Peu d'industries sont mieux placées que le secteur manufacturier pour bénéficier des capacités de l'IA appliquée. Avec la prolifération des capteurs et des réseaux dans l'environnement opérationnel, les fabricants nagent dans les données. Ces données sont plus précieuses que jamais, compte tenu des défis auxquels les fabricants sont confrontés en raison de la pandémie COVID-19.

Les fabricants s'efforcent constamment d'identifier des modèles et de résoudre les problèmes, sachant que même les plus petites améliorations ont de grandes implications. Ils ont toujours été des pionniers dans l'utilisation plus intelligente de l'automatisation, il semble donc logique que l'apprentissage automatisé qui caractérise l'IA trouve une affinité naturelle avec la fabrication. Pourtant, même avec cette synergie évidente, les fabricants ont souvent été confrontés à des défis pour l'adoption de l'IA. 

Avec les difficultés auxquelles nous sommes confrontés aujourd'hui, il n'y a jamais eu de moment plus important pour tirer pleinement profit de l'IA. Les réponses que l'IA apporte aux fabricants sont bien adaptées pour les aider à s'adapter aux pressions et aux conditions sens dessus-dessous que la pandémie a créées.

Dans une récente enquête mondiale sur l'IA, les réponses de plus de 300 dirigeants de différents secteurs ont mis en évidence les preuves croissantes que nous sommes sur le point de changer de cap. Menée par Forbes Insights et parrainée par SAS, Intel et Accenture Applied Intelligence, l'enquête révèle que le déploiement de l'IA a dépassé les cas d'utilisation ou les expériences discrètes pour s'étendre à l'ensemble de l'entreprise. Même si les réponses révèlent des lacunes en termes de capacités et de stratégie, les personnes interrogées indiquent que l'adoption de l'intelligence artificielle sera bientôt généralisée, dans l'industrie manufacturière et dans tous les autres secteurs. 

 

PORTRAIT DU SECTEUR MANUFACTURIER: RETARD TECHNOLOGIQUE MALGRÉ LA CONCURRENCE

 

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"La vérité est que les grands fabricants mondiaux dépendent encore largement de machines anciennes et déconnectées", déclare Marcia Walker, consultante principale de SAS pour l'industrie manufacturière mondiale. "Ainsi, alors que de nombreux fabricants utilisent l'IA, nous constatons dans cette enquête qu'ils l'utilisent de manière inattendue, par exemple dans les opérations en contact avec la clientèle ou dans les domaines des réclamations de garantie et des rappels. Il y a encore tellement de choses que les fabricants pourront faire avec l'IA au fur et à mesure que leurs activités évoluent et qu'ils continuent à investir dans la modernisation d'autres parties de leurs activités. La bonne nouvelle, c'est que nous voyons enfin l'IA évoluer vers des aspects de la fabrication qui sont restés analogiques pendant des années, comme dans les usines. Dans la production, par exemple, ma propre expérience montre que la reconnaissance d'images est de plus en plus largement adoptée".

Alors, que disent les responsables de la production de leurs expériences avec l'IA ? Sur quoi se concentrent-ils aujourd'hui ? Qu'est-ce qui fonctionne ? Quels sont leurs plans pour l'avenir ?

Des résultats remarquables sont possibles avec l'IA

26% des fabricants interrogés indiquent que la technologie basée sur l'IA a été déployée, et 50 % disent qu'elle est en cours de développement. Ces chiffres correspondent à peu près à ceux d'autres secteurs, tels que les biens de consommation emballés et la vente au détail. Cela suggère que l'industrie manufacturière a adopté l'IA. Mais, en y regardant de plus près, il est difficile de faire le lien entre ces réponses positives et les expériences réelles dans l'industrie.

