Nous avons tous la chance de vivre à une époque passionnante. Les progrès technologiques exponentiels de ces dernières décennies ont non seulement influencé nos vies personnelles, mais ont également eu un impact considérable sur les entreprises. Les tendances évoluent de manière évidente de temps en temps, mais il est certain de dire que nous vivons actuellement l’ère de l’analyse avancée.
Il ne fait aucun doute qu’une telle progression ne serait pas possible sans la puissance de calcul et les services sous-jacents disponibles via les produits des fournisseurs de services cloud tels qu’Azure ou AWS. Dans cet article, nous allons explorer en détail la nature et les défis du processus de transformation des entreprises, en mettant l’accent sur l’industrie manufacturière. Nous examinerons également la meilleure approche possible pour devenir une organisation axée sur les données en tirant parti de l’intégration cloud avec l’IA.
La découverte de données par l’IA soutenue par le cloud peut changer la donne pour l’industrie manufacturière
Pourquoi ? Tout simplement parce qu’elle permet aux producteurs d’exploiter la puissance de leurs données pour optimiser les opérations, réduire les coûts et améliorer l’efficacité globale. L’industrie manufacturière est un environnement riche en données où de grandes quantités de données sont générées par les processus de production, les opérations de la chaîne d’approvisionnement, le contrôle de la qualité et les interactions avec les clients. Avec l’aide de l’approche AI Data Discovery, les entreprises manufacturières peuvent extraire des informations précieuses de ces données pour prendre des décisions intelligentes qui améliorent leurs résultats.
Trouver des modèles non découverts
L’un des principaux avantages de la découverte de données par l’IA est qu’elle peut aider les entreprises manufacturières à identifier des modèles et des tendances dans leurs données qui ne sont peut-être pas immédiatement apparents. Cela peut leur permettre d’anticiper et de répondre de manière proactive à des problèmes potentiels avant qu’ils ne se produisent, évitant ainsi des temps d’arrêt coûteux et réduisant le gaspillage.
En outre, l’AI Data Discovery peut aider les fabricants à optimiser leur chaîne d’approvisionnement en leur offrant une visibilité en temps réel sur les niveaux de stocks, les prévisions de la demande et les calendriers de production. Cela peut les aider à réduire les ruptures de stock, à améliorer les taux d’exécution des commandes et, en fin de compte, à améliorer la satisfaction des clients.
Anticiper ce qui a été imprévisible jusqu’à présent
Un autre domaine dans lequel la découverte de données par l’IA peut bénéficier aux entreprises manufacturières est la maintenance prédictive. En analysant les données provenant des capteurs et autres dispositifs IoT, les fabricants peuvent prédire quand un équipement est susceptible de tomber en panne et planifier de manière proactive la maintenance avant une défaillance. Cela leur permet d’éviter des réparations coûteuses et des temps d’arrêt, et d’améliorer la fiabilité et le temps de fonctionnement de leurs équipements.
En conclusion, la découverte de données par l’IA offre des avantages significatifs aux entreprises manufacturières qui souhaitent adopter une approche plus axée sur les données. En exploitant la puissance de l’analyse avancée et de l’intégration cloud, les entreprises manufacturières peuvent :
- obtenir des informations précieuses à partir de leurs données,
- optimiser leurs opérations,
- améliorer leur efficacité et leur rentabilité globales.
Les avantages de l’IA et de la transformation du cloud pour les entreprises industrielles
Comme je l’ai mentionné ci-dessus, les entreprises manufacturières se tournent vers les données et l’IA pour les aider à accroître leur productivité, à réduire leurs coûts et à prendre des décisions fondées sur les données. La volonté de monétiser les données est un moteur clé de l’adoption du cloud et de la transformation, car les solutions basées sur le cloud offrent la puissance de calcul et la capacité de mise à l’échelle nécessaires pour former et exécuter des modèles d’IA sur de vastes quantités de données.
