Trois façons dont l'IA améliore les opérations de fabrication

Jonathan Whiteside, consultant principal en technologie chez Dept, détaille les trois façons dont l'IA améliore les opérations de fabrication...

L'industrie 4.0 est devenue plus qu'un mot à la mode dans le monde de la fabrication ; c'est la nouvelle réalité. Une réalité accélérée par la pandémie de Covid-19. Au cours des trois premiers mois de l'installation de la pandémie, le numérique a progressé de l'équivalent de dix ans, à mesure que les entreprises et les consommateurs s'adaptaient à un monde en ligne.

Les principes clés d'une entreprise prête pour l'avenir - agilité, résilience et innovation - peuvent tous être aidés par l'investissement dans des solutions numériques. Avec la pression pour rationaliser les opérations, réduire les coûts et maximiser les revenus, la transformation numérique est devenue un impératif.

« Les gagnants de la transformation numérique utilisent une technologie de rupture pour relever les défis commerciaux, en favorisant l'amélioration par le biais d'applications pratiques. La numérisation des processus opérationnels est essentielle pour que les fabricants puissent faire face aux exigences et aux défis de la crise, et est considérée comme une avancée naturelle dans l'évolution de la fabrication », a déclaré Jonathan Whiteside, consultant principal en technologie au département 

« Heureusement, l'innovation a maintenant atteint un point où les technologies émergentes telles que l'IA et l'Internet des objets (IoT) sont largement disponibles, contribuant à accélérer la transformation des entreprises de fabrication traditionnelles. Il existe trois domaines clés dans lesquels les fabricants peuvent mettre en œuvre l'IA pour devenir plus résilients et améliorer leurs résultats :la prévision, la maintenance conditionnelle et la communication."

#1 - Planification et prévision de la demande

L'apprentissage automatique a la capacité d'automatiser l'analyse et de détecter des modèles de données à un rythme impossible à atteindre pour les humains. Cela peut amener la segmentation des données au-delà des simples clusters de mots clés et ouvre la possibilité de glaner des informations à partir de nouvelles sources de données. Appliqués aux modèles de prévision, les résultats sont impressionnants. Selon , les prévisions basées sur l'IA peuvent réduire les erreurs de 30 à 50 % dans les réseaux de la chaîne d'approvisionnement. L'amélioration de la précision entraîne une réduction de 65 % des ventes perdues en raison de situations de rupture de stock et une diminution des coûts d'entreposage d'environ 10 à 40 %. L'impact de l'IA au sein de la chaîne d'approvisionnement se situe entre 1,2 T et 2 T $ en

Avec ces statistiques à l'esprit, il n'est pas étonnant que l'apprentissage automatique soit adopté par les planificateurs de la demande de l'industrie. La rapidité et la précision des prévisions d'apprentissage automatique offrent de multiples avantages, l'amélioration de l'expérience client résultant d'une meilleure disponibilité n'étant que la pointe de l'iceberg. Lorsque les prévisions sont fiables, les niveaux de stock tampon peuvent être abaissés, réduisant ainsi le fonds de roulement et libérant un espace précieux. De meilleures prévisions peuvent générer des économies sur l'ensemble de la chaîne de valeur, de l'amélioration de la planification des transports à l'optimisation des horaires de travail.

L'amélioration de la précision des prévisions de la demande donne des résultats solides dans tous les secteurs, les fabricants de biens de consommation emballés étant en tête du peloton. La multinationale française Danone Group améliore la coordination de la planification entre le marketing, les ventes, la gestion des comptes et la chaîne d'approvisionnement grâce au machine learning. Grâce à la modélisation de la demande basée sur l'IA, et atteindre ses niveaux de service cibles pour les inventaires au niveau des canaux ou des magasins. Le système a permis une réduction de 20 % des erreurs de prévision, une réduction de 30 % des ventes perdues, une réduction de 30 % de l'obsolescence des produits et une réduction de 50 % de la charge de travail des planificateurs de la demande.

L'apprentissage automatique et l'IA n'influencent pas seulement comment les entreprises fabriquent, mais aussi que ils fabriquent. Avec le pouvoir d'identifier l'évolution des goûts des consommateurs, en analysant les données et en repérant les tendances, les entreprises d'aliments emballés peuvent réagir en changeant d'ingrédients pour créer des offres spéciales à durée limitée qui trouveront un écho auprès des consommateurs. Il existe également des opportunités majeures pour identifier les domaines possibles d'expansion du produit tout en accélérant le processus pour un lancement plus rapide.

#2 - Développement et maintenance

L'entretien manuel de l'équipement de fabrication est coûteux et prend du temps, et il présente un risque élevé de dysfonctionnement de l'équipement, ce qui affecte énormément le calendrier de production et diminue la productivité. Pour ces raisons, prédire quand les machines sont susceptibles de tomber en panne est l'utilisation la plus populaire de l'IA dans le secteur manufacturier aujourd'hui.

