Établir une base d'IA robuste pour l'excellence en atelier

À mesure que la technologie de l’IA se développe, les fabricants lui trouvent des applications dans les ateliers. Selon All About AI, 43 % des fabricants mettent activement en œuvre l'IA pour des applications telles que la maintenance prédictive, le contrôle qualité, l'optimisation des processus, la planification de la production et la capture des connaissances. Images fournies par ECI Software Solutions.

En l’espace de quelques années seulement, l’IA est passée d’un concept futuriste à un outil viable pour les opérations quotidiennes dans les ateliers. Et avec 43 % des fabricants mettant activement en œuvre l'IA dans leurs opérations, selon les données de All About AI1, cette pratique devient de plus en plus courante dans les ateliers, en particulier dans des applications telles que :

• Maintenance prédictive Les capteurs installés sur les machines-outils peuvent fournir des données qui, lorsqu'elles sont analysées avec l'IA, prédisent les besoins de maintenance et évitent les temps d'arrêt imprévus.
• Contrôle qualité en temps réel. Les systèmes d'IA peuvent utiliser les données des systèmes de vision pour détecter les défauts des pièces (même ceux qui sont invisibles à l'œil humain, comme les microfissures) pendant la production.
• Optimisation intelligente des processus. L'IA peut analyser les données de production en temps réel, permettant aux fabricants d'ajuster les paramètres et d'identifier les inefficacités. Les ateliers peuvent planifier les tâches de manière dynamique, équilibrer les charges de travail entre les machines et minimiser les temps de configuration pour mieux utiliser les ressources, réduire le gaspillage et livrer les pièces plus rapidement.
• Planification de la production basée sur la demande. L'IA peut utiliser l'historique des commandes et les données du marché pour suggérer des calendriers de production qui répondent à la demande réelle et attendue.
• Capture de connaissances. L'IA préserve les connaissances tribales en enregistrant l'expertise et en la transformant en instructions numériques pour les nouveaux arrivants.

Cette technologie arrive alors que l’industrie manufacturière est confrontée à un certain nombre de défis. Même si l’emploi dans le secteur manufacturier américain s’est stabilisé, la pénurie de main-d’œuvre qualifiée persiste, faisant de l’automatisation une nécessité et non un luxe. Les tendances de la chaîne d'approvisionnement évoluent également :selon Deloitte2, les délais de livraison moyens se sont améliorés à 81 jours en 2024, mais restent supérieurs aux niveaux d'avant la pandémie, ce qui indique que les clients exigent des délais plus courts ainsi qu'un travail de meilleure qualité et plus de flexibilité de la part de leurs fournisseurs.

Toutefois, cela peut s'avérer difficile, voire accablant, pour les petits et moyens fabricants. pour comprendre comment et où commencer à mettre en œuvre l’IA dans leurs opérations. Cela est particulièrement vrai pour les magasins dotés de systèmes logiciels obsolètes et déconnectés, car sans infrastructure numérique, données centralisées et processus rationalisés, les magasins ne peuvent pas exploiter la puissance de l'IA.

Le logiciel ERP fournit une base pour l'IA en servant de référentiel centralisé et structuré pour des informations à jour sur différentes facettes d'une entreprise de fabrication, de la gestion des stocks et de la planification de la production aux informations financières et aux données clients.

L'ERP comme fondement de l'IA

L'ERP unifie les systèmes et processus fragmentés d'un magasin, de la gestion des stocks et de la planification de la production aux informations financières et aux données clients, en un tout cohérent.

Il sert de source de données centralisées, structurées en temps réel et de processus cohérents qui fournissent une base solide sur laquelle l’IA peut apporter de la valeur aux entreprises. Mais même avec un système et des processus ERP en place, l'intégration d'outils d'IA dans une entreprise peut s'avérer difficile.

