Pour vaincre la concurrence, il faut être capable de faire évoluer en permanence les processus d’entreprise afin de faire face aux perturbations. Aujourd’hui, l’industrie manufacturière connaît un niveau élevé de perturbation et la concurrence à travers le monde continue d’augmenter à un rythme intense. Les fabricants des pays industrialisés doivent faire face à la capacité de production croissante des pays en développement et à la main-d’œuvre abordable qu’ils utilisent. Inversement, les fabricants des pays en développement doivent accroître leur capacité à fournir des produits de haute qualité pour être compétitifs sur les marchés du premier monde. C’est en contournant ces contraintes que l’automatisation des processus de fabrication entre en jeu.
En théorie, l’intégration de l’intelligence artificielle dans l’industrie manufacturière permet aux équipements de l’atelier de fonctionner indépendamment des opérateurs ou de la nécessité d’une intervention humaine constante. Dans la pratique, l’automatisation des flux de travail signifie que les systèmes de manutention fonctionnent de manière autonome, que les machines planifient les rendez-vous de maintenance, que les robots effectuent des tests de performance et que la sécurité de l’atelier est renforcée.
Les sous-systèmes susmentionnés utilisent l’IA comme outil d’automatisation à travers trois éléments :
- Analyse des modèles de données
- Prendre des décisions sur la base des données analysées
- Prendre des mesures à partir d’informations fondées sur des données
Par exemple, un robot mobile automatisé (AMR) analyse son environnement, découvre des obstacles et prend la décision de les éviter grâce à l’intelligence artificielle. Le cercle d’analyses, de choix d’une trajectoire et de déplacement le long de cette trajectoire se poursuit jusqu’à ce que l’AMR livre son chargement. Dans ce scénario, les robots dotés d’intelligence artificielle peuvent être utilisés pour les livraisons « juste à temps » et pour réduire les incidents de sécurité associés aux équipements de manutention traditionnels tels que les chariots élévateurs à fourche.
L’obtention des avantages de l’automatisation par l’IA commence par la mise en œuvre et la responsabilité de son adoption incombe aux cadres de haut niveau. Vous trouverez ici une liste de contrôle complète pour aider les responsables à mettre en œuvre un cadre d’IA.
Identifier le besoin d’automatisation
L’adoption de l’IA pour automatiser les flux de travail doit être liée à la résolution de problèmes spécifiques. Ainsi, la première étape de l’élaboration d’un cadre d’IA ou de l’examen des technologies d’automatisation consiste à déterminer les opérations ou les processus qui peuvent être facilités et optimisés à l’aide de l’IA.
Poser les bonnes questions peut aider à identifier les lacunes que les solutions basées sur l’IA peuvent résoudre. Voici quelques exemples de ces questions :
- Devons-nous éliminer les redondances dans le flux de travail ?
- Devons-nous améliorer l’affectation des ressources et les délais de livraison des matériaux ?
- Faut-il améliorer la précision des essais et des inspections pour obtenir des produits performants ?
- L’automatisation de certains flux de travail permettra-t-elle d’accélérer les délais de production ?
La réponse à ces questions peut donner le coup d’envoi à la création d’un plan d’intégration de l’IA. Le problème choisi qui nécessite une solution basée sur l’IA peut alors être analysé plus en détail afin de déterminer le partenariat technologique exact qui est nécessaire. Une fois que le domaine d’application a été identifié, il est essentiel de s’assurer que tout le monde est d’accord avec son utilisation pour obtenir les avantages associés aux technologies basées sur l’IA.
Identifier les défis en matière de personnel
L’introduction de sous-systèmes alimentés par l’IA dans l’atelier de fabrication nécessite de nouvelles capacités pour les exploiter avec succès. Les fabricants intéressés par l’automatisation des flux de travail grâce à l’IA doivent adopter une approche stratégique pour déterminer les limites actuelles en termes de personnel et mettre en place un processus pour combler les lacunes. Pour les entreprises manufacturières de taille moyenne à grande, le développement des effectifs nécessaires pour gérer l’automatisation implique la création d’un nouveau département technique ou le renforcement de l’équipe opérationnelle.
