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L’Intelligence Artificielle au service de la performance industrielle

Depuis la naissance et le développement de l’industrie à la fin du XVIIIe et au début du XIX siècle, le secteur a connu une série de révolutions, depuis la mécanisation jusqu’à l’automatisation et la robotisation. Les dernières années sont ainsi par une nouvelle révolution et l’essor de l’« industrie 4.0 » marquée par la numérisation et l’information. Parmi les technologies emblématiques cette nouvelle évolution, l’intelligence artificielle est assurément celle qui pourrait le plus transformer le secteur. Mais concrètement, qu’est-ce que l’intelligence artificielle, et en quoi peut-elle bénéfique à la performance et à la productivité des entreprises industrielles ?

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?

Tout le monde en parle, mais sans forcément comprendre quoi il retourne… Tentons de faire simple. L’intelligence artificielle (IA) est le développement de systèmes informatiques capables d’effectuer des tâches qui requièrent normalement l’intelligence humaine : analyse de données, reconnaissance vocale ou visuelle, prise de décision… La recherche sur l’IA couvre un large éventail de sujets, notamment l’apprentissage automatique (Machine Learning), qui est une méthode pour apprendre aux ordinateurs à apprendre à partir de données, la robotique, qui est l’application de l’IA aux systèmes robotiques, et le raisonnement, qui est la capacité de tirer des conclusions logiques à partir d’un ensemble de prémisses. L’objectif ultime de l’IA est de créer des systèmes capables de raisonner de manière autonome et d’agir dans le monde en reproduisant le mode de réflexion d’analyse humain.
L’intelligence artificielle est déjà présente dans notre environnement quotidien à des niveaux divers (moteurs de recherches et réseaux sociaux, assistants vocaux, smart buildings, maisons intelligences, voitures autonomes…). Elle se développe plus encore dans des secteurs professionnels divers avec des enjeux de performance, de qualité, de rentabilité…

Quels sont les enjeux du développement de l’IA dans l’industrie ?

Les nouvelles technologies occupent aujourd’hui une place essentielle dans l’industrie, par le biais de l’automatisation, de la robotisation ou de l’information de certaines tâches stratégiques. L’IA peut apporter une couche d’innovation complémentaire et aider les entreprises à aller toujours plus loin dans l’atteinte des objectifs ou répondre à des enjeux clés : simplification des tâches, amélioration de l’efficacité, analyse et exploitation des données, amélioration du service client… Et nous le verrons plus tard avec des exemples concrets, aider à l’amélioration de l’ordonnancement et de la planification de production, prévenir les dysfonctionnements grâce à la maintenance prédictive, optimiser la traçabilité et le suivi de la production…

Malgré ces enjeux et les nouveaux atouts que pourrait fournir l’IA au secteur industriel, une étude menée en 2021 par l’entreprise EY-Parthenon montrait que les professionnels de l’industrie se montrent encore frileux à recourir aux technologies d’intelligence artificielle. Ainsi, seules 10 à 15 des entreprises ont su intégrer l’IA dans le processus d’industrialisation. Certains secteurs se démarquant sur ce créneau, à l’instar de l’automobile, de l’industrie pharmaceutique et de l’énergie.

Améliorer l’ordonnancement et la planification de production grâce à l’IA

Pour être productives et concurrentielles, les entreprises doivent avoir une vision stratégique à long terme, à moyen terme et à court terme. Il faut ainsi pouvoir anticiper ou prévoir l’évolution des marchés pour adapter en amont ses capacités de production le cas échéant ; il faut mobiliser les ressources et capacités de l’entreprise en temps voulu, qu’il s’agisse de capacités techniques, humaines ou de matières premières ; il faut enfin organiser, planifier, prioriser la production de façon rationnelle afin d’optimiser la qualité, la rapidité et les coûts de production.

De l’ordonnancement à la planification de la production, d’une vision stratégique à long terme à l’organisation des moyens en temps réel, l’intelligence artificielle est clairement un atout majeur pour les industries. Les entreprises disposent en effet de données en masse jusqu’alors peut exploitées, qu’elles soient relatives au marché et à son évolution, aux capacités de production, aux stocks, aux matières premières…

L’intelligence artificielle dans l’industrie permettra ainsi aux entreprises d’adopter une posture plus prédictive, plus anticipatrice afin d’identifier les opportunités, d’anticiper les imprévus, de gagner du temps, d’améliorer la productivité, d’anticiper les contraintes et, en réponse à l’ensemble de ces éléments de trouver les solutions idéales pour un ordonnancement et une planification de production optimale.

