Les technologies d’intelligence artificielle (IA), de machine learning (ML) et d’automatisation révolutionnent actuellement le paysage industriel. Selon une enquête récente menée par Deloitte, 93% des entreprises manufacturières considèrent que l’IA sera une technologie déterminante pour stimuler la croissance et l’innovation.
L’industrie manufacturière tire profit de ses multiples systèmes d’ingénierie qui génèrent une grande quantité de données tout au long du processus de conception et de fabrication. Ces systèmes, tels que le PLM, l’ERP et le MES, permettent de gérer efficacement le cycle de vie des produits, la planification des ressources et la production. De plus, un large éventail de données issues des fournisseurs, des équipementiers et d’autres acteurs est présent dans cet écosystème.
Les fusions et acquisitions fréquentes dans ce secteur nécessitent une intégration constante de nouvelles idées, données et cultures au sein des entreprises.
L’IA et le ML ont eu un impact majeur en permettant de nettoyer et rationaliser les données historiques, supprimant les doublons et les biais pour assurer la normalisation des bases de données. Les systèmes d’ingénierie traditionnels évoluent désormais vers une IA de nouvelle génération offrant une précision accrue et une meilleure traçabilité, essentielles pour la recherche et le développement.
Les algorithmes d’IA permettent des analyses prédictives de la demande et de l’offre, grâce à des modèles ML simples ou complexes, ainsi qu’à des réseaux neuronaux.
Les outils IA peuvent collecter et intégrer des données de divers systèmes, tels que la CAO, les appareils IoT, les ERP, pour compléter les entreprises en les enrichissant grâce à leurs capacités de l’IA. Par exemple, un réseau neuronal a aidé une entreprise aérospatiale à équilibrer ses moteurs.
L’automatisation facilite le nettoyage et la préparation des données, réduisant les efforts manuels et le temps nécessaires. Un exemple est donné avec une entreprise qui a bénéficié de la classification et du résumé de documents juridiques.
Les modèles de maintenance prédictive basés sur l’IA analysent les données pour prédire les pannes d’équipements. Une entreprise minière a utilisé ces modèles pour anticiper les défaillances de ses camions.
Les systèmes de recommandation et les tests utilisateurs permettent d’optimiser les performances des produits et d’améliorer l’expérience utilisateur.
Pour maximiser le potentiel de l’IA, les fabricants doivent surmonter les obstacles culturels, le manque de talents et d’intégration des nouveaux algorithmes. Les leaders doivent être des catalyseurs de l’innovation en favorisant une culture de l’innovation et en investissant dans la formation et l’infrastructure nécessaire pour relever les défis futurs.