane, …). La problématique de la qualité des pièces (rebut interne et retour client) est d’ailleurs prioritaire avec des donneurs d’ordre souvent très exigeants (just-in-time, coût d’arrêt d’une chaîne de montage, …). Pour répondre à ces enjeux, au-delà des savoir-faire du personnel de bureau d’études et de production (opérateur, technicien, ingénieur), il sera de plus en plus nécessaire d’utiliser tout ou partie des outils numériques actuels ou en développement issus des technologies de l’IA.
Les différentes technologies de l’intelligence artificielle