Les manufacturiers sont confront\u00e9s \u00e0 de multiples d\u00e9fis en mati\u00e8re d’op\u00e9rations et de production, les plus importants \u00e9tant l’instabilit\u00e9 de la cha\u00eene d’approvisionnement, la hausse des co\u00fbts, l’irr\u00e9gularit\u00e9 de la qualit\u00e9 et la rigidit\u00e9 des lignes de production. Cependant, l’intelligence artificielle (IA) promet d’\u00eatre un facteur cl\u00e9 de progr\u00e8s alors que le secteur se tourne vers l’industrie 4.0, qui promet la num\u00e9risation. <\/p>\n\n\n\n
R\u00e9cemment, les progr\u00e8s de l’IA, tels que l’IA g\u00e9n\u00e9rative, le machine learning (ML), le Deep Learning (DL) et le computer vision, sont en mesure de transformer le secteur. La technologie devrait contribuer de mani\u00e8re significative, avec des applications allant des lignes de production \u00e0 la gestion de la cha\u00eene d’approvisionnement.<\/p>\n\n\n\n
Une enqu\u00eate men\u00e9e par Deloitte montre que 93 % des entreprises manufacturi\u00e8res estiment que l’IA jouera un r\u00f4le essentiel \u00e0 l’avenir. L’adoption de cette technologie est \u00e9galement en hausse, la taille du march\u00e9 mondial de l’IA dans l’industrie manufacturi\u00e8re devant atteindre 68 milliards de dollars d’ici 2032. Cela repr\u00e9sente un taux de croissance compos\u00e9 de 33,5 % entre 2022 et 20321<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n L’inspection intelligente de la qualit\u00e9, les syst\u00e8mes robotiques autonomes et le service client intelligent sont quelques-uns des cas d’utilisation de l’IA dans l’industrie manufacturi\u00e8re. Cet article explore la relation entre cette industrie et l’IA, avec ses avantages, ses d\u00e9fis et plus encore.<\/p>\n\n\n\n L’IA am\u00e9liore consid\u00e9rablement les processus et rationalise les flux de travail dans l’industrie manufacturi\u00e8re. Voici les meilleurs exemples d’IA dans l’industrie manufacturi\u00e8re.<\/p>\n\n\n\n L’IA joue un r\u00f4le essentiel dans le renforcement du processus d’assurance qualit\u00e9 chez diff\u00e9rents fabricants. Gr\u00e2ce \u00e0 des logiciels bas\u00e9s sur l’IA, les cam\u00e9ras et les capteurs intelligents am\u00e9liorent rapidement la vitesse et la qualit\u00e9 de l’inspection. Traditionnellement, les fabricants s’appuyaient sur des syst\u00e8mes de vision industrielle ou sur des humains pour le contr\u00f4le de la qualit\u00e9. Les syst\u00e8mes de vision \u00e9taient programm\u00e9s par des experts \u00e0 l’aide de r\u00e8gles sp\u00e9cifiant le r\u00e9sultat souhait\u00e9 en fonction de multiples caract\u00e9ristiques du produit2<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n Cependant, avec la complexit\u00e9 croissante des produits et de l’environnement d’exploitation, le recours aux syst\u00e8mes traditionnels est source d’inefficacit\u00e9. Gr\u00e2ce aux mod\u00e8les de vision par ordinateur(computer vision) et d’apprentissage automatique(ML), les syst\u00e8mes d’inspection ont fait un bond en avant. <\/p>\n\n\n\n Le directeur technique de Neurala, concepteur d’outils d’inspection visuelle, affirme que les algorithmes de r\u00e9seaux neuronaux peuvent \u00eatre utilis\u00e9s pour d\u00e9velopper des mod\u00e8les d’inspection de qualit\u00e9 avec des classifications pr\u00e9cises et \u00e0 faible taux d’erreur. Des algorithmes tels que les r\u00e9seaux neuronaux profonds (DNN) peuvent \u00eatre entra\u00een\u00e9s \u00e0 classer visuellement les articles en fonction des donn\u00e9es qu’ils re\u00e7oivent. <\/p>\n\n\n\n L’IA pour l’inspection visuelle s’applique \u00e0 diverses usines, notamment dans les secteurs de l’automobile, des semi-conducteurs et de l’\u00e9lectronique. Par exemple, dans la fabrication de circuits imprim\u00e9s, les syst\u00e8mes aliment\u00e9s par l’IA inspectent plusieurs composants sur le circuit imprim\u00e9 pour d\u00e9tecter les probl\u00e8mes de soudure ou les composants manquants tels que les ressorts et les vis3<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n Des entreprises comme Google proposent d\u00e9j\u00e0 des algorithmes d’apprentissage profond pour les inspections de qualit\u00e9. La solution comprend une inspection de l’assemblage qui d\u00e9tecte les d\u00e9fauts les plus infimes4<\/a><\/sup>. Foxconn utilise cette solution pour le contr\u00f4le de la qualit\u00e9 des produits \u00e9lectroniques. Cela a permis d’acc\u00e9l\u00e9rer les temps d’inspection \u00e0 0,3 seconde par composant tout en r\u00e9duisant la proportion de d\u00e9fauts non identifi\u00e9s \u00e0 10 %.