Les technologies d’IA, de ML et d’automatisation sont en train de remodeler en profondeur les industries. Une récente enquête de Deloitte indique que 93 % des entreprises manufacturières estiment que l’IA sera une technologie clé pour stimuler la croissance et l’innovation.
L’industrie manufacturière a tout à gagner car elle s’appuie sur différents systèmes d’ingénierie qui génèrent de grandes quantités de données, lors de la curation des données, de la conception, ou encore lors de la création de modèles d’IA dans la fabrication des produits. Ces systèmes peuvent être liés à la gestion du cycle de vie des produits (PLM), la planification des ressources de l’entreprise (ERP), ou encore le pilotage de la production (MES). En outre, il existe une grande diversité de données dans l’écosystème des fournisseurs, des équipementiers, des régulateurs et d’autres parties prenantes.
D’autre part, les fusions et acquisitions courantes dans cette industrie, entraînent la nécessité d’intégrer constamment de nouveaux concepts, de nouvelles données et une nouvelle culture au sein des entreprises.
L’IA et le Machine Learning (ML) au service des résultats de l’entreprise
Au cours des dernières années, l’IA et l’automatisation ont eu un impact significatif sur l’industrie manufacturière en offrant la possibilité d’examiner les données historiques, de les nettoyer et de les rationaliser. L’IA peut supprimer les informations en double et réduire le nombre de biais afin d’assurer la normalisation de la base de données.
Les systèmes traditionnels d’ingénierie ont permis jusqu’à aujourd’hui de traiter, conserver et réutiliser les connaissances existantes. Ces systèmes transitent vers l’IA de nouvelle génération. Ils offrent une plus grande précision et une meilleure traçabilité, qui sont des atouts importants pour la recherche et le développement de la plupart des chaînes de valeur des produits. Les grands modèles de langage permettent désormais d’apporter l’échelle nécessaire au traitement et à l’extraction des connaissances à chaque fois que cela est nécessaire.
Les algorithmes d’IA peuvent piloter des analyses prédictives de la demande et de l’offre en utilisant des modèles ML simples, des modèles de réseaux neuronaux ou des réseaux neuronaux profonds.
Intégration et centralisation des données
Les outils alimentés par l’IA peuvent collecter et intégrer des données provenant de divers systèmes d’enregistrement, tels que les logiciels de CAO/FAO, les appareils IoT, les systèmes ERP, et plus encore, et compléter les entreprises grâce à leurs capacités d’IA. Par exemple, un réseau neuronal artificiel a été utilisé pour une entreprise aérospatiale mondiale afin d’aider à équilibrer les moteurs d’avion.
Nettoyage et préparation des données
L’automatisation peut contribuer au nettoyage et à la préparation des données pour l’analyse, en réduisant les efforts manuels et le temps requis pour le nettoyage des données. Par exemple, une classification et un résumé de documents juridiques ont été fournis à une entreprise d’informatique et d’électronique grand public.
Maintenance prédictive
Les modèles de maintenance prédictive pilotés par l’IA analysent les données provenant de capteurs et d’appareils IoT pour prédire quand un équipement ou une machine est susceptible de tomber en panne. Par exemple, une société minière mondiale utilise des camions lourds de type mammouth pour transporter le minerai. Un travail a été mené avec leurs équipes pour développer les modèles de diagnostic et de pronostic pour les camions afin d’identifier et de prédire les défaillances. L’ensemble du processus a été développé dans le cadre d’un projet de retour sur investissement.
Recommandations contextuelles et optimisation des performances
L’ingénierie des connaissances peut être utilisée pour développer des systèmes de recommandation qui fournissent aux utilisateurs des contenus, des produits ou des services pertinents en fonction de leurs préférences et de leur comportement. Cela peut grandement améliorer l’expérience de l’utilisateur en rendant les interactions plus efficaces et plus satisfaisantes.
Le contrôle et l’optimisation des performances des produits par le biais de tests utilisateurs permettent d’identifier et de résoudre les problèmes qui ont une incidence sur l’expérience des utilisateurs, ce qui débouche sur des conceptions plus accessibles.
Les ingénieurs logiciels peuvent développer des solutions logicielles personnalisées et des outils d’automatisation qui rationalisent divers processus de fabrication. Cela permet de réduire le travail manuel, de minimiser les erreurs et de garantir une qualité constante des produits, ce qui améliore l’expérience des opérateurs et des utilisateurs finaux.
Maximiser le potentiel de l’IA
Il n’est pas facile pour les fabricants d’intégrer les capacités de l’IA dans leurs systèmes et infrastructures existants. Il existe une résistance culturelle, un manque de talent et l’incapacité d’absorber les nouveaux algorithmes d’IA dans les systèmes existants. Ainsi, il est essentiel de préparer l’organisation à surmonter les obstacles, à conduire le changement et à favoriser une culture de l’innovation pour que l’adoption de l’IA soit couronnée de succès. Les chefs d’entreprise doivent ainsi identifier les freins technologiques qui entravent l’adoption de l’IA, telles que l’infrastructure obsolète, le manque de talents qualifiés ou les problèmes de cybersécurité, la croissance future de l’entreprise, et y remédier par le biais d’investissements et de formations.
Les leaders du secteur doivent ainsi devenir les fers de lance de l’innovation et du changement. Il se doivent de créer des espaces et des processus qui encouragent les employés à réfléchir, à expérimenter et à proposer des idées novatrices. Aussi, ils doivent mettre en place les formations nécessaires pour leurs employés et tirer ainsi pleinement parti des nouvelles technologies pour prendre les devants sur le secteur.
