Vous avez de la chance, nous avons rencontré le vice-président mondial de la fabrication industrielle à MendixRaffaello Lepratti, par exemple, s'y connaît en matière d'évolution des technologies de fabrication. Il travaille dans le secteur manufacturier depuis 25 ans et a occupé divers postes. fabrication automobileIl possède une expertise en gestion des opérations de production et en développement commercial. Il est titulaire d'un diplôme d'ingénieur en génie électrique ainsi que d'un doctorat en collaboration homme-machine avancée.

Voici ce dont nous avons discuté :

• Prérequis en matière d'IA que votre département d'ingénierie produit, de fabrication, d'atelier et de chaîne d'approvisionnement doivent prendre en compte
• Cas d'utilisation industrielle de l'IA
• À quoi devrait ressembler une prise de décision en temps réel avec l'IA ?

Premiers pas avec l'IA

Lorsque vous débutez avec l'IA, il est important de prendre en compte vos besoins spécifiques et le niveau de préparation de votre entreprise.

En matière d'IA dans le secteur industriel, par où commencer ?

Raffaello Lepratti (RL) : Tout est une question de concentration. L'intelligence artificielle suscite un vif intérêt, notamment quant à son adoption par les industriels pour atteindre leurs objectifs technologiques. L'IA représente un levier potentiel pour obtenir de meilleurs résultats. Dans certains secteurs, de meilleurs résultats se traduisent par une mise sur le marché plus rapide. Par exemple, dans l'électronique, l'objectif est d'être le premier à commercialiser un produit innovant. L'IA peut y contribuer, en rationalisant les processus, en assistant la conception, le développement et l'exploitation pour prévenir, voire anticiper, les problèmes. Elle permet également une meilleure exploitation des données historiques et des corrélations entre elles.

Mais cette vision est différente dans un autre secteur industriel, où être le premier sur le marché n'est pas forcément l'objectif principal. L'important est plutôt de faire les choses correctement et de fournir aux clients des produits de la meilleure qualité et conformes à la réglementation. Prenons l'exemple de la construction aéronautique. La qualité et la conformité sont impératives. La moindre erreur est inacceptable. C'est une approche de l'IA totalement différente de celle adoptée pour le lancement d'un nouveau téléphone, qui peut présenter quelques bugs corrigés par des mises à jour. Au final, il s'agit de savoir quels types de processus sont nécessaires et de déterminer comment l'IA peut les soutenir.

Ainsi, lorsque vous pensez à l'IA, vous devez analyser en détail le type de priorité dont vous parlez et vous assurer de vous concentrer sur vos aspects différenciateurs.

Quelles sont les conditions préalables que les organisations industrielles doivent prendre en compte lorsqu'elles lancent une initiative en matière d'IA ?

RL: Il ya trois.

1. Accès aux données et intégration
2. Qualité des données et gouvernance
3. Une volonté de changer

Cela s'applique à tous les industries manufacturières.

Analysez vos systèmes : les données sont-elles accessibles ? Vos systèmes centraux communiquent-ils entre eux ?

Il est essentiel de s'assurer que les données pertinentes sont exploitables. L'IA est inutile sans données adéquates. Il vous faut des données historiques et des données en temps réel : données MES (Manufacturing Execution System), ERP (Enterprise Resource Planning) ou PLM (Product Lifecycle Management).

Il ne s'agit pas seulement de la quantité de données, mais aussi de leur qualité. Sont-elles structurées et contextualisées ? Proviennent-elles de tel capteur ou tel équipement, par exemple ? À quel moment ont-elles été collectées et avec quels outils ?

Enfin, tenez compte de votre organisation. Votre entreprise est-elle prête à adopter des approches basées sur l'IA ? Y aura-t-il des résistances, car cela sortira les employés de leur zone de confort ? Il est essentiel de déterminer si la prise de décision par l'IA est appropriée dans un domaine donné. Examinez les responsabilités spécifiques de chacun. C'est un processus complexe que votre organisation devra mettre en œuvre.

Comment les fabricants abordent-ils les questions de volonté, de disponibilité des données et d'accès aux données ?

RL: Pour être clair, vous n'avez pas besoin des trois partout et en même temps.

