L’automatisation de pointe de Gefran redéfinit l’extrusion basée sur l’IA de Bausano

Dans le secteur de la transformation des matières plastiques, l’adoption croissante de solutions numériques et intelligentes redéfinit la manière dont les processus d’extrusion sont contrôlés et optimisés. C’est dans ce contexte que le partenariat entre Gefran et Bausano se renforce : une synergie qui intègre une automatisation de pointe et l’IA industrielle, dans laquelle Gefran met en œuvre l’architecture intelligente de la ligne, tandis que Bausano l’adapte spécifiquement à l’extrusion. Il en résulte une nouvelle génération de systèmes Bausano, encore améliorés par la technologie Gefran, qui garantit une plus grande simplicité d’utilisation et une expérience utilisateur encore plus intuitive.

La capacité à collecter, analyser et interpréter les données en temps réel — grâce à une intelligence distribuée sur l’ensemble du processus — permet de transformer les données générées par l’usine en informations immédiatement exploitables, capables d’aider concrètement les opérateurs dans leur prise de décision quotidienne. Il en résulte une production plus stable, plus efficace et plus réactive, dans laquelle les données deviennent un élément actif d’amélioration des performances : l’IA transforme les indicateurs clés de performance (KPI) du processus en actions concrètes et opportunes, contribuant ainsi à prévenir les anomalies et à garantir un flux de production continu et efficace.

Pour relever ces défis, Gefran présente G-Mation, une plateforme d’automatisation ouverte, modulaire et évolutive qui intègre le contrôle des processus, l’IoT industriel et l’intelligence artificielle générative. L’un de ses composants clés est l’automate G-Mation P6, un appareil monté en armoire qui combine les fonctionnalités d’un contrôleur de processus avec celles d’un dispositif en périphérie. L’automate garantit des temps de cycle allant jusqu’à 250 µs, prend en charge plusieurs topologies de réseau EtherCAT et intègre un serveur web offrant de multiples options de visualisation. Il met également en œuvre les normes de communication MQTT, OPC UA et Euromap, et prend en charge l’installation d’un agent VPN pour garantir des connexions réseau sécurisées sans avoir recours à des passerelles externes. De plus, l’architecture Docker permet d’ajouter de nouvelles applications sans affecter les performances de contrôle de la machine. L’architecture de l’automate G-Mation P6 a été conçue pour répondre aux exigences des nouvelles réglementations en matière de cybersécurité en intégrant le contrôle, la gestion de la visualisation, les applications et la connectivité cloud au sein d’un seul appareil. Cela réduit le nombre d’interfaces exposées aux cyberattaques et diminue considérablement les efforts nécessaires à la certification des machines.

C’est précisément sur cette architecture innovante de Gefran que Bausano a construit un nouveau paradigme pour l’extrusion de plastique pilotée par l’IA. Sur un marché où les opérateurs qualifiés se font de plus en plus rares, le défi — au-delà de l’automatisation — réside dans le transfert de l’expertise et des capacités de prise de décision directement dans le système de contrôle des processus. L’intégration d’algorithmes d’apprentissage automatique dans la ligne de production permet l’analyse en temps réel des données opérationnelles, prévient les anomalies et optimise dynamiquement les paramètres du processus. En effet, chaque seconde, une ligne d’extrusion génère des milliers de points de données que l’IA convertit en valeur mesurable, facilitant ainsi la formation des opérateurs, réduisant structurellement les temps d’arrêt et garantissant une plus grande stabilité, une sécurité accrue et de meilleures performances globales de la ligne.

C’est dans ce contexte que prend forme SPHERA, un écosystème d’IA directement intégré à la ligne d’extrusion et conçu pour fonctionner de manière coordonnée au sein d’une suite unique. Au cœur de la plateforme se trouve PHAROS, un moteur d’analyse qui permet la surveillance en temps réel des indicateurs clés de performance (KPI) dynamiques et du taux de rendement global (OEE), des diagnostics prédictifs et l’analyse des données historiques afin de prévenir les anomalies et de maintenir l’extrudeuse dans des conditions de fonctionnement optimales. Aux côtés de PHAROS, RANGER, fruit de la combinaison de modèles d’IA générative et agentique, est désormais capable de lire de manière autonome les données générées par PHAROS et d’intervenir de manière proactive pour prévenir les écarts et optimiser les performances. Entraîné et personnalisé spécifiquement pour répondre aux besoins uniques du client, il aide directement l’opérateur à effectuer des ajustements critiques en lui fournissant des suggestions contextuelles et fondées sur les données.

 

« L’adoption de l’intelligence artificielle dans les entreprises constitue désormais un facteur concurrentiel de plus en plus stratégique. Selon Eurostat, d’ici 2025, près de 20 % des entreprises européennes comptant au moins 10 salariés utiliseront des technologies basées sur l’IA, un chiffre qui dépasse les 55 % parmi les grandes entreprises », commente Renzo Privitera, directeur commercial chez Gefran, qui conclut : « Les véritables progrès en matière d’extrusion découlent de l’intégration de la mécanique, des données et de l’intelligence numérique, et c’est précisément à la capacité d’une entreprise à gérer la complexité — en la simplifiant — que l’on mesure sa capacité à être compétitive sur le marché. »

 

Massimiliano Fenili, responsable technique chez Bausano, déclare : « Lorsque l’infrastructure technologique et l’expertise en matière de procédés convergent, l’extrusion évolue vers un système véritablement intelligent, capable de s’adapter de manière dynamique aux variables de production », conclut-il. « C’est là, une fois de plus, toute la valeur de la collaboration entre Bausano et Gefran : le développement conjoint d’une solution de pointe spécialement conçue pour l’extrusion, déjà opérationnelle sur le terrain avec des résultats concrets et mesurables. »