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optimisez operations avec ia small
25/09/2019

Votre usine regorge d'opportunités d'optimisation par l'IA

La technologie d'intelligence artificielle est désormais mature. De nombreuses entreprises l'utilisent déjà et profitent des gains d'efficacité énormes dans leurs opérations. C'est à votre tour. Consultez nos cas d’utilisation.
La mise en oeuvre de technologies d’IA n’a rien à voir avec la planification d’une expédition sur Mars : c’est désormais un territoire connu. De nombreuses entreprises exploitent déjà les solutions d'intelligence artificielle pour stimuler la production, la chaîne d'approvisionnement, la qualité et d'autres économies directement visibles sur les résultats nets. Vous serez distancé à la seconde où vos concurrents utiliseront l'IA pour profiter de gains exponentiels. N'hésitez pas ! 

Certes, il ne suffit pas de se lancer rapidement dans des opérations d'IA qui confèrent une longueur d’avance pour rafler toute la mise... mais l’IA peut vous donner le coup de pouce nécessaire pour améliorer votre efficacité, votre qualité et vos niveaux de service. Commencez dès maintenant, et soyez assuré d'en récolter les fruits dans un avenir proche. Attendez-vous toutefois à une courbe d'apprentissage. Si les avantages de l'IA apportent des gains augmentant de manière exponentielle, vous devez commencer petit pour garantir votre succès. En clair : partir de vos défis spécifiques et de vos points faibles. 

Les opérations : un vaste domaine aux défis spécifiques

Heureusement, les difficultés spécifiques associées aux opérations sont déjà bien connues. L'équipe d'apprentissage automatique de delaware a déjà mis au point des cas d'utilisation, des packages et des références pour les résoudre. Voici quelques exemples dans cinq domaines d’exploitation principaux. 

1) Qualité et efficacité 

Le contrôle de la qualité axé sur l'IA repose principalement sur des images ou des vidéos du produit final ou des matières premières fournies. Nous avons utilisé des réseaux neuronaux profonds pour examiner de près les produits finis dans divers secteurs, des semi-conducteurs aux composants de construction, afin d’aider nos clients à améliorer la qualité de leurs produits. 

Cependant, combiner le contrôle et l'optimisation de la qualité présente des avantages essentiels. Une qualité optimisée en fonction de l'efficacité permet de réduire les rebuts (ou de réutiliser la quantité idéale de rebut dans des processus ultérieurs), de consommer moins de ressources et d'employer des processus plus efficaces. En d'autres termes, le meilleur équilibre entre la plus grande qualité et la plus grande efficacité possible. 

Important : dans le secteur de l’alimentation ou l'industrie chimique, qui reposent tous les deux sur une production continue, une entreprise devra peut être fortement travailler en amont avant de se lancer dans un projet d’optimisation de la qualité. Cela est dû aux difficultés rencontrées pour tracer le parcours du projet final tout en tenant compte des nombreux processus et des différentes machines de l’usine. La solution ? Commencez petit, commencez maintenant. 

2) Planification et tracé 

Les solutions de planification et de production basées sur l'IA impliquent à la fois des hommes et des machines. Les systèmes d'ERP peuvent suggérer un plan de production. N'étant pas intelligents, leurs résultats sont généralement loin d’être optimaux. C’est ensuite au planificateur de l’usine de déterminer quels sont les produits pouvant être fabriqués ultérieurement, ainsi que les nombreuses règles, conditions et contraintes inhérentes au processus de production. 

Les algorithmes d’apprentissage automatique pour la planification et le tracé ne le remplacent pas. Cependant, ils peuvent réduire le temps consacré aux activités à faible valeur ajoutée et aux tâches manuelles ou répétitives, puis suggérer un plan optimal tenant compte des limitations et règles pertinentes. 

3) Prévision de l'offre et de la demande 

Pour les secteurs qui dépendent fortement de la saisonnalité et de facteurs extérieurs tels que la météo (l'agro-alimentaire, par exemple), la prévision de la demande peut être extrêmement avantageuse. Nous avons développé un algorithme d’apprentissage automatique qui utilise les données actuelles et historiques afin de prédire la qualité et la quantité du rendement d’une culture donnée. Ces informations sont utilisées pour optimiser la planification de la production. 

Cependant, il est impossible d’optimiser l’ensemble de la chaîne logistique en une seule fois. En ce qui concerne le rendement des cultures, nous avons activé la prévision de la demande, puis celle de l'offre, puis l'optimisation de la production en fonction de ces deux facteurs. Il s’agit de trois tâches distinctes reposant sur trois modèles d’apprentissage automatique différents, prenant en charge trois rôles organisationnels spécifiques. 

4) Entreposage 

Commencer petit est particulièrement important dans ce domaine d'activité. Prenons, par exemple, notre solution d’apprentissage automatique qui répond au défi du vieillissement des palettes dans l’entrepôt d’un client. En détectant quand une palette devient inutilisable, notre client peut la vendre via un autre canal ou la mettre au rebut sans risquer de voir ses marchandises détruites. 

Ces types de solutions permettent d'anticiper les risques liés aux processus d’entreposage. Ainsi, l'entreprise agit avant l'apparition de conséquences négatives. 

5) Maintenance 

Déterminer le meilleur moment pour réparer ou remplacer les composants d'une machine est un objectif opérationnel clé, en particulier dans le cadre de cycles de production continus. Plutôt que de remplacer un composant à intervalle régulier ou en cas de panne, le fait d'utiliser ces algorithmes d'apprentissage automatique permet de prédire avec précision les dysfonctionnements. Résultat ? L'entreprise sait exactement quoi remplacer et quand, avant toute perte d'efficacité ou interruption du processus de production. 

L'équipe d'apprentissage automatique de delaware a développé un algorithme permettant de prévoir les pannes de moteur sur les grands navires, ainsi que le temps requis pour la maintenance. Résultat ? Le client peut facilement optimiser la planification des processus de maintenance des moteurs et optimiser l'utilisation du temps et des ressources tout en évitant les risques. 

Votre usine est pleine d'opportunités

Comme vous pouvez le constater, les applications d’intelligence artificielle utilisées dans les opérations ne se limitent pas aux machines : elles permettent au personnel travaillant avec elles de faire leur travail et de prendre des décisions en matière de processus de production étayées par des informations plus riches. Où que vous soyez sur votre parcours d'IA, il existe encore de nombreuses opportunités à saisir pour optimiser les processus. 

Vous n'arrivez pas à voir l'essentiel ? Contactez nos experts - nous proposons un atelier de découverte de l'IA et d'idéation qui peut vous aider à trouver votre chemin.