Opinion | IA, Machine Learning et productivité de fabrication

L’analyse prédictive, dont les prévisions de croissance envisagent un total de 9 milliards de dollars d’ici 2020 , est sur le point de fournir aux industriels un accès à une veille économique performante, impactant ainsi radicalement leur productivité. Dans cet esprit, voici plusieurs exemples de l’impact de l’Intelligence artificielle et du Machine Learning sur la productivité des industriels.

Rationalisation des opérations.

Alors que les supply chains industrielles actuelles sont de plus en plus rationnelles et avisées, il reste cependant quelques aspects qui nécessiteraient une surveillance additionnelle pour identifier les zones d’améliorations potentielles, comme les retards, le temps de production, les résultats, etc.

L’automatisation « ne constitue plus un avantage compétitif, elle est à présent nécessaire à l’exploitation normale d’une entreprise ». Bien que le niveau de production actuel réponde à la demande d’aujourd’hui, il ne répondra pas forcément à la demande de demain. Le Machine Learning aide à synthétiser les données de production pour identifier les problèmes, par exemple, sur les performances des machines. En outre, elle offre à l’entreprise un meilleur suivi en temps réel pour que les ajustements puissent être effectués dans les meilleurs délais. Ces informations seront essentielles dans les années à venir, sachant que l’espace industriel tend à se consolider et devient de plus en plus compétitif. Attendez-vous donc à ce que les industries deviennent de plus en plus agiles.

Prévoir la demande.

Associée aux opérations, l’analyse prédictive et l’IA permettent aux industriels de gagner du temps en anticipant la demande pour de nouvelles machines ou pièces détachées. Les tableaux Excel qui permettaient de gérer les inventaires et la distribution jusqu’à présent, paraissent obsolètes face aux analyses prédictives et au Machine Learning, ces activités sont aujourd’hui plus dynamiques et affinées que jamais.

Le suivi de l’inventaire – ainsi que la recherche des meilleurs prix – peut s’avérer être une tâche laborieuse. Cependant, les industriels peuvent tirer avantage de l’analyse prédictive et IA pour automatiser complètement ces procédés. Ils pourront ainsi consacrer plus de temps à d’autres activités, et changer dynamiquement la tarification et les niveaux de stock en fonction des conditions du marché pour atteindre des résultats optimisés.

Service de terrain 2.0

Alors que de plus en plus d’entreprises de l’industrie basculent vers un modèle centré sur les services pour maximiser la disponibilité des actifs – en se concentrant sur la maintenance des machines en fonction et le remplacement des pièces en amont des pannes – la maintenance proactive et les services sur site efficaces vont continuer à se prendre de l’importance.

Du diagnostic aux réparations, le service sur site est d’ores et déjà l’une des tâches les plus chronophages pour les industriels et leurs équipes. Mais avec la croissance de l’Internet des Objets et l’influence des pièces détachées intelligentes, il y a un flux inédit de données à disposition des équipes de service de terrain. Grâce à l’IA et aux solutions d’analyse prédictive, les équipes peuvent se maintenir informées sur le statut et l’état de chaque pièce de machinerie, et être avisées si une maintenance proactive est nécessaire.

Par ailleurs en cas de panne, le service sur site peut utiliser les données de l’Internet des Objets et le Machine Learning pour diagnostiquer les problèmes et effectuer les réparations nécessaires rapidement. Cela permettra de réduire le nombre de déplacements des équipes, et à terme le temps passé pour compléter les réparations tout au long du cycle de vie des machines.

Bien qu’elles soient encore au stade de développement, le Machine Learning et l’IA font partie des innovations les plus révolutionnaires pour les industriels. À terme, elles continueront à favoriser les industriels qui les intègrent à leur stratégie.