Cela permet de découvrir des modèles cachés et des informations qu’il serait impossible de détecter autrement. Les utilisateurs professionnels peuvent également utiliser les outils traditionnels de BI pour la visualisation des données une fois que les données de production sont bien organisées et accessibles.
Amélioration de l’agilité commerciale et maîtrise des coûts
Les systèmes d’IA basés sur le cloud sont devenus de plus en plus populaires dans l’industrie manufacturière en raison de leur capacité à offrir une plus grande flexibilité et une meilleure évolutivité. En tirant parti du cloud, les entreprises peuvent s’adapter rapidement à l’évolution de leurs besoins et facilement augmenter ou réduire leurs opérations en fonction des besoins. Le cloud peut également réduire la charge des équipes informatiques internes en externalisant la gestion de l’infrastructure, ce qui leur permet de se concentrer sur d’autres initiatives stratégiques.
Grâce aux services cloud, les entreprises manufacturières peuvent mieux contrôler les coûts liés à l’informatique et, en fin de compte, ajuster l’équilibre entre les investissements requis et les dépenses nécessaires à la conception, à la mise en œuvre et à la maintenance des solutions d’intelligence artificielle.
Rôle de l’informatique en périphérie (edge computing) dans le cloud
C’est également une idée fausse très répandue que le cloud n’est pas applicable à l’industrie manufacturière. Outre les problèmes de sécurité (qui sont d’ailleurs totalement inadéquats), le principal défi est la latence : les lignes de production fonctionnent souvent à des vitesses très élevées, contrôlées par des systèmes contrôleurs logiques programmables (PLC) sur site qui transfèrent des signaux aux machines en quelques millisecondes.
Par définition, si vous souhaitez contrôler vos appareils depuis le cloud et prendre des décisions éclairées basées sur une solution d’IA déployée dans le cloud (par exemple, ajuster les paramètres du processus en temps réel en fonction des prédictions effectuées sur des données en temps réel), vous devez d’abord transférer les données du PLC vers le cloud, effectuer une inférence, élaborer des instructions et les transférer de nouveau vers le PLC – tout cela prendra du temps. Peut-être pas très longtemps, mais cela reste significatif du point de vue du processus de fabrication.
Cependant, l’informatique en périphérie dans le cloud peut aider à résoudre ces défis. Elle permet une analyse et une prise de décision en temps réel au niveau de la périphérie du réseau, ce qui est essentiel dans l’industrie manufacturière où les lignes de production doivent fonctionner sans interruption, tout en bénéficiant des services cloud.
L’évolution des mentalités et la possibilité de stimuler la transformation des entreprises
Le rôle de l’IA dans la transformation cloud des entreprises industrielles va au-delà de la simple augmentation de la productivité et de la réduction des coûts. Les solutions d’IA basées sur le cloud transforment la façon dont les fabricants abordent leurs activités en leur permettant de prendre des décisions fondées sur des données à chaque étape du processus de production.
L’un des principaux avantages de l’IA dans le processus de transformation cloud est qu’elle permet aux entreprises industrielles de tirer parti de la puissance de l’apprentissage automatique pour automatiser les tâches de routine et améliorer l’efficacité opérationnelle. Les organisations manufacturières peuvent finalement se concentrer sur les aspects les plus cruciaux de leur activité au lieu de s’occuper de processus répétitifs et manuels.
Tirer parti des solutions d’IA basées sur le cloud pour optimiser la chaîne d’approvisionnement
L’IA dans le cloud peut également optimiser la chaîne d’approvisionnement en fournissant une visibilité en temps réel sur les niveaux de stocks, les prévisions de la demande et les calendriers de production. Les fabricants peuvent ainsi ajuster leurs processus de production en temps réel pour répondre à l’évolution de la demande, réduire les ruptures de stock et améliorer la satisfaction des clients.
Gartner prévoit que d’ici 2023, le « machine learning » ML sera déjà un élément bien intégré dans 25 % de toutes les solutions technologiques de la chaîne d’approvisionnement.
