Comment l'IA booste l'efficacité et l'innovation dans la fabrication moderne

Jonathan Whiteside, Consultant Principal Technologie chez Dept, détaille les trois façons dont l'IA améliore les opérations manufacturières.

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 qui a été accélérée par la pandémie de Covid-19. Pendant les trois premiers mois de la pandémie, le numérique a avancé l'équivalent de dix ans, alors que les entreprises et les consommateurs s'adaptaient à un monde en ligne.

Les piliers 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 la technologie disruptive pour relever les défis business, pilotant l'amélioration par l'application pratique. Numériser les processus opérationnels est critique pour les fabricants pour faire face aux exigences et défis de la crise, et est considéré comme une étape naturelle dans l'évolution de la fabrication », a déclaré Jonathan Whiteside, Consultant Principal Technologie chez Dept.

« 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, aidant à accélérer la transformation des entreprises manufacturières traditionnelles. Il y a trois domaines clés où les fabricants peuvent implémenter l'IA pour devenir plus résilients et améliorer le résultat net : la prévision, la maintenance conditionnelle et la communication. »

#1 — Planification de la demande et prévision

Le Machine Learning a la capacité d'automatiser l'analyse et de détecter des motifs de données à un rythme impossible pour les humains. Il peut pousser la segmentation des données au-delà de simples grappes de mots-clés et ouvre l'opportunité de glaner de l'information de nouvelles sources de données. Appliqué aux modèles de prévision, les résultats sont impressionnants. Selon, la prévision alimentée par l'IA peut réduire les erreurs de 30 à 50 % dans les réseaux de chaîne d'approvisionnement. La précision améliorée mène jusqu'à une réduction de 65 % des ventes perdues dues aux situations de rupture de stock et les coûts d'entreposage diminuent d'environ 10 à 40 %. L'impact de l'IA dans la chaîne d'approvisionnement est entre 1,2 et 2 billions de dollars.

Avec ces statistiques en tête, il n'est pas surprenant que le machine learning soit adopté par les planificateurs de demande à travers l'industrie. La vitesse et la précision des prévisions de machine learning offrent de multiples bénéfices, l'amélioration de l'expérience client résultant d'une meilleure disponibilité n'étant que la pointe de l'iceberg. Quand il y a confiance dans la prévision, les niveaux de stock tampon peuvent être abaissés, réduisant ainsi le fonds de roulement et libérant de l'espace précieux. De meilleures prévisions peuvent délivrer des économies à travers la chaîne de valeur, de la planification de transport améliorée aux plannings de main-d'œuvre optimisés.

L'amélioration de la précision de la prévision de la demande démontre des résultats solides à travers toutes les industries, les fabricants de biens de consommation emballés menant la danse. Le groupe multinational français Danone améliore la coordination de la planification à travers le marketing, les ventes, la gestion de comptes et la chaîne d'approvisionnement avec le machine learning. Grâce à la modélisation de la demande pilotée par l'IA, et atteint ses niveaux de service cibles pour les inventaires au niveau canal ou magasin. Le système a conduit à une réduction de 20 % de l'erreur 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 demande.

Le machine learning et l'IA n'influencent pas seulement comment les entreprises fabriquent, mais aussi quoi elles fabriquent. Avec le pouvoir d'identifier les goûts changeants des consommateurs, en analysant les données et repérant les tendances, les entreprises agroalimentaires peuvent réagir en changeant les ingrédients pour créer des éditions limitées qui résonneront avec les consommateurs. Il y a aussi de majeures opportunités d'identifier des zones possibles pour l'expansion de produits tout en accélérant le processus pour un lancement plus opportun.

#2 — Développement et maintenance

La maintenance manuelle des équipements de fabrication est coûteuse et chronophage, et elle court un haut risque de dysfonctionnement d'équipement, portant un coup énorme au planning de production et diminuant 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 la fabrication aujourd'hui.

