Selon un récent rapport d'enquête publié par un organisme de recherche, la valeur que l'intelligence artificielle apportera à l'industrie manufacturière atteindra 2,3 milliards de dollars américains d'ici 2022 et devrait atteindre 16,7 milliards de dollars américains d'ici 2027. De l'automatisation et de l'analyse prédictive au traitement du langage naturel (NLP) et à la vision par ordinateur, les résultats de l'adoption de toute forme d'intelligence artificielle peuvent être constatés dans le succès et le succès des premiers utilisateurs tels qu'IBM, Intel, General Electric, Siemens et d'autres. Les affaires se développent.
Cet article examinera certaines des façons dont les entreprises manufacturières peuvent bénéficier de la mise en œuvre de l'intelligence artificielle dans leurs processus. De plus, diverses applications de l'intelligence artificielle seront partagées pour aider les entreprises à réduire leurs coûts et à améliorer leurs processus, quels que soient les détails du produit.
Les experts du secteur soulignent que tirer parti des progrès de la robotique, de l'impression 3D et de l'intelligence artificielle sera crucial pour de nombreuses industries, en particulier les fournisseurs de niche, pour accroître l'efficacité, réduire les coûts et améliorer la sécurité. Les avantages de l’intelligence artificielle pour le secteur manufacturier sont doubles. D’une part, les gens voient la croissance et l’évolutivité sans précédent qu’elle offre aux entreprises, et d’autre part, l’impact positif sur les employés, leur productivité et leur satisfaction.
Prévoir les niveaux de stocks et la demande a toujours été un défi. Alors que les méthodes traditionnelles telles que les feuilles Excel et les probabilités basées sur la demande et les ventes de l’année dernière auraient pu fonctionner auparavant, l’intelligence artificielle permet désormais d’atteindre un nouveau niveau de précision. En utilisant de grandes quantités de données historiques, de tendances et d’événements actuels, et en tirant parti des outils d’intelligence artificielle et des modèles d’apprentissage automatique appropriés pour prédire les besoins de l’entreprise, le plus haut niveau de précision peut être garanti. Cela inclut chaque maillon de la chaîne d’approvisionnement. Par exemple, quels produits se vendent le plus rapidement à certaines périodes de l’année ; à quelle vitesse les entreprises se retrouvent à court de certains produits lorsque la demande fluctue, etc. Par conséquent, la collecte de données historiques et leur enrichissement avec des données en temps réel peuvent fournir une image précise des perspectives de la demande. Cela augmente également les ventes et la rotation des stocks tout en réduisant les coûts et la surproduction.
Selon le Forum économique mondial, un cinquième des émissions mondiales de carbone proviennent du secteur manufacturier. Cela inclut le gaspillage, la surproduction et, bien sûr, les émissions de carbone provenant des combustibles fossiles. Par conséquent, utiliser la technologie pour minimiser l’impact négatif de la production sur l’environnement est une question que les entreprises doivent aborder le plus tôt possible. Ayant déjà adopté les technologies numériques, la prochaine étape pour de nombreuses entreprises manufacturières consiste à rendre plus transparentes les données qu’elles collectent. Non seulement cela deviendra la référence en matière d’efforts de décarbonation, mais cela gagnera également la confiance des clients. En utilisant la technologie de l’intelligence artificielle pour surveiller les émissions tout au long du processus de production, du transport, des équipements, etc., vous pouvez comprendre l’empreinte carbone réelle. En conséquence, les entreprises peuvent optimiser leur efficacité, prédire les émissions et planifier les besoins et réglementations futurs.
L'intelligence artificielle peut aider les entreprises à transformer et à optimiser les processus internes et externes en maximisant la productivité et la rentabilité. Les modifications apportées au flux de travail peuvent avoir un impact sur les coûts, la qualité de la production, la livraison et tous les aspects du processus de production. L’automatisation est l’une des plus grandes améliorations du cycle de vie des produits. Certains des avantages qu'il offre incluent la réduction des coûts et des délais de mise sur le marché en automatisant les tâches complexes ou répétitives, en éliminant les risques sujets à l'erreur humaine, en permettant des lignes de production plus évolutives, en augmentant la productivité et en minimisant la consommation d'énergie.
L'introduction de l'intelligence artificielle dans le processus de fabrication a un impact tout aussi important et précieux sur la satisfaction des employés et la santé mentale. Selon une étude, l’intelligence artificielle a amélioré la santé mentale, notamment chez les travailleurs peu qualifiés, de 2 342 points, et de 2 070 points chez les travailleurs nés avant les années 1980. Atteindre ces chiffres n’est pas surprenant si l’on considère l’impact que l’IA peut avoir non seulement sur les aspects commerciaux de l’industrie manufacturière, mais également sur les employés des entreprises. Il diminue avec le temps, facilitant l'apprentissage de nouvelles compétences et techniques tout en réduisant le temps nécessaire à l'intégration et en améliorant généralement l'environnement de travail. De plus, le recours à l’intelligence artificielle peut améliorer la productivité des employés en automatisant les tâches répétitives telles que la saisie de données et la création de feuilles Excel. De cette façon, les employés ont plus de temps pour se concentrer sur d’autres aspects plus importants de leur travail.