<\/p>\n\n\n\n Tout d’abord, distinguons la maintenance r\u00e9active, la maintenance pr\u00e9ventive et la maintenance pr\u00e9dictive. La maintenance r\u00e9active, o\u00f9 les actifs tombent en panne avant d’\u00eatre r\u00e9par\u00e9s, entra\u00eene des co\u00fbts importants en raison des arr\u00eats de production. La maintenance pr\u00e9ventive suit un calendrier pr\u00e9\u00e9tabli avec l’aide du fabricant\/fournisseur de l’\u00e9quipement pour r\u00e9aliser des op\u00e9rations de maintenance r\u00e9guli\u00e8res pour \u00e9viter les pannes. La maintenance pr\u00e9dictive surveille les donn\u00e9es de fonctionnement d’un \u00e9quipement et identifie les signes ou fait des pr\u00e9visions sur les \u00e9l\u00e9ments qui sugg\u00e8rent un risque de panne future, de sorte que la maintenance peut \u00eatre effectu\u00e9e avant qu’un probl\u00e8me ne survienne.<\/p>\n\n\n\n Selon une \u00e9tude de Deloitte, la maintenance pr\u00e9dictive est le meilleur moyen de pr\u00e9venir les temps d’arr\u00eat. Le rapport indique qu’elle r\u00e9duit les pannes de 70 % et les d\u00e9penses de maintenance de 25 %, tout en augmentant la productivit\u00e9 de 25 % suppl\u00e9mentaires5<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n Il est possible de d\u00e9velopper une solution intelligente pour la maintenance des \u00e9quipements en utilisant des donn\u00e9es historiques, des capteurs IoT, l’analyse des donn\u00e9es et la mod\u00e9lisation pr\u00e9dictive. Les algorithmes ML tels que la r\u00e9gression, la classification et l’analyse des s\u00e9ries temporelles r\u00e9pondent \u00e0 cet objectif.<\/p>\n\n\n\n Cependant la maintenance pr\u00e9dictive est la plus co\u00fbteuse \u00e0 mettre en place, ce qui fait que la maintenance pr\u00e9ventive peut \u00eatre premi\u00e8rement pr\u00e9f\u00e9r\u00e9e.<\/p>\n\n\n\n Selon une \u00e9tude men\u00e9e par Augury aupr\u00e8s de 500 leaders de l’industrie manufacturi\u00e8re, la r\u00e9duction des temps d’arr\u00eat de production non planifi\u00e9s et l’optimisation de l’entretien des actifs \u00e9taient essentielles \u00e0 la mission de 28 % d’entre eux. L\u2019utilisation d\u2019intelligence artificielle dans les op\u00e9rations de maintenance peut avoir plusieurs int\u00e9r\u00eats:<\/p>\n\n\n\n General Motors (GE) utilise des solutions bas\u00e9es sur l’IA pour effectuer des op\u00e9rations de maintenance en identifiant les composants robotiques d\u00e9faillants dans ses usines. La solution analyse les flux d’images provenant des cam\u00e9ras mont\u00e9es sur le robot d’assemblage. Lors de la phase d’essai initiale, GE a analys\u00e9 7 000 robots et la solution a identifi\u00e9 72 d\u00e9fauts. Il est essentiel d’anticiper les d\u00e9faillances des actifs, car il est estim\u00e9 que l’entreprise perd 20 000 dollars par minute lorsque la production est interrompue6<\/a><\/sup>. <\/p>\n\n\n\n PepsiCo utilise des outils de maintenance pr\u00e9dictive bas\u00e9s sur l’IA, ce qui lui permet d’\u00e9conomiser 4 000 heures de production par an. L’entreprise a r\u00e9alis\u00e9 des \u00e9conomies gr\u00e2ce au remplacement des pi\u00e8ces, au maintien de la production et \u00e0 la continuit\u00e9 de service7<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n Traditionnellement, la conception et l’ing\u00e9nierie des produits sont des activit\u00e9s co\u00fbteuses et chronophages. Alors que les industriels cherchent \u00e0 r\u00e9duire leurs d\u00e9lais de mise sur le march\u00e9, ce processus rigide rend impossible l’id\u00e9ation et l’it\u00e9ration rapides. L’IA peut am\u00e9liorer ce processus, en enrichissant et en proposant de nouvelles conceptions de produits. <\/p>\n\n\n\n D\u00e8s le d\u00e9but du processus de conception, les syst\u00e8mes d’IA peuvent analyser de vastes ensembles de donn\u00e9es afin de d\u00e9gager des tendances et d’autres informations pr\u00e9cieuses. Les entreprises peuvent identifier ce qui fonctionne le mieux pour leur produit et d\u00e9terminer les am\u00e9liorations \u00e0 apporter.<\/p>\n\n\n\n L’IA de conception g\u00e9n\u00e9rative (GenAI) permet aux designers d’optimiser la conception des produits et des composants. Elle utilise des techniques de machine learning pour g\u00e9n\u00e9rer des possibilit\u00e9s de conception bas\u00e9es sur des contraintes et des objectifs.