4 voies vers l'excellence opérationnelle basée sur l'IA

Qu'il s'agisse de clients plus sensibles aux prix, de droits de douane fluctuants ou de tout nouveaux concurrents, les entreprises de production doivent constamment s'adapter à de nouveaux défis. Jusqu'à présent, il fallait souvent deviner quelle mesure s'avérerait la plus rentable. En effet, l'intelligence opérationnelle traditionnelle s'appuyait jusqu'à présent exclusivement sur des données historiques et des modèles statiques, en plus de l'expertise humaine. L'IA, en revanche, est capable de produire des analyses en temps réel à partir d'énormes quantités de données. Mais c'est l'homme qui fournit le contexte. Sa capacité de jugement garantit que les connaissances de l'IA correspondent aux objectifs de l'entreprise. Cette combinaison est appelée intelligence opérationnelle basée sur l'IA. L'entreprise de logiciels Elisa Industriq présente quatre façons dont l'IA fait passer l'intelligence opérationnelle à un niveau supérieur dans la production.

1. optimisation dynamique des processus

Alors que l'optimisation traditionnelle des processus repose sur des modèles statiques, l'IA apprend en permanence à partir des données en temps réel et adapte les paramètres des processus de manière dynamique. Par exemple, les algorithmes d'IA intégrés dans les lignes de production alignent directement les objectifs de débit, de qualité ou de consommation d'énergie sur les conditions actuelles. Associés à l'expertise humaine, ils permettent de créer des conditions optimales pour un rendement maximal. Un avantage certain, en particulier dans des secteurs comme la fabrication de semi-conducteurs, où même de petits écarts réduisent considérablement le rendement.

2. assurance qualité améliorée avec contrôle de pertinence

Aujourd'hui, les systèmes peuvent déjà détecter des erreurs en temps réel. L'IA crée une valeur ajoutée en permettant de prendre automatiquement des mesures après la détection d'une erreur. Les technologies avancées de vision par ordinateur identifient même des défauts qui pourraient échapper à un examinateur. Les experts humains s'assurent que les défauts identifiés sont effectivement pertinents. Il en résulte des taux d'erreur nettement plus faibles, moins de retouches, une réduction des coûts et une augmentation de la satisfaction des clients.

3. résistance de la chaîne d'approvisionnement

Les outils d'intelligence artificielle analysent les tendances du marché, les performances des fournisseurs et les évolutions géopolitiques afin d'identifier à temps les perturbations potentielles. Cela permet de détecter suffisamment tôt les besoins plus élevés et les retards de livraison. Sur la base de ces connaissances, les outils recommandent d'autres fournisseurs concrets et font des propositions sur la manière d'adapter la planification de la production. Important : la décision finale est prise par les personnes sur la base de leurs expériences et des recommandations de l'IA.

4) Prise de décision fondée sur des données

Au fond, l'intelligence opérationnelle guidée par l'IA fonctionne comme un amplificateur. Elle ne remplace pas l'expertise humaine, mais l'élargit. La maintenance prédictive en est un exemple : les solutions d'IA détectent les écarts en quelques secondes, voire en millisecondes, par exemple les changements de température lors de l'usinage de pièces, et recommandent des moments de maintenance. Mais la décision finale est prise par le spécialiste expérimenté après évaluation de l'état de la machine et des exigences du processus. Cela permet de minimiser les temps d'arrêt et de réduire considérablement les coûts de maintenance.

L'aide de l'IA au service de l'excellence opérationnelle dans la production

Les gestionnaires virtuels basés sur l'IA aident à combiner l'intelligence humaine et l'intelligence artificielle : LUMI VM d'Elisa Industriq, par exemple, soutient les responsables de la planification en tant que partenaire décisionnel intelligent. D'un simple clic, Lumi analyse les données historiques et actuelles, propose des optimisations et apporte son soutien par le biais de scénarios de simulation.

„L'excellence opérationnelle basée sur l'IA se développe là où l'intelligence artificielle et l'expertise humaine travaillent main dans la main. Ensemble, elles contribuent à augmenter l'efficacité et l'innovation de manière exponentielle“, explique Michael Fatum, directeur général d'Elisa Industriq en Allemagne. „Les IA standard prêtes à l'emploi ne sont toutefois pas suffisantes pour cela. De plus, les solutions d'IA sur mesure doivent être intégrées de manière transparente dans l'infrastructure existante. Ce n'est qu'à ce moment-là que les avantages - comme un surcroît d'efficacité ou de force d'innovation - peuvent réellement être réalisés“.“

Source et informations complémentaires : Elisa Industriq