« Les temps d'arrêt non planifiés sont prévenables avec la maintenance prédictive. Les fabricants sont capables de construire un plan de protection de viabilité d'actif 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 de machine learning supervisés et non supervisés interprètent les changements dans les données en temps réel. En quelques secondes, il peut détecter des processus, produits et flux de travail auparavant inconnus en tirant parti d'une variété de types de données », a dit Whiteside.

Les données des capteurs sont collectées depuis l'équipement lui-même détectant la chaleur, les vibrations et le mouvement, tandis que les données du contrôleur logique programmable (PLC) suivent les entrées et sorties de la machine. Les données de vision par ordinateur sont capturées par les caméras autour de l'usine, et les données de séries temporelles déterminent l'état de la machine basé sur son historique. Les sources de données externes pertinentes sont aussi prises en compte, comme les conditions météo changeantes ou les effets d'entraînement d'équipements connexes. Ces découvertes fournissent une excellente source de données contextuelles qui peuvent être utilisées pour entraîner des modèles de machine learning, le développement de produits et l'optimisation de la production sur ligne d'assemblage.

#3 — Stratégies de communication

L'IA et le machine learning ne sont pas uniquement pour les processus opérationnels. Leur capacité à détecter des motifs depuis diverses sources telles que l'audio, l'image et la vidéo, peut améliorer la façon dont vous communiquez avec vos clients et employés. Appliqué à vos canaux de communication, les entreprises peuvent faire d'énormes économies de temps.

Un chatbot IA pourrait alléger la pression sur votre centre d'appels et libérer les équipes commerciales terrain pour se concentrer 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 devriez aussi connaître les cycles de maintenance et quand les mises à niveau potentielles ou problèmes de vos produits peuvent survenir. Automatiser le processus de communication pour informer vos clients promptement avant qu'ils n'aient besoin de vous contacter gagnera des points dans les enjeux du service client.

Grâce aux avancées dans la connectivité réseau en ligne, plus récemment le déploiement d'appareils connectés 5G et le renforcement continu du Bluetooth, il est plus facile que jamais de connecter les divers appareils qui permettent les fonctions clés du business. Il y a deux façons dont cela se réalise : l'analyse de données et l'automatisation. Ces données interconnectées sont souvent collectées via des logiciels cloud, regroupant les données en un lieu facilement accessible. Une entreprise peut utiliser des applications cloud pour collecter des informations sur les FAQ de site web les plus recherchées, l'historique d'exécution et de retours, et les données d'approvisionnement en matériaux. Cela peut suivre quand les clients ont commencé à éprouver un problème particulier avec un produit, si le problème peut être résolu via le support ou nécessite un rappel, et s'il correspond à une commande particulière d'un fournisseur. Ensemble, le problème et la solution peuvent être déduits.

Avancer avec des solutions scalables

Les entreprises manufacturières à travers le monde 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 dit que pour leurs opérations commerciales respectives sur l'année. Et, malgré près de 95 % des fabricants mondiaux ou opérateurs de chaîne d'approvisionnement disant avoir été impactés négativement par la pandémie, 82 % se sentent maintenant prêts à faire face à un événement similaire à l'avenir. Leur leçon clé est la capacité à se transformer et embrasser les leviers numériques.

Prenez inspiration et apprentissages des leaders mondiaux. Par exemple, de plusieurs façons ; optimiser la consommation d'énergie dans les usines pendant la production en direct ; contrôles qualité opérés par machine, et ajuster automatiquement la position des rotors d'éoliennes pour augmenter les rendements du parc éolien. pour apporter de nouveaux niveaux de contrôle 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 IA, et la valeur de le faire est devenue abondamment claire. En se concentrant sur la numérisation, en se rapprochant des utilisateurs finaux, et en innovant l'écosystème numérique pour s'assurer que les besoins des clients peuvent être satisfaits, les fabricants peuvent éviter la commoditisation, être mieux placés pour battre la concurrence, et nourrir la fidélité à long terme des clients nouveaux et existants.

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