<\/p>\n\n\n\n Par exemple, Autodesk a introduit une fonction d’IA offrant des capacit\u00e9s g\u00e9n\u00e9ratives et une assistance intelligente. La solution Autodesk Fusion 360 aide les concepteurs \u00e0 cr\u00e9er plusieurs conceptions assist\u00e9es par ordinateur. Gr\u00e2ce \u00e0 cette solution, les \u00e9quipes de conception peuvent sp\u00e9cifier des variables telles que les mat\u00e9riaux, les facteurs de s\u00e9curit\u00e9 des performances et la couleur pour g\u00e9n\u00e9rer des conceptions innovantes8<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n GenAI aide \u00e0 concevoir des pi\u00e8ces l\u00e9g\u00e8res, rentables et a\u00e9rodynamiques dans les secteurs de l’automobile et de l’a\u00e9rospatiale. Par exemple, Briggs Automotive Company (BAC) a utilis\u00e9 GenAI pour concevoir sa nouvelle supercar. La conception a finalement permis de r\u00e9duire le poids de la voiture de 35 %9<\/a><\/sup>. <\/p>\n\n\n\n Par ailleurs, Autodesk a \u00e9galement montr\u00e9 les possibilit\u00e9s de la GenAI par l’interm\u00e9diaire de l’un de ses clients, une startup sp\u00e9cialis\u00e9e dans la mobilit\u00e9. L’entreprise cherchait \u00e0 am\u00e9liorer la g\u00e9n\u00e9ration de nouvelles solutions de mobilit\u00e9 tout en limitant les co\u00fbts d’ing\u00e9nierie et de fabrication. En cons\u00e9quence, la startup a r\u00e9duit son d\u00e9lai de mise sur le march\u00e9 de 3,5 ans \u00e0 6 mois pour les nouveaux designs. <\/p>\n\n\n\n La combinaison de l’IA avec la r\u00e9alit\u00e9 virtuelle (VR) et la r\u00e9alit\u00e9 augment\u00e9e (AR) peut aider les ing\u00e9nieurs produit \u00e0 simuler diff\u00e9rentes caract\u00e9ristiques et circonstances. Cela permet de d\u00e9terminer la fabricabilit\u00e9 d’une conception.<\/p>\n\n\n\n Les manufacturiers g\u00e9n\u00e8rent de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es, depuis les sp\u00e9cifications de fabrication jusqu’aux donn\u00e9es de la cha\u00eene d’approvisionnement. Il est possible d’utiliser l’IA pour passer ces donn\u00e9es au crible, fournir des informations et m\u00eame prendre des d\u00e9cisions. L’automatisation des processus robotiques (RPA) utilise l’IA et la ML pour s’attaquer automatiquement aux t\u00e2ches r\u00e9p\u00e9titives \u00e0 fort volume. <\/p>\n\n\n\n Analyse des sentiments :<\/strong> Les \u00e9quipes de vente et de marketing peuvent suivre automatiquement les sentiments des clients gr\u00e2ce \u00e0 l’IA. Ces informations permettent d’am\u00e9liorer l’engagement des clients et les produits.<\/p>\n\n\n\n Reconnaissance optique de caract\u00e8res (ROC ou OCR) :<\/strong> La ROC aliment\u00e9e par l’IA facilite l’extraction d’informations \u00e0 partir de documents physiques. Les fabricants peuvent utiliser cette technologie pour traiter et analyser automatiquement les documents, \u00e9liminant ainsi la n\u00e9cessit\u00e9 d’une saisie de donn\u00e9es fastidieuse et sujette aux erreurs10<\/a><\/sup>. Google propose d\u00e9j\u00e0 une solution de ce type, qui permet aux entreprises d’extraire des informations de documents et d’images. Les fabricants peuvent cr\u00e9er des fili\u00e8res automatis\u00e9es de traitement des documents, de l’analyse, au stockage et \u00e0 la gestion11<\/a><\/sup>.\u00a0Siemens et Google se sont \u00e9galement associ\u00e9s pour stimuler l’automatisation des processus industriels12<\/a><\/sup>. Ces entreprises ont identifi\u00e9 des cas d’utilisation potentiels de l’IA dans les usines qui permettraient d’accro\u00eetre l’efficacit\u00e9. Par exemple, de nombreux fabricants utilisent encore d’anciens syst\u00e8mes logiciels coupl\u00e9s \u00e0 de multiples syst\u00e8mes informatiques pour analyser les documents.<\/p>\n\n\n\n Les fabricants \u00e9tant d\u00e9sormais tributaires d’informations fond\u00e9es sur des donn\u00e9es, les m\u00e9thodes traditionnelles de manipulation et d’analyse des donn\u00e9es deviennent inefficaces et gourmandes en ressources. Gr\u00e2ce \u00e0 l’IA, les fabricants peuvent automatiser diff\u00e9rents pipelines pour diff\u00e9rentes t\u00e2ches, ce qui accro\u00eet l’efficacit\u00e9 et permet d’obtenir des informations en temps r\u00e9el13<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n De plus, les robots RPA peuvent g\u00e9rer des t\u00e2ches courantes telles que <\/p>\n\n\n\n Les syst\u00e8mes robotiques sont au c\u0153ur de la fabrication depuis les ann\u00e9es 1960. Au d\u00e9but, ces syst\u00e8mes effectuaient des t\u00e2ches r\u00e9p\u00e9titives et monotones14<\/a><\/sup>. Cependant, les industries et les technologies continuent d’\u00e9voluer, conduisant \u00e0 des syst\u00e8mes robotiques automatis\u00e9s complexes.