Selon Walker, les nouveaux clients de l'industrie manufacturière se décrivent souvent comme utilisant l'IA. Mais en examinant quelles technologies d'IA ils utilisent (et comment), on constate qu'ils utilisent généralement l'IA comme un terme fourre-tout pour tout, du simple tableau de bord à l'analyse, en passant par les statistiques de base et l'automatisation rudimentaire assistée par logiciel.

Pensez à l'IA comme la science des systèmes de formation pour émuler les tâches humaines par l'apprentissage et l'automatisation. De nombreux fabricants n'ont tout simplement pas encore progressé à ce niveau. Mais lorsqu'ils y parviendront, les résultats pourront être remarquables.

Étant donné la façon dont les fabricants ont adopté l'IoT, les possibilités d'appliquer l'IA aux données de l'IoT semblent exponentielles. "L'apprentissage machine et l'intelligence artificielle sont des domaines sur lesquels nous mettons fortement l'accent maintenant", selon Conal Deedy, directeur des services de véhicules connectés chez Volvo Trucks North America. "Nous découvrons des informations cachées dans nos données et nous les fusionnons avec les connaissances sur les camions de notre groupe d'ingénierie. Ensemble, nous sommes dans une bien meilleure situation pour comprendre exactement ce que les données nous disent et les intégrer dans le service de diagnostic à distance. Nous en voyons déjà les avantages et l'avenir est extrêmement prometteur. Nous pouvons désormais traiter des millions d'enregistrements en temps réel, ce qui élargit les capacités de diagnostic à distance de Volvo, qui permet en moyenne de réduire le temps de diagnostic de soixante-dix pour cent et le temps de réparation de 25%".

Le changement de culture est un facteur essentiel pour l'adoption de l'IA

Lorsqu'on leur a demandé d'identifier les principaux obstacles à la mise en œuvre et à l'application réussies de l'IA dans leurs organisations, les fabricants ont, à juste titre, souligné une série de problèmes, allant de la garantie que les résultats basés sur l'IA sont objectifs et neutres (24 %) au manque d'expertise en matière de développement/déploiement (26 %) et plus encore. Deux réponses connexes se sont également démarquées : la culture organisationnelle (22 %) et la résistance des employés en raison de préoccupations concernant la sécurité de l'emploi (16 %).

Au fil des ans, l'un des thèmes récurrents les plus importants liés à l'IA est de convaincre les employés du secteur manufacturier que les systèmes d'IA sont aussi fiables que leurs instincts. Une grande partie des possibilités qui s'offrent aux fabricants en matière d'IA consistera à créer les conditions propices aux changements culturels qui aideront l'adoption de l'IA à s'enraciner.

Comme c'est souvent le cas, le succès engendre plus de succès. Une façon de favoriser un changement de culture est de commencer par une victoire.

Par exemple, un fabricant basé en Europe a mis en place un plan agressif pour de nouvelles initiatives en matière d'IA. Au début, il semblait logique de choisir un premier projet d'IA qui présentait le plus grand avantage potentiel. Mais au lieu de cela, une initiative à faible retour sur investissement a été suggérée pour une raison importante : c'était le projet le plus susceptible de convaincre les ingénieurs sceptiques et de fournir la preuve que l'IA fonctionne. Ce projet d'IA précoce a convaincu les ingénieurs que l'IA pouvait fournir des résultats fiables et dignes de confiance, ouvrant ainsi la voie à la mise en œuvre de projets à plus haut ROI basés sur la confiance que l'IA peut fonctionner dans leur organisation.

Combler le fossé entre l'informatique et les opérations pour gagner sur l'IA

Il ne devrait surprendre aucun dirigeant travaillant dans l'industrie manufacturière que l'alignement entre les objectifs commerciaux et les TI représente un énorme défi pour la mise en œuvre de l'IA. 22% des personnes interrogées ont indiqué que c'était l'un des problèmes les plus urgents auxquels elles étaient confrontées.

