Depuis la révolution industrielle, les entreprises manufacturières ont adopté les innovations technologiques pour augmenter leur production et fournir de nouveaux produits à leurs clients. Aujourd’hui, l’intelligence artificielle (IA) et le Machine Learning ne sont que deux des dernières technologies apparues dans le secteur industriel. Mais que doivent savoir les PME-PMI manufacturières sur l’IA et le Machine Learning (apprentissage automatique) ? Compte tenu du champ d’application de ces deux technologies et leur évolution continue, leur large signification peut laisser les entreprises dans l’incertitude quant aux avantages qu’elles procurent.

L’IA désigne la simulation des processus d’intelligence humaine par des machines, notamment des systèmes informatiques. Elle se concentre sur la création de technologies capables de simuler l’intelligence humaine. Le Machine Learning est un sous-domaine de l’IA, qui peut être défini comme la capacité d’une machine à prendre des décisions et à faire des prédictions sur la base d’une analyse approfondie des données.

Les événements des 18 derniers mois et les perturbations à long terme au sein des chaînes d’approvisionnement mondiales ont montré que l’IA et le Machine Learning ont un rôle majeur à jouer. Ces deux technologies peuvent permettre aux fabricants de continuer à fonctionner aussi efficacement que possible, quels que soient les défis auxquels elles sont confrontés. Les grandes entreprises ont fait des avancées positives en ce qui concerne l’adoption de l’IA et du Machine Learning, mais les progrès n’ont pas été aussi rapides dans les PME.

Pourquoi les PME ne sont-elles pas plus nombreuses à utiliser l’IA et le Machine Learning ?

Une étude montre que 92 % des cadres supérieurs de l’industrie manufacturière considèrent l’IA comme un outil essentiel pour accroître leur productivité. Ce n’est pas le cas pour les PME qui ont encore un taux faible d’adoption de l’IA et du Machine Learning dans leurs processus. Nous examinons ci-dessous les raisons qui expliquent ce phénomène :

1. Le coût est un obstacle majeur pour de nombreuses PME, et avec un budget limité, les chefs d’entreprise doivent choisir avec soin les investissements qu’ils réalisent. Le coût de la mise en œuvre de solutions complètes d’IA varie, mais il est souvent d’au moins 20 000 $, et peut aller jusqu’à 1 000 000 $. En outre, alors que de nombreuses grandes entreprises manufacturières renforcent leurs stratégies d’IA et de Machine Learning, les PME commencent seulement à mettre en œuvre la technologie de capture des données qui rend possibles l’IA et le Machine Learning. Une entreprise peut avoir mis en œuvre certains éléments de l’IA ou du Machine Learning, mais il existe une grande différence entre la mise en place de certaines fonctionnalités de base et la maîtrise complète de la technologie.

2. La vitesse de déploiement et d’intégration est un autre obstacle pour les PME. Si l’évolution rapide de la technologie est bénéfique pour l’industrie manufacturière dans son ensemble, les petites entreprises peuvent avoir du mal à suivre le rythme. Les organisations doivent fréquemment faire appel à des spécialistes pour apprendre aux travailleurs à utiliser, à entretenir et à mettre en œuvre de nouvelles solutions, ce qui est souvent coûteux et prend du temps.

3. Il existe un certain niveau de crainte et de défiance quant aux effets que ces technologies pourraient avoir sur la sécurité de l’emploi. La plupart du temps, il n’est pas facile de changer les pratiques de travail et de former une équipe à l’utilisation de nouvelles technologies. La tâche est d’autant plus périlleuse lorsque planent des soupçons sur l’insécurité de l’emploi. Les responsables hésitent fréquemment à lancer le processus en raison des résistances qu’ils anticipent.

