Les technologies d’IA, de ML et d’automatisation transforment profondément l’industrie manufacturière, comme le souligne une récente enquête de Deloitte qui montre que 93 % des entreprises du secteur considèrent l’IA comme une technologie clé pour stimuler la croissance et l’innovation.
L’industrie manufacturière profite largement de ces avancées, notamment grâce aux systèmes d’ingénierie générant des données utilisées dans divers processus tels que la conception, la création de modèles, ou encore la gestion du cycle de vie des produits, de la planification des ressources de l’entreprise, ou du pilotage de la production. La diversité des données provenant de différents acteurs de l’écosystème nécessite une intégration constante et une adaptation aux nouvelles tendances.
L’IA et le ML permettent d’optimiser les résultats des entreprises en analysant les données historiques, en les nettoyant et en les rationalisant pour garantir la normalisation de la base de données. Ces technologies offrent une plus grande précision et une meilleure traçabilité, essentielles dans les chaînes de valeur des produits. Les algorithmes d’IA peuvent également piloter des analyses prédictives de la demande et de l’offre, en utilisant des modèles ML simples ou des réseaux neuronaux.
Les outils alimentés par l’IA collectent et intègrent des données de divers systèmes, tels que les logiciels de CAO/FAO, les appareils IoT, ou les ERP, facilitant ainsi les opérations des entreprises. De plus, l’automatisation contribue au nettoyage et à la préparation des données pour l’analyse, réduisant les efforts manuels et le temps requis.
Les modèles de maintenance prédictive pilotés par l’IA permettent de prédire les pannes d’équipements ou de machines en analysant les données des capteurs. En outre, l’ingénierie des connaissances peut être utilisée pour développer des systèmes de recommandation et optimiser les performances des produits, offrant ainsi une expérience utilisateur améliorée.
Pour maximiser le potentiel de l’IA, les fabricants doivent surmonter les obstacles culturels, le manque de talent et l’intégration des nouveaux algorithmes. Les leaders du secteur doivent être moteurs de l’innovation et du changement, en encourageant les employés à expérimenter et à proposer des idées novatrices. Ils doivent également investir dans la formation et l’infrastructure pour assurer le succès de l’adoption de l’IA.
En conclusion, l’IA, le ML et l’automatisation sont des atouts de taille pour l’industrie manufacturière, offrant de multiples opportunités d’optimisation des processus et d’amélioration des performances, à condition que les entreprises s’engagent pleinement dans la transformation numérique et l’innovation.