L'assurance qualité est souvent une réflexion après coup, ce qui peut entraîner des coûts supplémentaires imprévus, des délais de mise sur le marché retardés, l'insatisfaction des clients et le déclin de la réputation de l'entreprise. Pour éliminer ces risques, Accedia a créé une solution pour l'un de ses clients de l'industrie manufacturière afin d'aider ses employés, ingénieurs et clients à prédire les pannes futures dans la production de roulements. Le projet s'appuie sur des modèles d'apprentissage automatique et de vision par ordinateur pour identifier et classer les dommages dans les images téléchargées de roulements défectueux. Une distribution cloud robuste permet aux avantages de l’analyse prédictive de se propager dans les usines des clients du monde entier et de détecter les erreurs de production avant que les roulements n’atteignent le client final. Il permet également une analyse précise des causes profondes et une optimisation de la production. Un rapport de McKinsey & Company affirme que l'IA peut améliorer la détection des défauts de 90 % par rapport à l'inspection manuelle.
Selon une étude récente, environ 90 % de tous les robots utilisés aujourd'hui se trouvent dans des installations de fabrication. Lorsque les gens parlent de robotique dans le secteur manufacturier, ils pensent généralement au matériel. Cependant, la robotique repose autant sur le matériel que sur les logiciels. Grâce à des modèles avancés d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique, les robots peuvent effectuer des tâches dans les usines de production plus rapidement que les humains tout en éliminant le risque d’erreurs. Tous les robots se spécialisent dans des tâches spécifiques et sont totalement indépendants de la supervision humaine. Cela signifie que même si les robots sont responsables de l'assemblage, de la manutention, du soudage, de la distribution ou de la manutention des matériaux, les employés peuvent se concentrer sur des tâches plus avancées et plus critiques pour l'entreprise.
L'utilisation de robots dans les ateliers de fabrication est susceptible d'attirer des ventes plus importantes et des investissements plus élevés, et améliorera la qualité et la répétabilité. Cela augmentera considérablement la flexibilité et la rapidité de mise sur le marché. L’automatisation des processus de fabrication et l’externalisation des tâches vers des robots permettront d’allouer les budgets salariaux à la reconversion des talents et à soutenir la croissance de l’entreprise.
Grâce à la technologie de l'intelligence artificielle, en particulier le traitement du langage naturel (NLP), la méthode la plus courante de publication de rapports est celle des chatbots. Le traitement du langage naturel (NLP) est une technologie relativement nouvelle qui comprend le langage humain non structuré et le convertit en données structurées qui peuvent ensuite être analysées. Grâce aux chatbots, les employés du secteur de la fabrication ont facilement accès à des informations précises et en temps réel sur les différents niveaux de production, les pièces des machines et leur état, ce qui est extrêmement important, en particulier dans les situations où le temps est compté. D'autres cas d'utilisation du traitement du langage naturel (NLP) et des chatbots peuvent inclure l'automatisation du support client, les notifications de livraison ou de mise à jour, les demandes de renseignements de la direction, les contrôles d'inventaire et de fournisseurs. L'intelligence artificielle offrira des avantages supplémentaires tels qu'un accès rapide et facile aux bases de données et aux connaissances, une efficacité et des opérations améliorées et des expériences interactives innovantes pour les utilisateurs finaux.
Un autre cas d'utilisation important de l'intelligence artificielle dans le secteur manufacturier est la cybersécurité industrielle. Cela peut inclure des violations de l'IoT, des infections de la chaîne d'approvisionnement, du phishing, du vol de propriété intellectuelle et même des ransomwares, qui peuvent entraîner la perte d'importantes sommes d'argent et de données précieuses. Malheureusement, en tant qu’industrie lucrative, l’industrie manufacturière constitue une cible évidente pour les pirates informatiques. En conséquence, plus de 40 % des entreprises manufacturières ont subi des cyberattaques rien qu’en 2020.
L'adoption des directives de sécurité et des cadres de cybersécurité recommandés est une nécessité pour tout le monde. Cependant, cela ne suffit parfois pas pour faire face aux menaces et minimiser les risques. En conséquence, s’appuyer sur des stratégies de cybersécurité basées sur l’IA devient la nouvelle norme. Il permet de détecter les comportements malveillants de reconnaissance interne, les attaques de commande et de contrôle (y compris l'utilisation d'outils d'accès à distance externes), les attaques par force brute des PME, les analyses de comptes, etc. L’intelligence artificielle peut détecter toutes ces menaces et attaques en temps réel et prendre des mesures correctives plus rapidement, plus efficacement et avec plus de précision. Il peut également collecter des données sur tout le trafic réseau, analyser les journaux et les événements et prédire les menaces.
Selon un récent rapport d'enquête de Deloitte :
Alors que la concurrence sur le marché mondial devient de plus en plus féroce, de plus en plus de secteurs manufacturiers ont rejoint le jeu de l'intelligence artificielle : alimentation, produits pharmaceutiques, produits chimiques, automobiles, électronique, etc. Cependant, la mise en œuvre accrue de la pile technologique d’IA ne se fera pas sans défis. Le principal obstacle auquel les entreprises sont confrontées dans leurs recherches sur l’intelligence artificielle est le besoin de talents qualifiés et le manque de confiance dans les ressources internes. Ainsi, comme nous l’ont montré les premiers utilisateurs, la meilleure façon d’accomplir cette tâche ardue est de la sous-traiter à une équipe dédiée à l’IA.
Il est désormais possible de voir de nombreuses applications de l'intelligence artificielle dans le secteur manufacturier et ses avantages dans la prévision des besoins de maintenance, l'optimisation des processus de fabrication, la gestion des chaînes d'approvisionnement, la mise à l'échelle ou le contrôle qualité. La réduction des coûts est difficile tant que des paramètres tels que les ventes et la qualité n’augmentent pas, alors la bonne pile technologique d’IA et le bon partenaire logiciel peuvent y parvenir.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
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