Les petits fabricants qui n’ont pas la capacité financière de développer de nouveaux départements ou d’engager des techniciens à temps plein peuvent emprunter d’autres voies. Il s’agit notamment de travailler avec des prestataires de services qui fournissent des solutions d’IA clés en main pouvant être facilement branchées sur les systèmes de fabrication existants ou d’embaucher du personnel à temps partiel. Les progrès de la technologie de surveillance à distance et la transformation numérique de l’atelier signifient que la surveillance des installations d’IA est possible. Les questions suivantes peuvent vous aider à déterminer vos défis en matière de personnel pour la mise en œuvre de systèmes basés sur l’IA :
- Quel est notre niveau de préparation technologique ?
- Disposons-nous du personnel technique ayant l’expérience requise pour gérer le processus de transition ?
- Quel processus d’expansion sera le mieux adapté à l’acquisition de nouvelles capacités d’IA ?
Choisir le bon partenaire technologique
L’automatisation des flux de travail à l’aide de solutions d’IA est similaire à l’ajout d’un autre actif à l’atelier ou au choix de mettre en œuvre des outils de transformation numérique pour améliorer la productivité. Une fois que le choix du processus à automatiser a été arrêté, l’étape suivante consiste à s’assurer que le fournisseur de services ou de solutions que vous choisissez vous convient. Le bon partenariat garantira que le déploiement et l’utilisation continue de la solution basée sur l’IA soient un processus facile.
Le choix du bon partenaire peut également contribuer à la deuxième partie de cette liste de contrôle, à savoir l’identification des défis en matière de personnel. Certains fournisseurs de services ont mis au point des solutions clés en main qui sont prêtes à l’emploi, tandis que d’autres fournissent des instructions détaillées et une assistance étendue pour les déploiements d’IA plus complexes. Les questions suivantes peuvent vous aider à choisir le bon partenaire technologique :
- Votre solution a-t-elle été déployée dans des installations similaires et pour résoudre des problèmes opérationnels similaires aux nôtres ?
- Quels sont les services après-vente et comment aident-ils les fabricants à atteindre les objectifs fixés ?
- Pouvez-vous nous faire une démonstration à l’aide de nos installations ou de nos données pour nous montrer le retour sur investissement auquel nous pouvons nous attendre ?
Stratégies d’évaluation continue
La mesure des résultats opérationnels permet aux fabricants de déterminer l’efficacité des solutions déployées en matière d’IA. En outre, l’évaluation continue permet d’affiner les stratégies de déploiement afin de tirer le meilleur parti de votre investissement. Pour obtenir les avantages susmentionnés, il faut d’abord déterminer les indices clés de performance (ICP) permettant de mesurer les progrès accomplis. Ces ICP peuvent être la réduction des incidents de sécurité lorsque la manutention automatisée est adoptée ou l’augmentation de la précision de la planification lorsque la modélisation et l’ordonnancement de la simulation basés sur le risque sont appliqués.
Une stratégie d’évaluation continue fournit aux fabricants des données concrètes sur les prochaines étapes à franchir dans la gestion des flux de travail d’IA. La réussite des projets antérieurs devient alors la rampe de lancement pour étendre les flux de travail automatisés ou faire pivoter les cadres existants pour résoudre de nouveaux problèmes. Les questions qui peuvent aider à créer une stratégie d’évaluation sont les suivantes :
- Quels sont les indicateurs de performance clés à utiliser comme critères pour déterminer les taux de réussite ?
- Les objectifs initiaux de l’adoption de l’IA sont-ils toujours d’actualité et comment le déploiement a-t-il contribué à la réalisation de ces objectifs ?
- Tout le monde est-il toujours d’accord pour tirer parti de l’IA afin d’améliorer les résultats opérationnels ? Si ce n’est pas le cas, comment puis-je continuer à motiver les opérateurs ?
Conclusion
L’industrie manufacturière a beaucoup à gagner de l’exploitation de l’IA pour améliorer les résultats de la production. Ces avantages comprennent l’élimination des tâches répétitives qui prennent du temps, l’amélioration des opérations en atelier et l’exploitation des données de l’atelier pour prendre des décisions précises. Vous pouvez lancer votre processus de mise en œuvre à l’aide de cette liste de contrôle afin d’élaborer une stratégie personnalisée pour vos installations.