IA et Machine Learning dans l’industrie manufacturière

Les événements des 18 derniers mois et les perturbations au sein des chaînes d’approvisionnement mondiales ont clairement montré que l’IA et le Machine Learning ont un rôle majeur à jouer pour que les fabricants continuent à fonctionner aussi efficacement que possible. Bien que l’adoption de l’IA et du Machine Learning puisse sembler difficile pour les PME, tant sur le plan financier que logistique, si elle est effectuée correctement, elle peut contribuer à améliorer considérablement l’efficacité, la production et l’agilité de l’entreprise. Ce qui se traduit par des améliorations à long terme observées dans l’ensemble de l’usine.

Les grands fabricants ont fait des avancées positives en termes d’adoption de l’IA et du Machine Learning. Une étude montre que 92 % des cadres supérieurs de l’industrie manufacturière considèrent l’IA comme un outil essentiel pour accroître leur productivité. Cependant, ce n’est souvent pas le cas pour les PME qui peuvent hésiter à adopter l’IA et le Machine Learning en raison des restrictions de coûts, de la vitesse de déploiement et des craintes liées à l’insécurité de l’emploi.

Si ces défis demandent du temps et des efforts pour être surmontés, ils ne doivent pas dissuader les PME d’adopter les nouvelles technologies, car elles sont essentielles pour rester compétitives sur le marché.

Des recherches menées par McKinsey ont montré que lorsque l’IA est utilisée pour surveiller et analyser les machines dans l’usine, elle peut réduire de moitié les temps d’arrêt des machines, en raison de sa capacité à analyser rapidement et en profondeur une vaste gamme de points de données et à exploiter les données existantes pour aider le personnel à identifier les problèmes potentiels. Ces données peuvent ensuite être utilisées pour prévoir les besoins de service et garantir que les machines sont réparées avant même qu’elles ne tombent en panne. Cela permet non seulement de réduire les temps d’arrêt, mais aussi d’augmenter la durée de vie des machines.

Plus loin encore, l’IA est spécifiquement capable de détecter des modèles et de tirer des conclusions avec précision, à un rythme que les humains ne pourraient pas égaler. Les spécialistes du service peuvent ainsi choisir les processus de fabrication qu’ils souhaitent modifier. Les avantages de l’adoption de l’IA et de l’apprentissage automatique sont clairs, mais la prochaine étape pour les PME est de déterminer comment en tirer parti.

Le coût est l’un des plus grands défis discutés lors de la mise en œuvre de l’IA et du Machine Learning. Le coût de la mise en œuvre de solutions complètes d’IA varie mais il est souvent d’au moins 20 000 $, et peut aller jusqu’à 1 000 000 $.

Bien que ce soit une somme importante à dépenser pour une PME, il est important de noter que l’intégration de l’IA ou du Machine Learning ne doit pas nécessairement se faire en une seule fois ; elle peut être étalée dans le temps, à un rythme qui convient à l’entreprise. Cela rend l’utilisation de tels outils abordable et gérable, et donne aux employés suffisamment de temps pour apprendre à maîtriser cette nouvelle technologie.

Certes, quelques obstacles restent à surmonter tout au long du parcours de mise en œuvre, mais les bénéfices obtenus valent l’investissement consacré. Le succès ne se produira pas du jour au lendemain, mais il n’est pas nécessaire si les PME s’engagent à adopter un processus progressif et itératif. Avec la bonne stratégie et une forte détermination, les PME manufacturières peuvent améliorer considérablement leur fonctionnement et leur rentabilité actuels.

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