Selon McKinsey, l’application de l’IA dans la chaîne d’approvisionnement permet d’améliorer les coûts logistiques de 15 %, les niveaux de stocks de 35 % et les niveaux de service de 65 %, par rapport aux concurrents qui agissent plus lentement.
Aperçu de l’intelligence manufacturière (Manufacturing Intelligence)
L’analyse visuelle et la business intelligence (BI) se sont déjà révélées être des outils puissants pour l’analyse des données dans l’industrie manufacturière, en fournissant une couche sémantique qui permet aux entreprises d’exploiter les informations en utilisant des termes commerciaux et des indicateurs de performance clés au lieu de données brutes.
Cependant, lorsqu’il est associé à l’intelligence artificielle (IA), le plein potentiel des flux de données peut être libéré, permettant aux entreprises d’acquérir une compréhension plus approfondie de leurs opérations, d’identifier les domaines d’amélioration et même de prédire les résultats futurs.
Élimination des six grandes pertes
L’intelligence manufacturière alimentée par l’IA dans le cloud présente de nombreux avantages, notamment l’élimination des six grandes pertes liées à la disponibilité, à la performance et à la qualité des équipements industriels.
En utilisant des algorithmes d’apprentissage automatique, les systèmes de maintenance prédictive peuvent analyser les données des capteurs et anticiper le moment où une maintenance sera nécessaire, réduisant ainsi les temps d’arrêt et augmentant la productivité. En outre, l’IA peut être utilisée pour l’analyse prédictive de la qualité, ce qui permet aux opérateurs de contrôler la qualité du produit final et d’optimiser les processus de fabrication en temps réel afin d’obtenir les meilleurs résultats possibles.
Réagir avant qu’un problème grave ne survienne
En outre, les algorithmes avancés de détection des anomalies peuvent identifier de petites déviations dans les signaux des équipements qui sont souvent difficiles à reconnaître organoleptiquement, ce qui donne aux entreprises suffisamment de temps pour réagir avant que les problèmes ne s’aggravent. Ces applications de l’IA dans la fabrication peuvent conduire à une efficacité accrue, à une réduction des déchets, à une amélioration de la qualité et à une meilleure utilisation des ressources.
La combinaison de l’analyse visuelle, de la BI et de l’IA dans le cloud peut révolutionner la façon dont les entreprises manufacturières abordent la découverte et l’analyse des données visuelles. La puissance de l’IA permet d’approfondir les connaissances, d’améliorer la prise de décision et d’optimiser les processus de production, ce qui se traduit par de meilleurs résultats et une rentabilité accrue.
Défis communs de la technologie de l’IA
Les avantages de l’IA dans l’industrie manufacturière sont évidents. Comme pour toute nouvelle technologie, l’adoption de l’IA dans l’industrie manufacturière s’accompagne de son propre lot de défis que les entreprises doivent surmonter pour mettre en œuvre avec succès des solutions d’analyse industrielle.
Bien que les avantages potentiels de l’IA soient indéniables, les entreprises doivent surmonter des obstacles tels que la qualité et la disponibilité des sources de données, la sécurité des données et le besoin de personnel qualifié pour mettre en œuvre et maintenir les solutions d’IA de manière efficace :
- Pas d’objectifs clairs
L’absence d’objectifs commerciaux et de retour sur investissement clairement définis peut entraîner un manque d’orientation dans la mise en œuvre de la technologie de l’IA dans l’industrie manufacturière. Sans une définition concrète du cas d’utilisation, il peut être difficile de mesurer le succès de la solution et de justifier l’investissement. Il est important que les entreprises évaluent soigneusement leurs besoins et leurs objectifs pour s’assurer que la mise en œuvre de la technologie de l’IA est alignée sur leur stratégie commerciale globale.
