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.