De nombreux investissements sont réalisés pour étudier comment l'IA peut avoir un impact grâce à une productivité accrue, une meilleure qualité, des coûts réduits, etc.

Les initiatives en matière d'IA peuvent débuter dans un domaine spécifique. Il n'est donc pas nécessaire que tous les services de votre organisation utilisent immédiatement l'IA. Il est également important de savoir que tous les domaines ne disposeront pas, au départ, du même niveau de qualité et de disponibilité des données.

Pour commencer, voici quelques exemples d'utilisation de l'IA

Lorsqu'on envisage des cas d'utilisation de l'IA, il est judicieux de commencer par quelque chose qui puisse apporter une valeur immédiate et qui présente une faible complexité technique.

Quel est un bon cas d'utilisation de l'IA pour débuter ?

RL: Voici un exemple d'application simple de l'IA : l'assistance aux opérateurs de production dans certains secteurs. Soumis à des contraintes de temps, l'opérateur peut avoir besoin de consulter de la documentation pour effectuer son travail, comme les consignes de sécurité ou le mode d'emploi de son outil. Cette consultation peut s'avérer chronophage. L'IA devrait l'aider à rechercher et à fournir les informations nécessaires de manière fiable et, idéalement, plus rapidement. Copilote IA Ce serait un excellent point de départ.  

C'est aussi un excellent point de départ, car vous pouvez exploiter les données d'un MES, par exemple. C'est un outil parmi d'autres. Vous pouvez utiliser votre MES et demander à un copilote des informations sur ce qui s'est passé pendant le quart X, quel est le matériau utilisé pour Y, ou encore où est utilisé le matériau que j'ai reçu du fournisseur Z.

Et comme le produit est connu, les données sont déjà structurées de manière à ce qu'un copilote puisse les utiliser. C'est un cas d'usage pertinent et précieux.

IA et prise de décision en temps réel

La réussite de la prise de décision en temps réel dépend de votre secteur d'activité. Soyez donc réaliste quant à vos attentes.

Comment l'IA va-t-elle transformer l'atelier, d'un lieu d'exécution à un lieu de prise de décision en temps réel ?

RL: On parle souvent de l'IA en termes de rapidité. Mais je pense qu'il est important de définir des attentes réalistes. Disposer d'un processus décisionnel fiable en temps réel est sans doute l'objectif de nombreuses entreprises. Cependant, il est essentiel de maintenir l'intervention humaine, car cela comporte aussi des risques. À mon avis, si la technologie évolue, le niveau de confiance des individus n'évolue pas au même rythme. Par conséquent, je ne pense pas que cela se produira tel que nous l'entendons généralement par « temps réel ».

Dans un secteur fortement réglementé, il est préférable de ne pas laisser une IA décider des actions à entreprendre. Toutefois, une suggestion en temps réel, grâce à la possibilité d'anticiper un délai, permet à l'intervenant humain de prendre la bonne décision au moment opportun pour votre secteur.

Comment la Mendix et Siemens Xcelerator vous aide à vous lancer dans l'IA

20 % des organisations estiment que les données, leur intégration, leur qualité et leur disponibilité constituent les principaux défis liés à l'exploitation de l'IA. 13 % citent le coût et les ressources. Enfin, 11 % affirment que la formation des employés et la gestion du changement représentent leurs principaux obstacles.

Comment vois-tu Mendix et Siemens Xcelerator contribue-t-il à relever les défis de l'IA ?

RL: Mendix faire partie de Siemens Xcelerator Elle offre déjà une proposition de valeur intégrée, basée sur un ensemble riche de fonctionnalités et de connectivité. Celles-ci permettent aux développeurs d'accéder à des données de haute qualité provenant de Teamcenter, Opcenter, Capital ou Polarion et de les utiliser pour créer applications industrielles intelligentes. Avec MendixNous aidons les fabricants à définir leur feuille de route pour créer un fil numérique d'applications qui prennent en charge les exigences spécifiques de leurs processus, en ingénierie ou en fabrication.  

Cela permet de mieux définir la feuille de route pour une mise en œuvre réelle de l'IA à plus grande échelle.

L'entreprise Mendix Clients créent autant de valeur que possible grâce à l'IA.