Plus d’avantages que d’inconvénients

Bien que les PME soient confrontées à de nombreux défis lors de la mise en œuvre et du développement de l’IA et du Machine Learning, leur adoption peut contribuer à améliorer considérablement l’efficacité, la production et l’agilité de l’entreprise à long terme.  Des recherches menées par McKinsey ont montré que lorsque l’IA est utilisée pour surveiller et analyser les machines dans l’usine. Elle peut réduire de moitié les temps d’arrêt des machines, en raison de sa capacité à analyser rapidement et en profondeur une vaste gamme de points de données et à exploiter les données existantes pour aider le personnel à identifier les problèmes potentiels. Ces données peuvent ensuite être utilisées pour prévoir les besoins en entretien et garantir que les machines sont réparées avant même qu’elles ne tombent en panne. Il est ainsi possible non seulement de réduire les temps d’arrêt, mais aussi d’augmenter la durée de vie des machines. Le même rapport prévoit que les économies mondiales réalisées grâce à la maintenance prédictive avoisinent les 500 milliards de dollars.
L’IA est notamment capable de détecter des modèles et de tirer des conclusions avec précision à un rythme inégalable pour les humains. Les spécialistes d’un service peuvent ainsi choisir les processus de fabrication qu’ils souhaitent modifier. Les avantages de l’adoption de l’IA sont nombreux pour l’entreprise :

• Élimination des goulets d’étranglement et identification de nouveaux gains d’efficience : lorsqu’ils sont pleinement intégrés et qu’on leur laisse le temps de mûrir, l’IA et le Machine Learning peuvent jouer un rôle déterminant pour localiser les endroits où les processus peuvent être rationalisés et identifier les problèmes que des yeux humains sont incapables de discerner. Ils peuvent permettre de réaliser des économies et de révolutionner le mode de fonctionnement de l’organisation sur le long terme.
• Analyse plus précise des causes racines : il est crucial d’aller à la source même d’un problème de fabrication et de dépasser une approche à court terme de corrections ad hoc. L’IA et le Machine Learning permettent aux organisations d’explorer plus profondément que jamais leurs données et de disposer ainsi d’un moyen efficace de diagnostiquer les problèmes à la source, sans avoir besoin de centaines d’heures de main-d’œuvre pour y parvenir.
• Meilleure gestion de la chaîne d’approvisionnement : un stock trop important sur un site est une source de gaspillage, tandis qu’un stock insuffisant peut avoir de graves répercussions sur la production et la planification. L’IA et le Machine Learning peuvent aider les entreprises à mieux répondre à la demande du marché en prévoyant les besoins de fabrication à long terme, ce qui améliore la planification des stocks et diminue les coûts de gestion de la chaîne d’approvisionnement.
• Respect des réglementations et des normes industrielles : comme dans la plupart des secteurs, les entreprises manufacturières doivent constamment se tenir au courant des réglementations applicables à des domaines tels que la sécurité des travailleurs et la qualité des produits. L’IA et le Machine Learning facilitent grandement cette tâche, car ils peuvent être mis à profit pour confirmer instantanément la conformité totale d’un nouveau processus.

Investissez dans l’avenir

À l’instar des grandes entreprises manufacturières, les PME devraient se lancer dans la course au Machine Learning et à l’IA, car ces derniers seront essentiels pour maintenir la compétitivité sur le marché. Certes, quelques obstacles restent à surmonter tout au long du parcours de mise en œuvre, mais les bénéfices obtenus valent le temps et l’investissement consacré. La réussite ne se produira pas du jour au lendemain, mais cela importe peu si les PME s’engagent à adopter un processus progressif et itératif. Avec la bonne stratégie et une forte détermination, les PME manufacturières peuvent améliorer considérablement leur fonctionnement et leur rentabilité actuels.

FactoryEye

FactoryEye est une plateforme de fabrication et d’intelligence organisationnelle pour les entreprises manufacturières de taille moyenne fournissant une visibilité organisationnelle holistique pour permettre une amélioration continue et assurer un fonctionnement aussi efficace que possible. FactoryEye capture les données de toute l’organisation, les transforme en informations utiles et fournit des informations exploitables alimentées par l’IA.