Objectifs et défis de la fabrication

Effectué

Les processus de fabrication impliquent des tâches complexes et physiques qui nécessitent précision, coordination et sécurité. De plus, les systèmes de fabrication font souvent face à des environnements dynamiques et incertains qui demandent adaptabilité et résilience. Pour résoudre ces problèmes, l’IA peut permettre une meilleure intégration, moins de frictions et la simplification des processus dans la chaîne de valeur de fabrication. En suivant et en développement ces principes, cette unité explore les objectifs et les défis de l’IA dans la fabrication.

Objectifs

Lorsque les entreprises de fabrication implémentent des solutions IA, elles s’attendent à résoudre ces problèmes métier.

• Équilibrer les aspects humains et technologiques de la production : La plupart des usines s’appuient sur le travail de concert des employés et des robots. Une main-d’œuvre vieillissante et la perte ultérieure de connaissances institutionnelles dérangent cet équilibre, car 46 % des travailleurs de première ligne disent que les pénuries de travailleurs rendent le travail difficile.¹ L’IA peut rétablir l’équilibre en améliorant les compétences et les capacités des travailleurs, tout en automatisant et en facilitant les tâches répétitives ou dangereuses.
• Promouvoir la sécurité des travailleurs : Les solutions IA permettent aux entreprises d’éviter les accidents et de surveiller les conditions de santé. En utilisant l’IA, les fabricants peuvent créer un environnement plus sûr pour leurs employés.
• Automatiser et simplifier : Le secteur de la fabrication s’attend à ce que l’automatisation de l’IA simplifie les tâches, réduise les erreurs et augmente l’efficacité.
• Analyser les données pour la création de valeur : L’IA peut aider à collecter et analyser des données à partir de différentes sources industrielles, telles que des capteurs, des machines, des clients et des fournisseurs. L’objectif est de créer de la valeur et d’optimiser la prise de décision.
• Garantir le flux et l’intégration : Les flux de travail des usines sont trépidants et doivent être parfaitement synchronisés pour optimiser la productivité. L’IA peut aider à cette tâche en coordonnant les processus à chaque étape du cycle de fabrication, de la conception à la livraison.
• Réduire les coûts énergétiques : L’IA permet aux fabricants de surveiller et d’optimiser la consommation d’énergie. Ce cas d’usage permet aux usines de réduire leur empreinte carbone et d’économiser de l’argent.
• Concevoir des stratégies d’approvisionnement multi-shore : Les fabricants doivent diversifier leur chaîne d’approvisionnement en travaillant avec plusieurs fournisseurs. Cette tâche implique de prendre en compte les compromis entre les coûts, la qualité, la vitesse et les risques. Les solutions IA peuvent vous aider à gérer ces informations pour prendre les meilleures décisions possibles.
• Respecter les réglementations environnementales : À mesure de l’augmentation de la sévérité des réglementations environnementales, les fabricants peuvent utiliser des solutions IA pour éviter les amendes, améliorer leur réputation et contribuer au développement durable.

Défis

Un premier ensemble de défis pour les solutions IA dans la fabrication implique des difficultés dans la curation et la gestion des données.

• Les clients ou types de données de niche : Les modèles IA traditionnels fonctionnent en recherchant des modèles dans de grandes quantités de données. Par conséquent, ils ont du mal à gérer les clients ou les types de données de niche sans suffisamment de données ou de normalisation. Dans ces situations, il peut être plus efficace de réutiliser des modèles de langage volumineux préentraînés (LLMs), tels que ceux inclus dans le service Azure OpenAI.
• Types de fichiers uniques et documents physiques : Les fabricants fonctionnent généralement avec une proportion plus élevée de types de fichiers uniques tels que des fichiers .cad ou des documents physiques tels que des contrats signés. Les systèmes IA n’ingèrent pas directement ces documents. Vous devez donc les transformer.
• Stratégies restrictives : Parfois, il n’est pas facile d’accéder aux informations et aux outils dont vous avez besoin. Vous devrez peut-être parcourir des stratégies de protection des données complexes et des exigences d’accès. En outre, les conseils et les lois des travailleurs peuvent limiter l’utilisation de l’IA dans certains contextes.
• Informations internes confidentielles : D’autres fois, votre propre organisation vous oblige à gérer certaines informations avec un soin supplémentaire. Par exemple, les informations sur les prix de fabrication ou les documents de conception sont très sensibles et vous devez les empêcher d’être divulguées ou utilisées à mauvais usage par des parties non autorisées.
• Infrastructure de données insuffisante : Les solutions IA sont souvent bloquées, car elles s’appuient sur des référentiels de connaissances complexes et fastidieux. 22 % des fabricants ne parviennent pas à mettre à l’échelle leur solution IA, car ils n’ont pas les outils nécessaires pour traiter et analyser les données.²
• Incapacité d’obtenir des informations détaillées exploitables : Enfin, la plupart des fabricants ont du mal à obtenir ce dont ils ont besoin après avoir implémenté les outils ERP (Enterprise Resource Planning). Seuls 17 % des dirigeants de la fabrication déclarent réussir cette tâche.³ En règle générale, cette question est due à l’absence d’exigences techniques et organisationnelles pour que ces outils soient entièrement opérationnels.

Toutefois, d’autres défis peuvent survenir des relations entre les fabricants et les clients.

• Surdépendance auprès de petits clients traditionnels : De nombreuses petites entreprises familiales et indépendantes n’ont pas de service informatique et ont une approche de la technologie peu conventionnelle. Les entreprises manufacturières B2B (Business-to-Business) qui s’appuient trop sur ces clients peuvent avoir des difficultés à essayer d’obtenir des données utiles de leur part.
• Inflation : L’inflation écrase tant les marges économiques qu’il peut être difficile de trouver les ressources nécessaires pour implémenter des systèmes d’IA ou convaincre les clients de payer l’investissement requis.
• L’augmentation des attentes des clients par rapport au service et aux produits : Les médias ont récemment créé beaucoup d’enthousiasme autour de l’IA générative et des technologies similaires. C’est vrai que ces outils sont puissants et qu’ils peuvent faire une différence pour votre entreprise. Toutefois, les clients ont souvent des attentes irréalistes quant à ce qu’une solution basée sur l’IA peut offrir. Une approche pédagogique est parfois nécessaire pour orienter les clients vers des scénarios d’IA plus réalistes.

Conseil

Prenez un moment pour prendre en compte d’autres objectifs ou défis spécifiques à votre organisation.

Examinons ensuite les cas d’usage de fabrication basés sur l’IA les plus courants pour que votre entreprise atteigne ces objectifs.