Comment l’IA peut aider votre entreprise manufacturière

5 cas d’usage concrets de l’IA dans le secteur de la fabrication

1. Maintenance prédictive

La maintenance prédictive consiste à anticiper l’entretien des machines et à en prévenir les pannes. Grâce à des capteurs acoustiques, ultrasoniques, de température, de vibration ou d’analyse d’huile, l’IA peut détecter des signes avant-coureurs qu’une opératrice ou un opérateur ne remarquerait peut-être pas.

La maintenance prédictive aide à:

• planifier des interventions avant la panne;
• réduire les pannes et les arrêts non planifiés;
• prolonger la durée de vie des équipements;
• renforcer le service après-vente chez les fabricants de machines.

Exemple: Une entreprise qui vend des équipements à d’autres manufacturiers peut utiliser les données obtenues à l’aide des capteurs pour fournir un calendrier de maintenance à ses clientes et clients. Cette approche professionnalise le service après-vente et augmente la satisfaction de la clientèle. 

2. Planification de la demande et de la production

En analysant des données sur les commandes passées, les ventes, la saisonnalité, les signaux de marché et les contraintes de production, l’IA peut aider à mieux anticiper les demandes et faire des projections de production plus précises.

Utiliser l’IA pour planifier la demande et la production aide à:

• réduire les retards de livraison;
• éviter les ruptures de stock ou les surplus;
• réduire le temps de latence des machines;
• augmenter l’efficacité et réduire la pression sur les équipes en période de pointe.

«Recourir à l’IA pour anticiper la demande et optimiser la production est un excellent cas d’usage pour les PME affectées pas une certaine saisonnalité de la demande ou par des fluctuations de marché», rajoute Farouk Mouhtadi.

Exemple: Un fabricant de produits en acier peut ajuster sa capacité de production pour anticiper une demande croissante de sa clientèle internationale qui veut accumuler des stocks pour tirer profit d’une augmentation de prix dans leurs marchés respectifs.

3. Automatisation du contrôle de la qualité

Les défauts de production représentent l’une des sources principales de pertes en fabrication.

En s’appuyant sur des caméras et un suivi étroit des processus et de la documentation d’ingénierie, l’IA peut aider à identifier où se produit le plus de gaspillage et à quel moment apparaissent les défaillances.

Exemple: Dans le cas d’une forge, l’IA peut signaler une croissance du nombre de pièces défectueuses produite à une température donnée et veiller à ce que la température soit réglée pour éviter l’enjeu.

4. Des assistants virtuels pour les opératrices et opérateurs

Les opératrices et les opérateurs des machines ont souvent besoin de poser des questions ou de demander des approbations à leurs responsables, ce qui cause des interruptions et des retards.

Farouk Mouhtadi explique que l’IA peut donner à chaque opératrice ou opérateur sur une ligne de production «un collègue ou un assistant virtuel» qui connaît les manuels par cœur.

En utilisant la génération augmentée de récupération (RAG) pour fournir une base de données à un agent conversationnel, l’IA peut fournir une information exacte aux équipes de plancher.

Exemple: Un agent conversationnel peut être connecté à un répertoire interne qui regroupe la documentation pertinente pour le processus de fabrication. Les opératrices et opérateurs y trouveront rapidement des réponses à leurs questions, sans avoir à contacter leurs gestionnaires ni à fouiller dans des manuels imprimés.

5. L’usine intelligente interconnectée

Pour les entreprises plus avancées, Farouk Mouhtadi suggère un cas d’usage plus complexe: celui où l’ensemble de l’usine, ainsi que tous les processus liés à la fabrication sont interconnectés.

«L'idée, c'est d'avoir tous les systèmes interconnectés pour lever des alertes, de manière dynamique. En cas de manque de stocks alors qu’il y a de la demande en ventes, le système le signale avant que cela ne devienne un problème», explique-t-il.

Pour une PME manufacturière, cela peut vouloir dire:

• relier production, stocks, ventes et approvisionnement;
• détecter les écarts entre demande et capacité;
• suggérer des actions préventives avant que le problème n’arrive;
• donner aux équipes une vue plus cohérente de l’usine;
• augmenter sa compétitivité.

Par où commencer avec l’IA dans le secteur manufacturier?

1. Identifiez un enjeu d’affaires concret

Les projets d’IA les plus rentables sont généralement ceux qui viennent régler un problème répétitif, coûteux et mesurable.

Il faut aussi s'assurer que la solution IA s'intègre de manière fluide dans le processus actuel pour ne pas alourdir les tâches du personnel.

«Le bon réflexe est de partir du plancher de production, pas du tableau de bord du comité de direction. Le second donne une direction, le premier donne les moyens», dit l’expert de Moov AI. «Votre équipe de production connait le mieux les irritants, les tâches répétitives et les endroits où l’on perd du temps ou de l’argent.»

Si votre objectif est de réduire les pertes à la suite de défaillances des machines, un cas d’usage de l’IA qui aide à mieux planifier la demande n’est peut-être pas le plus approprié, même s’il réduit les heures travaillés.

Utilisez l’IA comme outil de diagnostic avant de l’adopter comme outil transformationnel. La technologie peut vous aider à déterminer si vos données sont utilisables et à identifier des actions qui peuvent augmenter la qualité des prédictions.

2. Vérifiez la qualité des données

Les données de qualité sont la pierre angulaire de chaque projet d’IA. Ensuite, il faut s’assurer que les données existent et qu’elles sont exploitables. 

Pour une entreprise qui en est à ses tout débuts avec l’IA, des feuilles de calculs bien structurés peuvent souvent suffire. Avoir un logiciel de gestion, comme un CRM ou un ERP, n’est pas un impératif pour commencer à exploiter le potentiel de l’IA.

3. Commencez avec une preuve de concept

Choisissez une ligne de production ou un processus pour valider vos hypothèses. Bien des projets échouent parce qu’on commence trop vite ou avec un objectif trop large.

4. Mesurez les résultats

Généralement, en 6 à 12 semaines, vous devriez être capable de voir des résultats et de décider si vous déployez votre preuve de concept à plus grande échelle.

Comment passer à l’action

Identifiez un processus récurrent et à fort impact qui peut être automatisé à l’aide de l’IA.

«Le cas d’usage le plus universel reste la planification de la production. Elle touche le plus de processus dans une usine et son amélioration a aussi le plus grand potentiel de transformation. En effet, grâce à une couverture transverse d’une seule ligne de production, on peut connaître la qualité du produit final au moment de commander les matériaux bruts», dit Farouk Mouhtadi.

Prochaine étape

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