<\/p>\n\n\n\n Aujourd’hui, nous sommes \u00e0 l’aube de syst\u00e8mes autonomes aliment\u00e9s par l’IA et de nombreuses autres technologies. Eugen Solowjow, chef du groupe de recherche chez Siemens, admet que ces technologies peuvent contribuer \u00e0 automatiser des t\u00e2ches g\u00e9n\u00e9riques dans des environnements de production non structur\u00e9s et dynamiques15<\/a><\/sup>. <\/p>\n\n\n\n Les robots autonomes joueront un r\u00f4le crucial \u00e0 mesure que l’industrie s’orientera vers une int\u00e9gration cyber-physique compl\u00e8te. Une enqu\u00eate r\u00e9cente a montr\u00e9 que 73 % des utilisateurs de syst\u00e8mes robotiques utilisaient des robots industriels, 39 % des robots collaboratifs et 30 % des robots mobiles autonomes16<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n Il s’agit de robots intelligents qui se d\u00e9placent de mani\u00e8re autonome sur des sites de production dynamiques. Ils planifient g\u00e9n\u00e9ralement des itin\u00e9raires, d\u00e9tectent des objets, prennent des d\u00e9cisions et conduisent automatiquement. Ils disposent d’une vision artificielle, d’algorithmes de contr\u00f4le et d’autres algorithmes DL avanc\u00e9s. Outre l’IA, les AMR sont dot\u00e9s de multiples technologies de d\u00e9tection telles que des capteurs (cam\u00e9ras, LIDAR) et des syst\u00e8mes de navigation pour un d\u00e9placement pr\u00e9cis17<\/a><\/sup>. <\/p>\n\n\n\n Ces robots acqui\u00e8rent une connaissance globale de leur environnement et de la meilleure fa\u00e7on d’atteindre leur objectif en temps r\u00e9el. Ils peuvent porter des charges, aider \u00e0 l’emballage, au tri, etc.<\/p>\n\n\n\n Ces syst\u00e8mes robotiques coop\u00e8rent avec les humains pour augmenter leurs efforts dans les op\u00e9rations de production. Ils sont capables d’identifier les personnes et les objets dans un espace partag\u00e9 et d’interagir avec chaque situation de mani\u00e8re appropri\u00e9e. Les cobots utilisent des algorithmes d’intelligence artificielle avanc\u00e9s pour la d\u00e9tection, le contr\u00f4le, la planification des mouvements et la localisation des objets18<\/a><\/sup>. <\/p>\n\n\n\n Ils peuvent \u00eatre reprogramm\u00e9s pour effectuer diff\u00e9rentes t\u00e2ches, ce qui leur permet d’effectuer des travaux r\u00e9p\u00e9titifs, dangereux et physiquement exigeants. Les cobots, comme les manipulateurs mobiles, collaborent avec les travailleurs des cha\u00eenes de montage pour automatiser le remplacement des composants19<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n Voici quelques exemples de t\u00e2ches effectu\u00e9es par les cobots<\/p>\n\n\n\n Une cha\u00eene d’approvisionnement qui fonctionne bien est le pilier de toute entreprise manufacturi\u00e8re. Cependant, les perturbations dues aux complexit\u00e9s internes et externes entra\u00eenent des retards, des demandes non satisfaites et des pertes d’activit\u00e9. En outre, la grande quantit\u00e9 de donn\u00e9es provenant de capteurs et d’autres syst\u00e8mes d\u00e9passe les tactiques traditionnelles de gestion de l’approvisionnement.<\/p>\n\n\n\n Les techniques d’IA et de ML peuvent renforcer les humains dans des domaines tels que le r\u00e9approvisionnement et les pr\u00e9visions. Au lieu que les analystes passent au crible de nombreuses donn\u00e9es, les solutions de ML peuvent analyser les donn\u00e9es et fournir des tendances, m\u00eame en temps r\u00e9el. La gestion de la cha\u00eene d’approvisionnement aliment\u00e9e par l’IA aide les fabricants \u00e0 s’adapter rapidement aux changements tels que les perturbations des r\u00e9seaux de distribution.<\/p>\n\n\n\n L’IA dans la gestion de l’approvisionnement aide les fabricants \u00e0 atteindre les objectifs suivants :<\/p>\n\n\n\n Visibilit\u00e9 et gestion des risques : <\/strong>Les fabricants obtiennent une visibilit\u00e9 sur les diff\u00e9rents processus internes et externes en unifiant les sources de donn\u00e9es. Les algorithmes de ML peuvent traiter les enregistrements des ventes, les conditions m\u00e9t\u00e9orologiques, les performances des fournisseurs et de la distribution pour donner aux manufacturiers une meilleure visibilit\u00e9 de leur cha\u00eene d’approvisionnement. Par exemple, pour les fabricants qui traitent de nombreuses commandes, un retard de livraison d’une seule mati\u00e8re premi\u00e8re pourrait avoir des effets sans pr\u00e9c\u00e9dent. L’alerte pr\u00e9coce permet d’\u00e9laborer des mesures pour att\u00e9nuer ces risques.