Les imprimantes 3D laissent des « empreintes digitales » cachées qui révèlent l'origine des pièces
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Un nouveau système d'intelligence artificielle identifie l'origine des pièces imprimées en 3D jusqu'à la machine qui les a fabriquées. Cette technologie pourrait permettre aux fabricants de surveiller leurs fournisseurs et de gérer leurs chaînes d'approvisionnement, en détectant les problèmes en amont et en vérifiant que les fournisseurs respectent les processus convenus.
Une équipe de chercheurs dirigée par Bill King, professeur de sciences et d'ingénierie mécaniques à l'Université de l'Illinois à Urbana-Champaign, a découvert que les pièces fabriquées par fabrication additive, aussi appelée impression 3D, portent une signature unique, issue de la machine qui les a fabriquées. Cette découverte a inspiré le développement d'un système d'IA capable de détecter cette signature, ou « empreinte digitale », à partir d'une photographie de la pièce et d'en identifier l'origine.
« Nous sommes toujours étonnés de voir que cela fonctionne : nous pouvons imprimer la même conception de pièce sur deux machines identiques – même modèle, mêmes paramètres de processus, même matériau – et chaque machine laisse une empreinte unique que le modèle d'IA peut remonter jusqu'à la machine », a déclaré Bill King. « Il est possible de déterminer précisément où et comment une pièce a été fabriquée. Vous n'êtes pas obligé de croire votre fournisseur sur parole. »
Les résultats de cette étude ont été récemment publiés dans la revue partenaire de Nature, Advanced Manufacturing.
Selon Bill King, cette technologie a des implications majeures pour la gestion des fournisseurs et le contrôle qualité. Lorsqu'un fabricant confie à un fournisseur la production de pièces pour un produit, celui-ci s'engage généralement à respecter un ensemble spécifique de machines, de processus et de procédures d'usine et à ne pas apporter de modifications sans autorisation.
Cependant, cette disposition est difficile à appliquer. Les fournisseurs apportent souvent des modifications sans préavis, du processus de fabrication aux matériaux utilisés. Ces modifications sont généralement bénignes, mais elles peuvent également entraîner des problèmes majeurs sur le produit final.
« Les chaînes d'approvisionnement modernes reposent sur la confiance », ajoute Bill King. « Des audits et des visites de sites sont effectués dès le début de la relation. Mais pour la plupart des entreprises, il est impossible de surveiller en permanence leurs fournisseurs. Les modifications apportées au processus de fabrication peuvent passer inaperçues pendant longtemps, et on ne s'en aperçoit qu'au moment de la fabrication d'un lot défectueux. Tous les acteurs du secteur manufacturier ont un cas de fournisseur qui a modifié quelque chose sans autorisation et a causé un grave problème. »
En étudiant la répétabilité des imprimantes 3D, l'équipe de recherche de King a constaté que les tolérances dimensionnelles des pièces étaient corrélées avec les machines individuelles. Cela a incité les chercheurs à examiner des photographies des pièces. Il s'est avéré qu'il était possible de déterminer la machine spécifique ayant fabriqué la pièce, le procédé de fabrication et les matériaux utilisés – l'« empreinte » de la production.
« Ces empreintes digitales de fabrication sont restées invisibles », précise Bill King. « Il existe des milliers d'imprimantes 3D dans le monde et des dizaines de millions de pièces imprimées en 3D utilisées dans les avions, les automobiles, les dispositifs médicaux, les produits de consommation et une multitude d'autres applications. Chacune de ces pièces possède une signature unique détectable par l'IA. »
L'équipe de recherche de King a développé un modèle d'IA permettant d'identifier les empreintes digitales de production à partir de photographies prises avec des smartphones. Ce modèle d'IA a été développé à partir d'un vaste ensemble de données, comprenant des photographies de 9 192 pièces fabriquées sur 21 machines de six entreprises et selon quatre procédés de fabrication différents. Lors de l'étalonnage de leur modèle, les chercheurs ont constaté qu'une empreinte digitale pouvait être obtenue avec une précision de 98 % sur seulement 1 millimètre carré de la surface de la pièce.
« Nos résultats suggèrent que le modèle d'IA peut faire des prédictions précises lorsqu'il est entraîné avec seulement 10 pièces », a déclaré Bill King. « En utilisant seulement quelques échantillons d'un fournisseur, il est possible de vérifier tout ce qu'il livre ensuite. »
King estime que cette technologie a le potentiel de révolutionner la gestion de la chaîne d'approvisionnement. Grâce à elle, les fabricants peuvent détecter les problèmes dès les premières étapes de la production et économiser le temps et les ressources nécessaires pour identifier l'origine des erreurs. Cette technologie pourrait également servir à retracer l'origine des marchandises illicites.
par Michael O'Boyle, Université de l'Illinois, Grainger College of Engineering
Miles Bimrose, Davis McGregor, Charlie Wood et Sameh Tawfick ont également contribué à cet ouvrage