Industrie 4.0 : aligner l'IA avec votre stratégie

Donnez la priorité à l'excellence opérationnelle

Pour réussir avec l'industrie 4.0, les entreprises doivent partir d'une stratégie commerciale claire . Cela signifie donner la priorité à l'excellence opérationnelle, à la durabilité centrée sur l'humain ou à l'innovation du modèle commercial. "Votre stratégie déterminera sur quelles technologies vous devez vous concentrer : machines intelligentes, capteurs, IoT, cloud computing et analytique, robotique, réalité étendue/augmentée, IA et machine learning, …", déclare Wouter Labeeuw, responsable de la science et de l'ingénierie des données chez delaware. "Mais cela fonctionne aussi dans l'autre sens : pour tirer le meilleur parti de la technologie, vous devez aligner la manière dont vous la déployez sur votre stratégie." 

Choisissez votre stratégie d'IA

Cela est certainement vrai pour l'IA, qui est l'une des technologies les plus tangibles et les plus rentables utilisées dans l'industrie 4.0 aujourd'hui. Par exemple, les entreprises qui souhaitent se concentrer sur l'amélioration de l'excellence opérationnelle peuvent choisir d'effectuer un contrôle visuel automatisé de la qualité avec la technologie de l'IA, réduisant ainsi les déchets et les retours de production, ou elles peuvent utiliser l'IA pour prévoir les temps d'arrêt des machines. Les entreprises qui souhaitent donner la priorité à la « centration sur l'humain » peuvent tirer parti de l'IA pour créer un environnement de travail plus sûr et plus attrayant pour leurs employés. 

L'IA peut également jouer un rôle dans les innovations des modèles commerciaux. Les produits intelligents, par exemple, collectent de nombreuses données sur la façon dont les clients utilisent un produit après l'avoir acheté. Grâce à l'IA, les organisations peuvent offrir des services supplémentaires à ces clients, comme la maintenance prédictive et d'autres recommandations d'utilisation. Il en va de même pour la personnalisation des produits : l'IA peut faire des suggestions de configuration en fonction du comportement des consommateurs. Enfin, l'IA peut également aider les organisations à atteindre certains objectifs de durabilité, comme l'optimisation de la consommation d'énergie via des algorithmes intelligents. 

Réorienter vers l'interprétation

Un autre point à considérer est qui utilisera la technologie. Wouter : « Une fois que vous avez réussi à collecter des informations, vous devez vous assurer qu'elles parviennent à l'opérateur et à l'atelier. Pour ce faire, vous devez bien réfléchir aux systèmes et aux interfaces que vous utiliserez, ainsi qu'à la formation à dispenser aux employés. »

Dans le contrôle de la qualité, par exemple, l'amélioration de l'identification automatique des défauts potentiels déplacera l'attention des employés vers une interprétation précise. « La définition exacte de 'bonne qualité' diffère souvent d'un ingénieur qualité à l'autre. Ainsi, lorsqu'ils sont tenus de faire cette interprétation finale, ils ne peuvent pas se fier à de simples règles empiriques. Au lieu de cela, ils doivent être capables d'évaluer des détails mineurs et de les comparer à leur connaissance approfondie de l'ensemble du processus. Souvent, cela nécessite une réorientation majeure des opérateurs.

Approuvé par tous

En même temps, cependant, il est important que les opérateurs fassent confiance au modèle, même lorsqu'il va à l'encontre de leurs propres intuitions. Ce qui nous ramène à l'importance de la stratégie. "La mise en œuvre des technologies de l'industrie 4.0 comme l'IA dans l'atelier aura un impact majeur sur l'embauche, la formation, la structure organisationnelle, etc.", conclut Wouter. « Parfois, le service informatique n'a aucune connaissance de la stratégie commerciale à long terme, ce qui entraîne des initiatives déconnectées. Pour que vos projets génèrent de la valeur, la stratégie doit être endossée par tous dans l'entreprise.