<\/p>\n\n\n\n Pr\u00e9vision de la demande :<\/strong> Les exc\u00e9dents de production et les ruptures de stock peuvent \u00eatre \u00e9limin\u00e9s par la pr\u00e9vision de la demande. Les mod\u00e8les de pr\u00e9vision utilisent g\u00e9n\u00e9ralement des algorithmes ML pour identifier les mod\u00e8les de demande normaux et saisonniers. Une bonne \u00e9tude de cas est celle du groupe Danone, fabricant fran\u00e7ais de produits alimentaires, qui a mis en \u0153uvre une solution de ML pour la pr\u00e9vision de la demande. L’entreprise a obtenu les r\u00e9sultats suivants20<\/a><\/sup>:<\/p>\n\n\n\n Entreposage et ex\u00e9cution des commandes :<\/strong> Tirer parti de l’analyse avanc\u00e9e et de l’IA peut aider \u00e0 accomplir diff\u00e9rentes t\u00e2ches dans le domaine de l’entreposage et de l’ex\u00e9cution des commandes. Les fabricants peuvent optimiser le stockage et l’allocation des stocks en utilisant des moteurs pr\u00e9dictifs pilot\u00e9s par l’IA. En outre, les robots dot\u00e9s d’IA peuvent faciliter les t\u00e2ches r\u00e9p\u00e9titives, am\u00e9liorant ainsi l’efficacit\u00e9 et la productivit\u00e9. Une \u00e9tude r\u00e9alis\u00e9e par McKinsey a mis en \u00e9vidence plusieurs avantages li\u00e9s \u00e0 l’int\u00e9gration de l’IA dans la cha\u00eene d’approvisionnement du complexe industriel allemand21<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n Les donn\u00e9es connaissent une croissance exponentielle, l’IDC estimant que les donn\u00e9es stock\u00e9es augmenteront de 250 % d’ici \u00e0 202822<\/a><\/sup>. Les fabricants g\u00e9n\u00e8rent de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es \u00e0 travers diff\u00e9rents processus et doivent les g\u00e9rer efficacement. L’IA peut renforcer les efforts de gestion de contenu (ECM), en aidant \u00e0 la capture, au stockage, \u00e0 la classification et au partage efficace des donn\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n L’\u00e9tape initiale consiste \u00e0 combiner des donn\u00e9es structur\u00e9es et non structur\u00e9es telles que des documents, des textes, des courriels, des tickets et des journaux d’activit\u00e9. <\/p>\n\n\n\n Les algorithmes de ML tels que les r\u00e9seaux neuronaux, les arbres al\u00e9atoires et les algorithmes de regroupement peuvent ensuite classer les documents23<\/a><\/sup>. En outre, les ECM intelligents peuvent apprendre \u00e0 identifier les types de documents et \u00e0 les \u00e9tiqueter en fonction de leur classification. Par exemple, il est possible d’analyser un article et de l’\u00e9tiqueter automatiquement en fonction du ton et du th\u00e8me.<\/p>\n\n\n\n En utilisant des techniques de traitement du langage naturel (NLP) et de compr\u00e9hension du langage naturel (NLU), les ECM peuvent comprendre le contexte. <\/p>\n\n\n\n Les ECM dot\u00e9s d’IA peuvent \u00e9galement \u00e9tiqueter automatiquement les images et les vid\u00e9os et en extraire des textes. Cela ouvre des perspectives pour la recherche intelligente d’informations, l’extraction automatis\u00e9e de connaissances et la fourniture de connaissances personnalis\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n Les documents tels que les manuels d’entretien des \u00e9quipements, les sp\u00e9cifications des produits et les donn\u00e9es historiques peuvent \u00eatre tr\u00e8s nombreux, ce qui rend difficile la recherche d’informations pertinentes. En outre, les flux de travail dans les domaines de la commande et de la vente peuvent \u00eatre lourds en raison des multiples silos d’informations qu’un agent commercial doit passer en revue.<\/p>\n\n\n\n Les techniques d’IA comme GenAI peuvent extraire et r\u00e9sumer des informations sur la base des donn\u00e9es fournies par l’utilisateur. Par exemple, elles peuvent fournir aux techniciens des \u00e9quipements des \u00e9tapes d’installation ou de r\u00e9paration faciles \u00e0 suivre24<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n L’utilisation d’outils aliment\u00e9s par l’IA, comme les chatbots, peut aider \u00e0 r\u00e9pondre efficacement aux demandes internes et externes. Environ 82 % des acheteurs professionnels et 69 % ont indiqu\u00e9 que les exp\u00e9riences client personnalis\u00e9es influen\u00e7aient la fid\u00e9lit\u00e925<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n Avec une bonne base de connaissances, des algorithmes tels que le filtrage bas\u00e9 sur le contenu, les syst\u00e8mes de recommandation, le DL, le NLP, le NLU et l’apprentissage par renforcement peuvent r\u00e9cup\u00e9rer et servir l’information. Un pipeline de service \u00e0 la client\u00e8le peut alors fournir automatiquement des solutions \u00e0 des probl\u00e8mes courants tels que :<\/p>\n\n\n\n Le support client intelligent peut aider \u00e0 informer les clients des retards d’exp\u00e9dition et fournir un moyen de contacter le support client26<\/a><\/sup>. <\/p>\n\n\n\n En outre, la GenAI peut stimuler le support client automatis\u00e9 en transformant les chatbots en assistants de