AI Foundry d'ECI Software Solutions est une équipe interfonctionnelle d'ingénieurs, de scientifiques des données et d'experts produits dédiée à la création d'outils d'IA pertinents et axés sur les résultats au sein de ses offres de logiciels ERP, pour les petites et moyennes entreprises. Ceux-ci incluent :

• Prévisions améliorées. Les algorithmes basés sur l'IA, tels que le lissage exponentiel, réduisent l'effort manuel et augmentent la précision de la projection pour une meilleure planification et une prise de décision sûre.
• Automatisation de la nomenclature. L'AI BOM Builder d'ECI extrait automatiquement les données des fichiers de nomenclature et les charge dans l'ERP d'un fabricant, accélérant ainsi les estimations et réduisant le travail manuel.
• Analyse des données. L'analyse de nouvelle génération utilise l'IA pour découvrir les inefficacités, repérer les tendances et alimenter une prise de décision à fort impact à tous les niveaux d'un fabricant.
• Automatisation du flux de travail. ECI dévoilera bientôt un traitement automatisé des factures conçu pour réduire les erreurs et libérer les employés pour les priorités stratégiques.

Sans un plan de mise en œuvre, les magasins ne bénéficieront pas de tous les avantages de l’IA. Les magasins doivent commencer modestement, impliquer d'autres employés, maintenir des processus clairs, planifier l'évolutivité et envisager des projets futurs.

Ayez un plan

Une fois que les magasins disposent d'une infrastructure ERP et d'outils d'IA intégrés, ils doivent établir un plan pour mettre en œuvre l'IA dans leurs opérations.

Sans objectifs ni stratégie en place, l'IA pourrait finir comme la version logicielle d'une machine inutilisée qui prend la poussière dans un coin.

• Commencez petit et concentré. Choisissez un problème spécifique et urgent, tel que des délais de livraison longs, une gestion précise des stocks ou un temps d'arrêt des machines, puis capitalisez sur cette dynamique.
• Impliquer l'équipe dès le début. Les nouvelles technologies ne réussissent que si les gens les utilisent. Incluez les employés dans la conception de la solution et la définition des objectifs.
• Garantir des conditions appropriées. Au-delà de la mise en place d'une infrastructure logicielle appropriée, les magasins doivent maintenir des processus clairs, des données fiables et définir les responsabilités.
• Planifiez l'évolutivité. Commencez modestement, mais choisissez des solutions qui peuvent évoluer et croître avec l'entreprise.
• Réfléchissez à l'avance. Préparez-vous dès maintenant aux technologies du futur en investissant dans des systèmes modulaires, ouverts et flexibles.

Alors que les fabricants réfléchissent à l'avenir dans ce paysage changeant, ils devront prendre en compte de nombreux facteurs tels que l'accélération des développements technologiques, l'adaptabilité, la durabilité et les investissements stratégiques.

Penser à l'avance

Étant donné la rapidité avec laquelle l’IA et l’automatisation modifient le paysage manufacturier actuel, il convient de réfléchir à la manière dont ces technologies joueront un rôle dans le secteur manufacturier à l’avenir. Voici quelques facteurs à prendre en compte lors de la planification de l'avenir :

• Les développements technologiques vont s'accélérer. L’IA et l’automatisation passent d’applications isolées à des lignes de production intégrées et intelligentes. Les outils prédictifs seront de plus en plus utilisés pour planifier, conseiller et gérer les stocks.
• L'adaptabilité est essentielle. À mesure que la demande du marché fluctue et que les attentes des clients augmentent, les fabricants doivent développer des capacités de production flexibles qui facilitent des réponses et une prise de décision rapides avec des données en temps réel.
• La durabilité comme exigence. La durabilité devient une condition préalable et non plus seulement une stratégie. Les outils numériques peuvent aider à surveiller la consommation d'énergie, à optimiser les matériaux et à confirmer ou réfuter les allégations de durabilité.
• Investissement stratégique. Le progrès ne nécessite pas nécessairement des investissements massifs. De petites expériences pratiques donnent souvent les meilleurs résultats. Associez directement la technologie aux objectifs commerciaux, tels que la réduction des déchets ou l'amélioration de la fiabilité.

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