« Les temps d'arrêt imprévus peuvent être évités grâce à la maintenance prédictive. Les fabricants sont en mesure d'élaborer un plan de protection de la viabilité des actifs indiquant quand il sera le plus viable de mettre à niveau l'équipement en répondant aux alertes et en résolvant les problèmes mineurs au fur et à mesure qu'ils surviennent. Les algorithmes d'apprentissage automatique supervisés et non supervisés interprètent les changements dans les données en temps réel. En quelques secondes, il peut détecter des processus, des produits et des flux de travail jusque-là inconnus en exploitant une variété de types de données », a déclaré Whiteside.

Les données des capteurs sont recueillies à partir de l'équipement lui-même détectant la chaleur, les vibrations et les mouvements, tandis que les données de l'automate programmable (PLC) suivent les entrées et les sorties de la machine. Les données de vision par ordinateur sont capturées à partir de caméras dans l'usine et les données de séries chronologiques déterminent l'état de la machine en fonction de son historique. Les sources de données externes pertinentes sont également prises en compte, comme les conditions météorologiques changeantes ou les effets d'entraînement des équipements connexes. Ces résultats fournissent une excellente source de données contextuelles qui peuvent être utilisées pour la formation de modèles d'apprentissage automatique, le développement de produits et l'optimisation de la production de la chaîne de montage.

#3 - Stratégies de communication

L'IA et l'apprentissage automatique ne sont pas réservés aux processus opérationnels. Sa capacité à détecter des modèles provenant de diverses sources telles que l'audio, l'image et la vidéo peut améliorer la façon dont vous communiquez avec vos clients et vos employés. Appliquées à vos canaux de communication, les entreprises peuvent réaliser d'énormes gains de temps.

Un chat-bot IA pourrait alléger la pression sur votre centre d'appels et libérer les équipes de vente sur le terrain pour qu'elles se concentrent sur l'acquisition de nouveaux clients, tout en fournissant des réponses opportunes et pertinentes aux requêtes de vos clients. Si vous utilisez des jumeaux numériques, vous devez également connaître les cycles de maintenance et savoir quand des mises à niveau ou des problèmes potentiels de vos produits peuvent survenir. L'automatisation du processus de communication pour informer vos clients rapidement avant qu'ils n'aient besoin de vous contacter vous fera gagner des félicitations dans les enjeux du service client.

Grâce aux progrès de la connectivité réseau en ligne, plus récemment au déploiement d'appareils connectés 5G et au renforcement continu de Bluetooth, il est plus facile que jamais de connecter les différents appareils qui permettent des fonctions commerciales clés. Il existe deux façons d'y parvenir :l'analyse des données et l'automatisation. Ces données interconnectées sont souvent collectées via un logiciel cloud, regroupant les données en un seul endroit facilement accessible. Une entreprise peut utiliser des applications cloud pour collecter des informations sur les FAQ des sites Web les plus recherchés, l'enregistrement d'exécution et de retour et les données d'approvisionnement en matériaux. Cela permet de suivre à quel moment les clients ont commencé à rencontrer un problème particulier avec un produit, si le problème peut être résolu par l'assistance ou nécessite un rappel, et s'il correspond à une commande particulière d'un fournisseur. Ensemble, le problème et la solution peuvent être déduits.

Aller de l'avant avec des solutions évolutives

Les entreprises manufacturières du monde entier ont accéléré la numérisation en réponse aux défis posés par la pandémie de Covid-19. Au Royaume-Uni, plus de deux fabricants sur cinq (43 %) ont déclaré cela pour leurs activités commerciales respectives au cours de l'année. Et, bien que près de 95 % des fabricants mondiaux ou des opérateurs de la chaîne d'approvisionnement déclarent avoir été touchés négativement par la pandémie, 82 % se sentent désormais prêts à faire face à un événement similaire à l'avenir. Leur principal atout est la capacité de transformer et d'adopter les catalyseurs numériques.

Inspirez-vous et apprenez des leaders mondiaux. Par exemple, de plusieurs manières; optimiser la consommation d'énergie dans les usines pendant la production en direct ; contrôles de qualité opérés par machine et ajustement autonome de la position des rotors des éoliennes pour augmenter les rendements du parc éolien. apporter de nouveaux niveaux de contrôles de qualité à ses centres de fabrication. Les composants de fabrication sont examinés de près en utilisant la radiographie industrielle pour vérifier l'intégrité de chaque pièce et sa structure interne.

L'industrie manufacturière est plus équipée que jamais pour utiliser des stratégies d'IA, et la valeur de le faire est devenue très claire. En se concentrant sur la numérisation, en se rapprochant des utilisateurs finaux et en innovant dans l'écosystème numérique pour s'assurer que les besoins des clients peuvent être satisfaits, les fabricants peuvent éviter la banalisation, être mieux placés pour battre la concurrence et fidéliser à long terme les clients nouveaux et existants. clients.

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