L'Intelligence artificielle : un atout grandissant pour l'industrie

Introduction

Le secteur de l’industrie traverse une période de changement profond. Entre la pénurie de main-d'œuvre qualifiée et la nécessité d'optimiser les moyens de production, les défis ne manquent pas. Dans ce contexte, nous croyons fermement que l'IA et plus particulièrement l’IA générative peut avoir un impact significatif dans ce secteur, en rendant les opérations plus efficaces et en maximisant les performances métiers. Voyons comment.

L'IA pour combler la pénurie de main-d'œuvre

Challenge :

La pénurie de main-d'œuvre qualifiée est un obstacle majeur pour de nombreuses entreprises. Cette situation est exacerbée par le manque de suivi post-formation et de maintien des compétences acquises. Les formations traditionnelles, sans accompagnement continu, peuvent mener à un phénomène de "formation creuse" où les connaissances acquises ne sont ni retenues ni appliquées sur le terrain, entraînant une disqualification progressive des équipes.

Solution :

L'IA générative simplifie l'accès aux informations et documents d'entreprise via des interfaces de recherches conversationnelles. Les employés posent des questions et obtiennent des réponses précises instantanément, sur le terrain, depuis n'importe quel appareil. Ils accèdent facilement aux procédures, manuels et directives sans quitter leur poste.

Cette interaction conversationnelle avec les documents augmente l'efficacité et la personnalisation des réponses, tout en améliorant l'adaptation aux situations spécifiques rencontrées sur le terrain. Les employés appliquent ainsi les connaissances de manière plus efficace et résolvent les problèmes rapidement tout en apprenant.

Exemple :

Dans un projet récent avec une entreprise leader de la construction, nous avons développé un assistant IA pour simplifier l’accès aux procédures de production, d’intervention et de maintenance. Cet assistant a été alimenté en données spécifiques et en divers scénarios de questions, fournissant des réponses directement dans le Google Chat des employés et réduisant les contraintes d’accès à l’information. L’objectif est double. D’une part, les employés perdent moins de temps, se concentrant sur des activités nécessitant une expertise humaine, et d’autre part, l’entreprise permet un accès simple et rapide à la bonne information, au bon moment, sans ajouter une application de plus dans l’écosystème de l’employé.

En projection, l’équipe IT souhaite réaliser un assistant sur cette même base, mais dédié à un programme d'onboarding intelligent pour les nouveaux entrants, améliorant ainsi leur intégration et leur efficacité dès le premier jour.

Optimisation des ressources et innovation technologique

Problème :

Optimiser les ressources – qu'il s'agisse de matières premières, d'énergie ou de main-d'œuvre – est crucial pour assurer une production rentable et durable. L'innovation technologique, de son côté, nécessite des investissements et une formation continue pour rester compétitif.

Solution :

L'IA peut jouer un rôle clé ici en analysant les données en temps réel pour identifier les problèmes et proposer des solutions. Elle permet d'améliorer l'efficacité opérationnelle, de réduire les coûts et de prendre des décisions plus rapides et précises. L'IA générative, en particulier, permet de créer des prototypes rapidement, d'optimiser les matériaux et les structures, et de réduire les cycles de développement.

Exemple :

Chez Lior Agency, nous avons aidé une entreprise de fabrication de luminaires à intégrer l'IA dans leur processus de conception de produits. En utilisant l'IA générative, ils ont pu réduire le temps de développement de produits sur mesure de 40%, grâce à un assistant intégrant des fonctionnalités de recherche conversationnelle et de vision AI. Cet assistant a permis d'accéder à l’ensemble des projets réalisés ces cinq dernières années et de limiter les demandes clients de projets sur mesure en réorientant les équipes commerciales vers la réutilisation de projets déjà réalisés. Ainsi, que ce soit au niveau commercial, design, bureau d’étude ou production, toutes les équipes concernées par la production d’un projet client spécifique ne partent plus de zéro. Cela a permis de gagner un temps précieux pour chaque service et de réduire significativement les coûts de production.

Prédiction de la demande et planification de production

Problème :

Pouvoir prédire la demande future est essentiel pour éviter les excédents et les ruptures de stock. Une planification efficace de la production est également nécessaire pour maximiser l'utilisation des ressources et minimiser les temps d'arrêt.

Solution :

L'IA permet de prévoir la demande en analysant les données historiques et les tendances du marché. Cette capacité à prédire la demande optimise la chaîne logistique et assure une meilleure disponibilité des produits. En se basant sur ces prédictions, l'IA aide à planifier et à ordonnancer la production, rendant les interactions entre services plus agiles et les équipes plus réactives aux changements du marché.

Exemple :

Chez Lior Agency, nous avons travaillé avec une entreprise de fabrication de contenants métalliques pour mettre en place un système de prédiction de la demande basé sur l'IA. Grâce à ce système, l'entreprise a pu réduire ses stocks excédentaires de 25% et améliorer la disponibilité des produits.

Cet assistant IA analyse en continu les données de vente passées et les tendances du marché pour anticiper les besoins futurs. Par exemple, lors d'une période de forte demande, le système a pu recommander une augmentation de la production avant même que les commandes n'arrivent, évitant ainsi des ruptures de stock et augmentant la satisfaction client.

De plus, le système a permis d'identifier les produits à faible rotation, permettant à l'entreprise de réduire la production de ces articles et d'optimiser l'utilisation des ressources. Cela a conduit à une réduction significative des coûts de stockage et à une gestion plus efficace des inventaires.

En intégrant l'IA dans la planification de la production, l'entreprise a pu améliorer sa réactivité aux fluctuations du marché, augmenter la satisfaction client et réduire les coûts opérationnels.

Cas concrets d'utilisation de l'IA dans l'Industrie Manufacturière

1. Automatisation de support interne :

Les chatbots alimentés par l'IA générative offrent une interaction fluide avec tout type de base de connaissances (documents structurés, non structurés, audio, vidéo) améliorant l'expérience utilisateur et la simplicité d’accès à l’information depuis le terrain.

2. Recherche et synthèse de documents :

L'IA générative est excellente pour comprendre et synthétiser les textes. Elle aide les collaborateurs à accéder rapidement à des informations et leurs sources utiles pour leurs tâches quotidiennes.

3. Accélération du prototypage :

L'IA générative permet de créer des prototypes rapidement en utilisant la capacité à générer du code pour les développements spécifiques. Cette nouveauté entraine le retour du débat entre “make or buy” les applications métiers. En réduisant le temps nécessaire pour passer de la conception à la production, le concept du sur mesure est plus envisageable pour les entreprise jusqu’à être plus ROIste que les modèles Saas.

4. Maintenance prédictive :

L'IA générative élabore des plans de maintenance complets, guidant les équipes tout au long du processus de résolution des problèmes, alerte automatiquement les personnes concernées, permettant une gestion proactive des risques.

5. Génération de Métadonnées pour les ERP :

L'IA simplifie la gestion des inventaires en générant automatiquement des descriptions et en s'intégrant parfaitement aux systèmes ERP.

Conclusion

Chez Lior Agency, nous sommes convaincus que l'IA générative est la clé pour relever les défis actuels et futurs de l'industrie manufacturière. En optimisant les opérations, en réduisant les coûts et en augmentant la compétitivité, l'IA ouvre de nouvelles perspectives pour une production plus efficace et innovante. Contactez-nous pour découvrir comment nous pouvons vous aider à transformer vos processus industriels avec l'IA.