L’intégration des données IT et OT est une priorité stratégique pour les industriels cherchant à accroître leur compétitivité. En démocratisant l’accès aux informations et en surmontant les barrières d’interopérabilité, l’IA devient un levier essentiel pour optimiser la production, réduire les coûts et renforcer la durabilité des opérations.
Dans le monde industriel d’aujourd’hui, les données ne sont plus seulement abondantes, mais elles constituent le carburant de la compétitivité. Face à cette révolution numérique, de nombreux acteurs du secteur ont pris le virage de la transformation digitale. Mais le véritable enjeu est de taille : intégrer les silos de données IT (technologies de l’information) et OT (technologies opérationnelles). On peut imaginer une visibilité à 360°, du siège social à la chaîne de production. Cette intégration est essentielle pour réduire les risques et les coûts, tout en augmentant la durabilité et la productivité. Jusqu’à présent, cela s’est révélé plus facile à dire qu’à faire, puisque seules 23 % des entreprises manufacturières ont atteint un niveau de convergence IT-OT supérieur à la moyenne.
Exploiter l’intelligence collective pour mieux performer
Selon une étude récente, seulement 1 % des données générées sont utilisées pour prendre des décisions stratégiques et 70 % des fabricants confient avoir du mal à rendre les données opérationnelles accessibles pour l’analyse. Chaque usine de production possède une multitude de lignes de production, d’équipements et de systèmes logiciels, chacun ayant des objectifs, des protocoles et des formats de données uniques. En raison des défis d’interopérabilité et de sécurité, l’utilisation de technologies telles que l’IA à grande échelle dans l’ensemble de l’écosystème des fabricants s’est avérée difficile. Cependant, les choses sont sur le point de changer.
Pour exploiter pleinement l’intelligence collective de l’entreprise, il est nécessaire de démocratiser l’accès aux informations provenant de divers systèmes de gestion, tels que les systèmes de gestion de l’exécution de la fabrication (MES), les systèmes informatisés de gestion de la maintenance (CMMS/GMAO), les systèmes de gestion de la qualité (QMS) ou encore les systèmes de gestion des ressources d’entreprise (ERP). Cela s’avère crucial pour renforcer la production de produits de meilleure qualité, de façon plus rapide et avec un impact environnemental réduit.
Quant aux travailleurs de première ligne, ils seront en mesure d’avoir une meilleure visibilité sur les principaux indicateurs de performance et ainsi résoudre les problèmes de fabrication et de chaîne d’approvisionnement, ce qui leur permettra :
– D’améliorer le contrôle de la qualité pour réduire les risques de retards et de rappels de produits : le contrôle de la qualité est souvent un processus long et inefficace. Avec des outils utilisant l’IA, les responsables du contrôle de la qualité n’ont plus besoin de parcourir différents systèmes de gestion pour résoudre un problème. Ils peuvent utiliser une interface simple pour obtenir une réponse immédiate.
– De réduire la consommation d’énergie pour diminuer les coûts et réduire la production de CO₂ : de nombreux facteurs augmentent la consommation d’énergie, tels que des machines avec des pièces usées ou non lubrifiées. L’intelligence collective permet aux travailleurs de première ligne de comparer plus facilement les performances des machines et des usines, et ainsi d’identifier la cause d’un problème.
– De rationaliser la préparation des rapports pour les réunions de changement d’équipe : ces dernières ont lieu plusieurs fois par jour et il est souvent difficile de trouver les données nécessaires. En utilisant l’IA, les gestionnaires peuvent facilement accéder aux informations pour résumer l’état de la production et les problèmes rencontrés par la dernière équipe dans un rapport facile à utiliser.
L’IA : une réponse aux défis industriels
A l’aube d’une ère où l’IA redéfinit les règles du jeu, l’industrie se trouve à un carrefour décisif. La vague imminente de départs à la retraite des boomers va créer un vide vertigineux dans la main d’œuvre qualifiée. L’heure est à l’action, il est essentiel d’adopter des solutions innovantes pour garantir la continuité opérationnelle, développer davantage d’autonomie opérationnelle et surmonter le manque d’effectifs.
L’IA est une technologie révolutionnaire pouvant aider les fabricants à évoluer vers un monde d’opérations plus autonomes où les processus de production peuvent avoir lieu avec une intervention humaine minimale. Cela est crucial dans une ère de pénurie de main-d’œuvre et de compétences, d’objectifs de production en hausse et de nécessité de réduire les coûts et les émissions de carbone.
Une enquête de Microsoft indique que la technologie figure parmi les trois principaux facteurs que les travailleurs de première ligne considèrent comme pouvant aider à réduire le stress au travail. L’IA générative permettra aux fabricants de réinventer leur chaîne de valeur de conception-fabrication-utilisation, d’être un excellent employeur, de réduire les coûts et de renforcer la durabilité à l’échelle mondiale. De plus, la fabrication repose sur des processus de production et de chaîne d’approvisionnement complexes et distribués à l’échelle mondiale. Chaque mouvement et transfert entre les maillons de cette chaîne de valeur est une occasion pour que quelque chose tourne mal, et pourtant, tout doit se dérouler à une vitesse vertigineuse. Les fabricants ont besoin d’une vue d’ensemble totale de ce qui se passe à chaque étape pour créer la satisfaction du client au point de livraison final.
Certains outils proposant une approche “graph-of-graph” offrent de réels avantages commerciaux, notamment dans le cadre de la gestion des connaissances et de la norme ISA-95. En exploitant cette approche, les entreprises peuvent aider les systèmes d’IA à comprendre les données de fabrication, les processus, les équipements, les fournisseurs et les produits à partir de divers graphes de connaissances. Ces solutions ont déjà été implémentées par de grands groupes qui y voient un véritable avantage concurrentiel. Parmi de nombreux exemples, on peut citer notamment Bridgestone : la plus grande entreprise de pneus et de caoutchouc au monde s’attaque aux perturbations et inefficacités de planification en mettant en place un système de requête en langage naturel permettant une analyse contextuelle et une récupération d’informations. Bridgestone a également mis en place un système centralisé pour recueillir et présenter efficacement les informations critiques et faciliter la prise de décisions éclairées afin d’améliorer l’agilité opérationnelle.
L’IA est une véritable opportunité face aux défis complexes de l’industrie moderne, notamment l’intégration des silos de données IT et OT, la pénurie de main-d’œuvre qualifiée ou encore l’impératif de durabilité. En surmontant les barrières d’interopérabilité et en démocratisant l’accès aux données, l’IA permet d’optimiser la production, de réduire les coûts et de minimiser l’impact environnemental. À mesure que les industriels adoptent ces solutions innovantes, ils sont non seulement en mesure de répondre aux défis actuels, mais également de se préparer aux exigences futures, créant ainsi un environnement de production plus autonome, efficace et durable. L’avenir de l’industrie repose sur la capacité à intégrer ces innovations de manière stratégique, et ceux qui réussiront cette transition s’imposeront comme les chefs de file de demain.
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Par Christophe Crémon, Industry X Offering Lead chez Avanade
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