Au fil des ans, la technologie opérationnelle (TO) est devenue plus spécialisée et plus sophistiquée. Et malgré d'importantes avancées vers la standardisation, ces équipes ont toujours du mal à communiquer entre elles, et encore moins à s'entendre sur les infrastructures informatiques. Après tout, les ingénieurs qui ont conçu les capacités TO et TI ont tendance à venir de différents domaines d'ingénierie dont les systèmes ont été conçus pour résoudre différents problèmes - génie logiciel (TI) ou génie mécanique (TO).

Pourquoi cette collaboration TO-TI est-elle importante pour les projets d'IA ? Parce que dans un environnement de fabrication, l'IA devrait pouvoir fonctionner à l'intersection des TO et des TI. Cela nécessitera non seulement un apprentissage amélioré des systèmes pour communiquer entre eux, mais aussi une collaboration approfondie entre les différents types de responsables de l'informatique et des TO.

Aujourd'hui, de nombreux fabricants n'en sont tout simplement pas encore là. Mais il y a des signes encourageants qui indiquent la voie vers une plus grande collaboration entre l'informatique et les TO au service de l'IA dans le secteur manufacturier. Par exemple, l'avancée continue des capacités de cloud computing a déjà forcé les fabricants à standardiser de manière à ouvrir la porte à des approches similaires pour l'IA.

Quelle est la prochaine étape de l'IA dans le secteur manufacturier ?

Il semble évident que l'IA va continuer à se développer chez les fabricants, à mesure que les dirigeants deviennent plus habiles à déployer ces capacités, et que les capacités elles-mêmes deviennent encore plus puissantes. Bien que la suite des événements varie d'un établissement à l'autre en fonction de son environnement de travail, il y a fort à parier que les facteurs qui distinguent les adeptes de l'IA figureront en bonne place parmi les fabricants. Ces facteurs sont les suivants :

  • La maturité du processus. Les responsables de la fabrication doivent régulièrement examiner les résultats de l'IA et s'assurer qu'ils ont mis en place des processus pour confirmer ou infirmer les résultats douteux. Ont-ils des plans pour améliorer de manière significative les processus commerciaux en utilisant l'IA ? Ce sont là des indications de la maturité des processus en matière d'IA - et ce sont tous des domaines dans lesquels les leaders de l'IA dans le secteur manufacturier se distinguent déjà.
  • Connecter l'analyse à l'IA. L'analyse de la production est le moteur de l'apprentissage et de l'automatisation de l'IA. Cette connexion n'est pas forcément évidente pour les fabricants qui n'ont pas encore déployé l'IA. Les utilisateurs d'IA qui réussissent montrent un certain niveau de maturité analytique, et les recherches suggèrent que c'est un facteur clé de succès.
  • La confiance dans l'IA. En matière d'IA, le succès engendre la confiance. Les organisations qui réussissent sont deux fois plus susceptibles de faire confiance à leur capacité à utiliser les technologies d'IA de manière éthique à l'avenir. Les fabricants ne font pas exception.
  • Des niveaux sains de surveillance de l'IA. Les entreprises qui ont eu plus de succès avec l'IA ont tendance à mettre en place des processus de surveillance plus rigoureux. Par exemple, 74 % des entreprises qui réussissent indiquent qu'elles examinent leurs résultats d'IA au moins une fois par semaine. Bien que les fabricants semblent avoir fait de bons progrès dans ce domaine, suivre les progrès et les déploiements de l'IA dans votre organisation nécessitera une attention et des efforts ciblés.

Il est clair que le déploiement de l'IA s'accélère et ne fait que commencer. Si l'IA était une fusée à cinq étages, nous pourrions être en train de tirer le troisième étage maintenant. Et à mesure que l'IA poursuit son ascension, nombre des questions examinées dans l'enquête gagneront en importance, faisant l'objet d'un plus grand nombre de conversations au niveau du conseil d'administration, atterrissant sur des ordres du jour de réunions au niveau de la mise en œuvre et apparaissant plus fréquemment dans les comptes rendus des médias.

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