service client comp\u00e9tents. Outre l’exp\u00e9rience conversationnelle normale, la GenAI effectue des recherches s\u00e9mantiques d\u00e9taill\u00e9es et offre des informations correspondantes aux questions des clients. <\/p>\n\n\n\n GE’s Appliances utilise la GenAI pour alimenter son chatbot conversationnel, SmartHQ Assistant. Les clients peuvent utiliser le robot pour obtenir des informations sur l’utilisation et l’entretien de leurs appareils27<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n Un autre exemple est Mana, une plateforme de base de connaissances aliment\u00e9e par l’IA qui permet \u00e0 un fabricant mondial de produits alimentaires et de boissons d’automatiser la planification des ventes en r\u00e9solvant les probl\u00e8mes de maintenance r\u00e9currents28<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n Voici quelques avantages cl\u00e9s que les fabricants tirent de l’utilisation de l’IA.<\/p>\n\n\n\n Les chatbots aliment\u00e9s par l’IA utilisent diff\u00e9rents cadres de recherche en plus de GenAI pour r\u00e9pondre aux demandes des clients. Ils sont sensibles au contexte et peuvent r\u00e9pondre par le biais de textes, d’images et de vid\u00e9os. <\/p>\n\n\n\n En utilisant les donn\u00e9es historiques et les interactions pr\u00e9c\u00e9dentes, les chatbots aliment\u00e9s par l’IA peuvent fournir un engagement proactif au client 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7. Ces interactions personnalis\u00e9es conduisent \u00e0 des exp\u00e9riences significatives et personnalis\u00e9es, am\u00e9liorant ainsi les ventes et les taux de fid\u00e9lisation de la client\u00e8le29<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n Les pannes inattendues, les ruptures de stock, la qualit\u00e9 variable des produits et les perturbations de la cha\u00eene d’approvisionnement font perdre de l’argent aux fabricants. Toutefois, les syst\u00e8mes bas\u00e9s sur l’IA promettent d’offrir une meilleure visibilit\u00e9 et de proposer des m\u00e9thodes plus efficaces. <\/p>\n\n\n\n Par exemple, la maintenance pr\u00e9dictive aide les responsables de la production \u00e0 \u00e9viter les temps d’arr\u00eat. Un fabricant d’ascenseurs nord-am\u00e9ricain a tir\u00e9 de multiples avantages de l’utilisation de syst\u00e8mes de maintenance pr\u00e9dictive aliment\u00e9s par l’IA. L’entreprise a constat\u00e9 une r\u00e9duction de 78 % des pannes d’ascenseur non planifi\u00e9es, ce qui lui a permis de r\u00e9aliser 120 000 dollars d’\u00e9conomies par trimestre30<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n L’IA peut contribuer \u00e0 am\u00e9liorer la s\u00e9curit\u00e9 g\u00e9n\u00e9rale dans les usines de plusieurs mani\u00e8res. Par exemple, les syst\u00e8mes de surveillance de l’IA peuvent rapidement recueillir des donn\u00e9es provenant de cam\u00e9ras montrant des travailleurs dans des positions dangereuses. Des entreprises comme Voxel proposent des solutions de s\u00e9curit\u00e9 bas\u00e9es sur l’IA qui utilisent la vision artificielle pour d\u00e9tecter les risques sur le lieu de travail, tels que les d\u00e9versements. L’entreprise signale une r\u00e9duction de 65 % des blessures dans les entreprises qui utilisent l’intelligence vid\u00e9o pour former correctement leur personnel31<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n En outre, les robots dot\u00e9s d’IA peuvent effectuer des contr\u00f4les de qualit\u00e9 pour les mat\u00e9riaux dangereux et d\u00e9placer de mani\u00e8re autonome des charges lourdes. Cela permet d’\u00e9viter aux travailleurs diff\u00e9rents risques de sant\u00e9 et de blessures.<\/p>\n\n\n\n La plupart des fabricants int\u00e8grent l’IA dans leurs processus actuels afin d’am\u00e9liorer la productivit\u00e9 et l’efficacit\u00e9. La productivit\u00e9 augmente dans tous les processus o\u00f9 l’IA est int\u00e9gr\u00e9e, de l’inspection de la qualit\u00e9 au service \u00e0 la client\u00e8le. Ces syst\u00e8mes g\u00e8rent les t\u00e2ches r\u00e9p\u00e9titives, dangereuses et fastidieuses. Par exemple, les cobots et l’AMR augmentent les efforts humains dans l’atelier, ce qui permet d’acc\u00e9l\u00e9rer les d\u00e9lais de production.