Démystifier l'IA dans la fabrication : stratégies fondées sur des preuves pour les investisseurs

Démystifier l'IA dans la fabrication : stratégies fondées sur des preuves pour les investisseurs

Les fabricants sont confrontés à la difficile tâche de gérer le programme d'innovation actuel. Aujourd'hui, l'Internet industriel des objets (IIoT), l'automatisation robotique et l'intelligence artificielle (IA) sont tous prêts à devenir la prochaine grande révolution. Mais ceux qui sont en première ligne de la fabrication hésitent à adopter l'innovation, et à juste titre. Trop souvent, les attentes ne sont pas satisfaites, les investissements en capital sont vains et l'expérimentation ne se traduit pas positivement en profits.

De nombreuses entreprises adoptent donc une approche attentiste. Elles attendent que les entreprises leaders, disposant de budgets plus importants, découvrent comment rendre ces nouvelles technologies viables, éduquant ainsi le reste du marché. Mais l'IA est différente. L'IA industrielle se concentre sur l'utilisation des données provenant des équipements et des capteurs pour faire des prédictions intelligentes et automatiser la prise de décision opérationnelle. Les fabricants ne peuvent pas se permettre d'attendre pour mettre en œuvre l'IA industrielle, les récompenses sont bien trop grandes. Malgré les mythes qui l'entourent, l'IA industrielle est un cas rare d'innovation abordable sans défauts inhérents. Examinons ces mythes un par un.

Mythe n°1 : L'IA est coûteuse

Si toutes les innovations ont le potentiel d'améliorer la fabrication, elles nécessitent souvent des investissements importants. Pourtant, l'IA peut obtenir des résultats tangibles sans investissement majeur. Le secret réside dans la manière de l'appliquer et dans l'exploitation des efforts de R&D déjà réalisés par les entreprises basées sur Internet. En effet, les algorithmes utilisés par Amazon et Netflix peuvent désormais être transférés vers des implémentations sur le terrain hors ligne. Pour les fabricants, le travail de fond – le développement et le test de la technologie de base – a déjà été accompli et payé.

Cependant, les fabricants doivent comprendre où l'IA sera le mieux appliquée sur le terrain. Ne vous laissez pas tromper par l'idée futuristique d'« usines connectées ». L'IA peut se présenter sous une forme beaucoup moins extravagante, très pratique : l'optimisation des processus existants avec les données existantes. Compte tenu des processus traditionnels de la fabrication – flux de travail établis, opérations 24/7 et longs cycles de vie des équipements – l'IA a beaucoup de matière à travailler.

C'est bientôt l'IA que nous connaîtrons. Intégrée de manière invisible, elle améliorera des domaines tels que les dépenses en matières premières, l'efficacité énergétique et le débit grâce à une prise de décision plus précise à chaque étape. De plus, aucune dépense en capital ou nouveau matériel ne sera nécessaire.

Mythe n°2 : L'IA ne donne des résultats réels qu'à long terme

Le coût initial n'est pas la seule crainte des fabricants lorsqu'ils investissent dans l'innovation. La préoccupation concernant le temps nécessaire pour un retour sur investissement (ROI) peut également éclipser les ambitions technologiques. Dans la fabrication, le déploiement de technologies innovantes peut prendre des années, le ROI étant parfois mesuré en décennies. D'autres priorités interviennent et les gestionnaires peuvent devenir moins motivés lorsque les résultats finaux ne sont pas garantis.

La situation est différente avec l'IA industrielle. La construction de modèles basés sur l'IA prend des mois, pas des années. Les tests pour mesurer les résultats de l'IA sur des processus continus ne nécessitent que quelques jours ou semaines. Une fois le modèle appliqué, il génère immédiatement de la valeur en produisant des résultats qui guident d'autres changements stratégiques.

Mythe n°3 : L'IA perturbe les processus existants

Les gens sont naturellement réticents au changement, surtout lorsqu'il s'agit de modifier un processus qui fonctionne déjà. Un changement en entraîne souvent un autre, et comme le savent les gestionnaires expérimentés, même lorsque la technologie fonctionne, le processus d'intégration et d'adoption peut être difficile. Cependant, lorsque l'IA est utilisée pour optimiser les processus, rien de tout cela ne s'applique.

Là où l'IA est utilisée pour l'optimisation, il n'est pas nécessaire de réviser la chaîne de production ou de former le personnel à de nouveaux contrôles de processus. Ni des projets d'intégration informatique complexes – souvent source de griefs pour les DSI et les utilisateurs finaux – ne sont nécessaires. Au lieu de cela, les mêmes processus métier sont réalisés par les mêmes moyens, mais d'une manière beaucoup plus efficace. Par exemple, l'IA peut suggérer les meilleurs modes de fonctionnement des équipements ou la quantité exacte de matières premières requises, le tout dans la même interface que vos opérateurs utilisent déjà. La seule chose affectée par l'IA est le résultat net du fabricant.

L'IA est depuis longtemps sur le radar de la fabrication. Mais aujourd'hui, avec à la fois une puissance de calcul suffisante et des données critiques disponibles, l'IA peut être efficacement poursuivie. Il y a peu de raisons de retarder un projet d'IA ; la technologie est déjà là et les craintes concernant l'innovation ne s'appliquent pas. Dans le cas de l'IA, il n'y a vraiment pas de meilleur moment que le présent.