Prévenir les risques et les pannes grâce à l’IA et la maintenance prédictive

Les opérations de maintenance des machines de production industrielle sont normalement soumises à des règles strictes, ne serait-ce que pour garantir la sécurité des personnes, des biens et des locaux au sein des entreprises. Pourtant, malgré les opérations de maintenance périodique qui peuvent être réalisées sur certaines pièces, il n’est pas rare de voir survenir des pannes et casses sur des machines et outils de production. D’où l’intérêt de pouvoir prédire et anticiper les opérations de maintenance pour éviter les pannes et l’arrêt total ou partiel des opérations de production avec l’impact stratégique et financier que l’on peut imaginer.

C’est justement là que l’intelligence artificielle se met au service des industries. En identifiant des signes, des faiblesses, l’IA peut ainsi anticiper des défaillances et dysfonctionnements et ainsi activer des opérations de maintenance et de réparation au meilleur moment pour l’entreprise, ni trop tôt ni trop tard, afin de maximiser les coûts d’intervention et d’optimiser la productivité. On estime ainsi que la maintenance prédictive pourrait diviser le nombre de pannes par deux et réduire les coûts inhérents de l’ordre de 10 à 40%.

Pour ce faire, l’IA va se baser sur une série de données récoltées en temps réel, le plus souvent à l’aide de capteur, s’appuyer sur une base de données existante listant les indicateurs, indices et facteurs de risques ayant pu conduire à une panne ou une défaillance. Elle analysera ensuite l’ensemble de ces données pour déterminer le risque et activer des opérations de réparation en temps voulu, et pas seulement à titre préventif.

Optimiser le suivi de production et la traçabilité avec l’intelligence artificielle

Dans logistique, la traçabilité est un vecteur clé de la performance. Il en est de même dans la production industrielle, l’idée étant de disposer d’une visibilité en temps réel sur un produit et son historique tout au long du processus, depuis l’identification des fournisseurs pour les matières et les pièces, les étapes de transformation et de stockage et même les phases d’identification client, d’expédition et de réception. Dans le secteur industriel, la traçabilité pourra ainsi concerner des aspects logistiques, matériels ou produits.
Les enjeux sont ici d’avoir une surveillance continue et en temps réel du processus et des produits pour garantir la qualité de la production et assurer la sécurité et la satisfaction client.

De nombreuses données sont récoltées par les entreprises, concernant les matières et composants utiles à la fabrication d’un produit, concernant le processus de fabrication lui-même, les déplacements intralogistiques et extralogistiques, etc. Cette Data est une véritable mine d’or d’un point de vue stratégique, car elle renferme des clés de performance pour les entreprises industrielles. En effet, optimiser la traçabilité permet d’optimiser la qualité des produits.

En captant et en analysant en temps réel les données relatives à la traçabilité des produits, en fournissant des modèles compréhensibles grâce aux outils de Data Visualisation, l’intelligence artificielle garantit un suivi précis à chaque étape de production. L’IA peut également être utile pour identifier d’éventuels défauts et anomalies durant le processus et ainsi apporter les réponses adéquates pour améliorer la performance et la productivité de l’entreprise.

Les défis à relever pour réussir le déploiement de l’IA dans l’industrie sont nombreux. Ils consistent, d’une part, à s’assurer que cette nouvelle technologie est adaptée aux besoins spécifiques des entreprises et, d’autre part, à garantir sa fiabilité afin qu’elle puisse soutenir les processus de décision sans mettre en péril la performance industrielle. Cependant, si ces obstacles peuvent être surmontés, les entreprises bénéficieront d’améliorations significatives en termes d’ordonnancement et de planification de la production, de prévention des risques et de détection/réparation des pannes, ainsi que de suivi et de traçabilité des produits. Êtes-vous prêt pour la révolution industrielle 4.0 ?

Aurelie