<\/p>\n\n\n\n La r\u00e9duction des contr\u00f4les manuels et des erreurs de qualit\u00e9 se traduit par de meilleurs produits et des clients satisfaits. Neeraj Tiwari, directeur de la fabrication chez Chrysler Chine, a fait l’\u00e9loge de l\u2019inspection par vision par ordinateur, qui examine la qualit\u00e9 de l’assemblage du groupe motopropulseur. Il admet que la solution est rapide et efficace, ce qui permet de gagner du temps dans la production et d’\u00e9viter les rappels. <\/p>\n\n\n\n Les syst\u00e8mes bas\u00e9s sur l’IA dans l’industrie manufacturi\u00e8re aident les parties prenantes \u00e0 prendre des d\u00e9cisions \u00e0 plusieurs niveaux. Par exemple, les syst\u00e8mes d’IA peuvent aider \u00e0 d\u00e9terminer les meilleurs niveaux de production, la main-d’\u0153uvre et les stocks dans le cadre de la pr\u00e9vision de la demande.<\/p>\n\n\n\n Malgr\u00e9 ses nombreux avantages, la mise en \u0153uvre de projets d’IA r\u00e9ussis dans l’industrie manufacturi\u00e8re se heurte encore \u00e0 plusieurs difficult\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n Il y a de multiples \u00e9tapes avant qu’une solution d’IA ne donne un retour sur investissement. Selon une enqu\u00eate de CIO Dive, 40 % des organisations d\u00e9pensent plus de 100 000 dollars pour la pr\u00e9paration des donn\u00e9es32<\/a><\/sup>. Les autres co\u00fbts comprennent l’acquisition de talents, l’infrastructure, la mont\u00e9e en comp\u00e9tence des employ\u00e9s et la maintenance. <\/p>\n\n\n\n En outre, les flux de travail sp\u00e9cialis\u00e9s augmentent le co\u00fbt de la solution, car les syst\u00e8mes d’IA pr\u00e9construits peuvent ne pas \u00eatre adapt\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n L’\u00e9thique de l’IA comporte encore de nombreuses zones d’ombre. Les normes en mati\u00e8re d’\u00e9thique et de conformit\u00e9 sont encore immatures et les diff\u00e9rentes r\u00e9gions suivent leurs propres normes. Tous ces facteurs entra\u00eenent des lacunes qui peuvent conduire \u00e0 un d\u00e9ploiement et \u00e0 une utilisation inappropri\u00e9s. <\/p>\n\n\n\n Les mod\u00e8les peuvent manquer de transparence dans le traitement des donn\u00e9es et exposer des donn\u00e9es personnelles \u00e0 des acteurs malveillants. D’autres questions \u00e9thiques se posent, telles que l’\u00e9quit\u00e9, la partialit\u00e9 et la responsabilit\u00e9. <\/p>\n\n\n\n L’IA fait \u00e9galement craindre des pertes d’emplois dans le secteur manufacturier. Selon une enqu\u00eate men\u00e9e dans les pays de l’OCED, 14 % des travailleurs de l’industrie manufacturi\u00e8re craignent que leur emploi ne devienne superflu du fait de l’utilisation de l’IA. Par ailleurs, 71 % d’entre eux estiment qu’il est n\u00e9cessaire de se recycler ou d’am\u00e9liorer leurs comp\u00e9tences en raison des nouvelles exigences professionnelles33<\/a><\/sup>. <\/p>\n\n\n\n Les parties prenantes doivent donc trouver un juste \u00e9quilibre entre des op\u00e9rations totalement autonomes et l’utilisation de l’IA pour renforcer les efforts humains.<\/p>\n\n\n\n Les projets d’IA peuvent devenir complexes pour plusieurs raisons :<\/p>\n\n\n\n L’adoption de l’IA promet un avenir prometteur pour les fabricants. Il existe de nombreuses solutions et concepts bas\u00e9s sur l’IA, tels que \u00ab\u00a0Lights out factory\u00a0\u00bb, l’Internet industriel des objets (IIoT) et les jumeaux num\u00e9riques, qui semblent prometteurs.<\/p>\n\n\n\n Alors que la manufacture et la production cherchent \u00e0 passer \u00e0 l’industrie 4.0, les usines intelligentes promettent de fonctionner plus efficacement gr\u00e2ce \u00e0 l’IIoT. Cette technologie consiste \u00e0 connecter les actifs de l’usine, les appareils p\u00e9riph\u00e9riques et les syst\u00e8mes de gestion des donn\u00e9es. L’objectif est de collecter des donn\u00e9es et de les transformer en informations exploitables \u00e0 l’aide de l’analyse et de l’IA.<\/p>\n\n\n\n Les usines \u00ab\u00a0Lights Out\u00a0\u00bb gagnent \u00e9galement du terrain, en particulier pour les usines qui produisent en masse des produits simples. Cela signifie que la production se d\u00e9roule de mani\u00e8re autonome avec l’aide de syst\u00e8mes d’automatisation et de robotique. Ces usines autonomes s’appuieront sur les r\u00e9centes avanc\u00e9es technologiques, notamment l’IA, la 5G, la r\u00e9alit\u00e9 virtuelle (VR), la r\u00e9alit\u00e9 augment\u00e9e (VR) et d’autres technologies op\u00e9rationnelles34<\/a><\/sup>. <\/p>\n\n\n\n Les cobots et les AMR devraient \u00e9galement gagner en importance \u00e0 l’avenir. La taille du march\u00e9 des cobots devrait atteindre 8 milliards de dollars d’ici 2030. En outre, nous nous attendons \u00e0 un d\u00e9veloppement continu des outils cobotiques. Il s’agit de modules compl\u00e9mentaires que les fabricants peuvent simplement brancher pour que le cobot remplisse une fonction diff\u00e9rente35<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n L’int\u00e9gration de l’IA dans les processus de fabrication continue de gagner en importance et en dynamisme. Il y a quelques ann\u00e9es, il \u00e9tait difficile d’imaginer des robots autonomes travaillant dans l’atelier de mani\u00e8re autonome ou des cobots travaillant en collaboration avec des humains. Aujourd’hui, ils sont capables de percevoir leur environnement, de prendre et d’ex\u00e9cuter des d\u00e9cisions en toute s\u00e9curit\u00e9. Au fur et \u00e0 mesure que la technologie \u00e9volue, nous nous attendons \u00e0 voir appara\u00eetre de nouvelles formes d’int\u00e9gration des robots dans l’industrie manufacturi\u00e8re.