La production du Nissan Ariya dans l'Usine Intelligente | Photo: Nissan
Depuis de nombreuses années, l’automatisation a permis de réduire le nombre de travailleurs nécessaires à la construction de voitures en utilisant des robots pour effectuer les tâches les plus difficiles ou les plus fastidieuses sur la chaîne de montage, mais Nissan teste actuellement un programme qui pourrait remplacer la quasi-totalité des employés de l’usine.
Une multitude de nouveaux robots ont été installés dans l’usine Nissan de Tochigi, au nord de Tokyo, dans le cadre du processus de conversion nécessaire pour préparer les installations à la production du prochain VUS électrique Ariya.
Ces robots peuvent effectuer seuls presque toutes les étapes du processus d’assemblage, y compris la peinture des véhicules et l’inspection de la finition pour détecter toute imperfection.
Les machines utilisent également l’intelligence artificielle afin d’apprendre de leurs erreurs et de faire des ajustements pour améliorer leurs performances.
La chaîne de montage est conçue pour pouvoir produire des véhicules électriques, des véhicules hybrides et des véhicules à essence au même endroit, sans qu’il soit nécessaire d’installer des stations différentes pour chacun d’entre eux ou de prévoir une longue période de transition entre les différents types de véhicules, ce qui augmente la production et les profits.
Cette usine, dont la production régulière devrait débuter en avril 2022, ne nécessite que des employés chargés de relever les données collectées par les robots, ainsi qu’une équipe de maintenance qui veille au bon fonctionnement de toutes les machines.
Le constructeur automobile envisage de mettre en œuvre des solutions similaires dans ses autres usines en Asie et en Europe, et éventuellement de les étendre aux usines de Renault, puisque les deux entreprises sont membres d’une alliance.
La réduction du nombre d’employés permettrait évidemment aux constructeurs automobiles de réaliser des économies, mais aussi de poursuivre la production en cas de pénurie de main-d’œuvre, comme celles provoquées par la pandémie dans la dernière année.
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