- Données non structurées
Un autre défi concerne la qualité et la disponibilité des données. Les données de fabrication peuvent être très complexes et hétérogènes et peuvent être stockées dans une variété de systèmes et de formats différents. Cela peut rendre difficile l’extraction d’informations significatives et peut nécessiter un nettoyage et un prétraitement importants des données avant que l’analyse ne puisse avoir lieu. Heureusement, le cloud permet de créer des plateformes de données complexes afin de surmonter ces obstacles liés aux silos de données, mais nous aborderons ce sujet dans un autre article.
- Importance de la phase initiale
La mise en œuvre de projets d’IA nécessite une méthodologie de livraison différente de celle des projets informatiques traditionnels. Le succès des projets d’IA dépend fortement de la phase initiale de découverte des données et de validation des cas d’utilisation potentiels. Cela permet aux entreprises manufacturières de prendre des décisions éclairées sur la faisabilité du projet, d’évaluer les risques potentiels et de déterminer si l’investissement apportera la valeur attendue. En ayant une compréhension claire de la valeur commerciale potentielle dès le début du projet, les entreprises peuvent atténuer les risques et éviter de gaspiller des ressources sur des projets dont le potentiel de retour sur investissement est faible.
- Défis en matière de sécurité
Alors que la technologie de l’IA devient de plus en plus répandue et importante dans divers secteurs, la question de la sécurité des données est devenue un défi critique pour les entreprises. Les algorithmes d’IA s’appuient fortement sur de grandes quantités de données pour apprendre et faire des prédictions précises, et ces données contiennent souvent des informations sensibles et confidentielles sur les clients, les employés et l’entreprise elle-même. Par conséquent, il est crucial pour les entreprises d’établir des protocoles de sécurité des données robustes pour se protéger contre les cyberattaques et les violations de données. Un autre aspect est la conception et la mise en œuvre correctes de la gouvernance des données et l’assurance que les bonnes données sont disponibles pour les bonnes personnes au bon moment. L’effort lié à la définition correcte de ces politiques est souvent sous-estimé, alors qu’un ensemble d’outils de gestion des données adéquat est indispensable pour les organisations qui souhaitent monétiser leurs données.
- Manque de personnel qualifié à bord
L’un des principaux défis liés à la mise en œuvre et à la maintenance des solutions d’IA dans l’industrie manufacturière est la nécessité de disposer d’un personnel qualifié. L’IA est une technologie complexe qui nécessite des compétences et des connaissances spécialisées, notamment en matière de science de la découverte des données, d’apprentissage automatique et de programmation informatique. Il peut être difficile pour les entreprises de trouver et d’embaucher des personnes possédant ces compétences, et encore plus difficile de les retenir. En outre, la technologie de l’IA est en constante évolution, ce qui nécessite une formation et un développement continus du personnel pour rester au fait des dernières avancées. Sans une équipe de personnel qualifié, les entreprises manufacturières peuvent avoir du mal à mettre en œuvre et à maintenir efficacement les solutions d’IA, ce qui les empêche de profiter des avantages de cette technologie.
- L’IA n’est pas la réponse à tous les problèmes
Enfin, et c’est probablement le point le plus important, il existe encore une croyance selon laquelle l’IA est une sorte de baguette magique que l’on peut appliquer aux données pour obtenir des résultats instantanés et une valeur commerciale. Or, il s’agit de l’un des types de solutions les plus complexes que les entreprises puissent adopter, en particulier parce que les algorithmes d’IA ne sont pas déterministes – vous ne pouvez pas être vraiment sûr des résultats finaux avant de les appliquer. Il se peut qu’il n’y ait pas suffisamment de données historiques collectées, qu’il soit nécessaire d’installer davantage de capteurs sur la ligne de production, ou simplement qu’il n’y ait aucune corrélation dans les données elles-mêmes et que l’objectif initialement choisi doive être ajusté. Ce ne sont là que quelques exemples parmi de nombreuses questions ouvertes qui doivent être résolues avant de mettre en œuvre une solution IA complète.