<\/p>\n\n\n\n L’IA alimente \u00e9galement d’autres outils qui ex\u00e9cutent des applications allant de simples t\u00e2ches r\u00e9p\u00e9titives \u00e0 des op\u00e9rations complexes telles que l’inspection de composants. De nombreux fabricants profitent d\u00e9j\u00e0 des avantages de ces outils et solutions, tandis que d’autres sont en cours de d\u00e9ploiement. Des applications telles que la maintenance pr\u00e9dictive, le service client et la conception de produits modifient actuellement la fa\u00e7on dont les fabricants travaillent, en augmentant l’automatisation et la productivit\u00e9.<\/p>\n\n\n\n Ces cas d’utilisation de l’IA pr\u00e9sentent de multiples avantages, notamment des \u00e9conomies de co\u00fbts et l’am\u00e9lioration des produits. Cependant, plusieurs d\u00e9fis, tels que les co\u00fbts \u00e9lev\u00e9s, continuent d’entraver l’adoption de l’IA. \u00c0 l’avenir, l’IA devrait jouer un r\u00f4le essentiel dans le cadre des efforts d\u00e9ploy\u00e9s par le secteur en vue d’une num\u00e9risation compl\u00e8te.<\/p>\n\n\n\n Les manufacturiers sont confront\u00e9s \u00e0 de multiples d\u00e9fis en mati\u00e8re d’op\u00e9rations et de production, les plus importants \u00e9tant l’instabilit\u00e9 de la cha\u00eene d’approvisionnement, la hausse des co\u00fbts, l’irr\u00e9gularit\u00e9 de la qualit\u00e9 et la rigidit\u00e9 des lignes de production. Cependant, l’intelligence artificielle (IA) promet d’\u00eatre un facteur cl\u00e9 de progr\u00e8s alors que le secteur se tourne […]<\/p>\n","protected":false},"author":8,"featured_media":6814,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_seopress_robots_primary_cat":"none","_seopress_titles_title":"","_seopress_titles_desc":"","_seopress_robots_index":"","footnotes":"[{\"content\":\"Artificial Intelligence (AI) in Manufacturing Market Report By 2032<\/a>\",\"id\":\"aae1832b-6482-4564-b143-f017a783efd1\"},{\"content\":\"How Artificial Intelligence Works in Quality Control | Automation World<\/a>\",\"id\":\"f8e2ceaa-4031-457e-9675-d0c144fc9556\"},{\"content\":\"Visual Inspection AI Google Cloud<\/a>\",\"id\":\"00e1fb7e-fc53-4989-875f-06403c83ae37\"},{\"content\":\"Predictive Maintenance Taking pro-active measures based on advanced data analytics to predict and avoid machine failure<\/a>\",\"id\":\"9ff83d96-7798-4a78-9402-d14e480245b6\"},{\"content\":\"Survey: How to use AI to identify, improve manufacturing production goals<\/a>\",\"id\":\"5f6a79bd-1fb2-43f2-b6b9-964d6e269a09\"},{\"content\":\"Scaling AI in Manufacturing Operations: A Practitioners\u2019 Perspective<\/a>\",\"id\":\"cab204a4-7194-4d4a-8c18-85fcaf125a42\"},{\"content\":\"\u2018Predictive-Maintenance\u2019 Tech Is Taking Off as Manufacturers Seek More Efficiency - 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Contr\u00f4le de qualit\u00e9 intelligent<\/h3>\n\n\n\n
Maintenance pr\u00e9ventive et pr\u00e9dictive<\/h3>\n\n\n\n
\n
Conception du produit<\/h3>\n\n\n\n
Automatisation<\/h3>\n\n\n\n
\n
Robotique<\/h3>\n\n\n\n
Robots mobiles autonomes (AMR)<\/h4>\n\n\n\n
Robots collaboratifs (Cobots)<\/h4>\n\n\n\n
\n
Gestion de la supply chain<\/h3>\n\n\n\n
\n
\n
Gestion intelligente du contenu d’entreprise<\/h3>\n\n\n\n
Cr\u00e9ation et synth\u00e8se de documents<\/h3>\n\n\n\n
Exp\u00e9rience client<\/h3>\n\n\n\n
\n
Avantages de l’IA dans l’industrie manufacturi\u00e8re<\/h2>\n\n\n\n
Service client efficace <\/h3>\n\n\n\n
R\u00e9duction des co\u00fbts<\/h3>\n\n\n\n
S\u00e9curit\u00e9 accrue<\/h3>\n\n\n\n
Am\u00e9lioration de la productivit\u00e9 des ateliers<\/h3>\n\n\n\n
Une meilleure qualit\u00e9 des produits<\/h3>\n\n\n\n
Des d\u00e9cisions fond\u00e9es sur les donn\u00e9es<\/h3>\n\n\n\n
Les d\u00e9fis de l’utilisation de l’IA dans l’industrie manufacturi\u00e8re<\/h2>\n\n\n\n
Co\u00fbts \u00e9lev\u00e9s<\/h3>\n\n\n\n
Consid\u00e9rations \u00e9thiques <\/h3>\n\n\n\n
Complexit\u00e9 des projets<\/h3>\n\n\n\n
\n
L’avenir de l’IA dans l’industrie manufacturi\u00e8re<\/h2>\n\n\n\n
Conclusion <\/h2>\n\n\n\n
Sources<\/h2>\n\n\n