AI Data Discovery Service
L’adoption de l’IA dans l’industrie manufacturière peut être un processus complexe. Les entreprises doivent avoir une compréhension complète de leurs données et de leurs cas d’utilisation pour s’assurer que leurs initiatives apporteront une valeur significative. Notre société propose un service de découverte des données d’IA pour aider les clients du secteur industriel à relever ce défi.
a. Identifier les cas d’utilisation potentiels
Notre processus de découverte des données d’IA commence par une compréhension approfondie des objectifs et des défis commerciaux de nos clients. Nous identifions les cas d’utilisation potentiels qui peuvent bénéficier de l’IA et menons une étude de faisabilité détaillée pour évaluer la viabilité de chaque cas d’utilisation. Nous analysons ensuite les données de nos clients afin d’identifier les corrélations et les modèles qui peuvent être utilisés pour développer des modèles d’IA efficaces.
b. Ateliers
Au cours de nos ateliers, nous sensibilisons nos clients au potentiel de l’IA et de la technologie cloud et nous les guidons dans le processus de transformation organisationnelle. Nous fournissons une feuille de route d’adoption détaillée qui décrit les étapes nécessaires à la mise en œuvre efficace des solutions d’IA. Nos clients reçoivent une estimation de l’effort final, des propositions de haut niveau en matière d’architecture et d’infrastructure, ainsi qu’une analyse de rapport qui leur donne une base solide pour tirer parti de l’IA.
c. Le résultat
Grâce à nos services de découverte de données d’IA, les entreprises manufacturières peuvent atténuer les risques et éviter de gaspiller des ressources sur des projets dont le potentiel de retour sur investissement est faible. Notre approche axée sur les données permet aux entreprises d’augmenter considérablement leurs chances de transformation commerciale réussie et de monétisation des données, ce qui leur donne un avantage concurrentiel sur le marché.
Tableau de bord 1
Tableau de bord 2
L’avenir de l’IA
L’avenir de l’IA est à la fois passionnant et incertain. D’une part, l’IA a le potentiel de révolutionner les industries et de transformer notre mode de vie et de travail. Grâce aux progrès réalisés dans les domaines de l’apprentissage automatique, du traitement du langage naturel et de la vision par ordinateur, l’IA devient de plus en plus sophistiquée et capable d’effectuer des tâches que l’on pensait autrefois exclusivement humaines.
D’autre part, l’impact de l’IA sur l’emploi, la vie privée et la sécurité suscite des inquiétudes. À mesure que l’IA devient plus puissante, elle risque d’être utilisée pour automatiser des emplois et déplacer des travailleurs ou d’être utilisée à des fins malveillantes.
Pour que l’avenir de l’IA soit positif et bénéfique pour tous, il sera important de développer des systèmes d’IA éthiques et responsables, d’établir des réglementations et des lignes directrices pour leur utilisation, et d’investir dans l’éducation et la formation afin de préparer les gens à l’évolution du marché du travail.
Vous pouvez maintenant voir ce qu’offre notre solution Industrial Analytics Accelerator basée sur l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle. Voir la démo.
Résumé
Les prochaines années de l’évolution de l’IA et de la fabrication sont prometteuses, car l’IA est appelée à changer l’industrie. Grâce aux progrès de l’apprentissage automatique et de l’analyse des données, l’IA peut aider les fabricants à optimiser leurs opérations, à réduire les coûts et à améliorer l’efficacité globale. La maintenance prévisionnelle alimentée par l’IA peut aider à prévenir les pannes de machines, tandis que le contrôle de la qualité par l’IA peut aider à détecter les défauts plus tôt dans le processus de production.
En outre, l’IA peut aider les fabricants à développer des produits plus personnalisés et à améliorer la gestion de la chaîne d’approvisionnement. À mesure que la technologie continue d’évoluer, nous pouvons nous attendre à voir des solutions encore plus innovantes et une adoption accrue de l’IA dans l’industrie manufacturière.
Bien que l’IA ne soit pas une solution universelle à tous les problèmes de fabrication, elle a le potentiel de fournir des avantages significatifs aux entreprises qui l’adoptent.