Les systèmes actuels de production de  rapports servent de connexions vivantes et respiratoires entre le plancher de l’usine et l’entreprise en général. Mais même avec toutes les données disponibles et les mesures définies, ces mêmes systèmes ne parviennent souvent pas à fournir des informations exploitables.

Les contraintes du système comprennent des volumes de données élevés, des structures hiérarchiques rigides, un accès limité au système, des fonctions commerciales cloisonnées et de mauvaises interfaces utilisateur. En fait, un récent rapport de NTT DATA, Pieds sur le plancher, regarde l’IA : Avez-vous un plan ou un problème?, montre que 92 % des fabricants disent que les infrastructures désuètes entravent considérablement les initiatives de GenAI. Cela laisse les utilisateurs aux prises avec des solutions ad hoc allant des extractions manuelles de données à mes tableaux croisés dynamiques Microsoft Excel préférés avec des calculs VBScript intégrés.

En réponse, les fabricants ont continuellement investi dans les systèmes de production de rapports. Ils ont des capteurs intégrés, des contrôleurs logiques programmables, des historiens, des systèmes de contrôle distribués, des systèmes d’exécution de fabrication, des systèmes de planification des ressources de l’entreprise et des données de la chaîne d’approvisionnement avec différents degrés de succès.

Obstacles à des renseignements précieux

Pourtant, les processus hérités, les limites de la plateforme et les sources de données fragmentées continuent d’entraver l’accès en temps réel aux renseignements essentiels sur les données. Le rapport NTT DATA révèle que seulement 41 % des fabricants sont fortement d’accord pour dire qu’ils ont investi adéquatement dans les capacités de stockage et de traitement des données pour soutenir GenAI. C’est malgré le fait que 59 % reconnaissent une leçon clé tirée des déploiements — d’IA existants que des données de haute qualité, diversifiées et propres sont essentielles à l’efficacité des modèles GenAI.

Par conséquent, de nombreuses équipes des TI et des TO ont de la difficulté à fournir des renseignements opportuns qui soutiennent les décisions commerciales critiques dans les opérations de fabrication. Habiliter la main-d’œuvre à prendre des décisions en temps réel sur des processus d’affaires complexes nécessite une approche différente.

La création de tableaux de bord de fabrication interactifs nécessite bien plus que la simple refonte des systèmes de production de rapports existants avec une interface utilisateur améliorée. Les organisations doivent intégrer l’IA dans le processus d’évaluation avec la technologie d’IA conversationnelle. Cela signifie qu’il faut aller au-delà de l’affichage des données dans un nouveau format pour interpréter les résultats, apprendre du modèle et fournir des conseils exploitables aux gestionnaires d’usine et aux équipes de fabrication. Il s’agit de la formule qui permet de réduire le temps passé à “chercher” des données et à créer le prochain rapport manuel ou automatisé.

Exemples d’avantages dans les rapports de fabrication :

• Recommandations dynamiques pour l’allocation des ressources, les ajustements d’horaire et les problèmes d’exploitation
• Visibilité immédiate du flux de production, de la santé de l’équipement et du rendement de la main-d’œuvre, à travers des systèmes et des processus disparates
• Habiliter l’analyse approfondie de Pareto en temps réel sur les décisions d’affaires critiques 

Cinq façons dont les tableaux de bord infusés d’IA stimulent le rendement de la fabrication

Bien que chaque installation ait des besoins uniques, les tableaux de bord alimentés par l’IA offrent constamment de la valeur dans cinq domaines clés :

(1) Unifier les données et éliminer les silos

Les données de fabrication sont souvent dispersées entre les machines, les capteurs et les systèmes d’affaires. Près des deux tiers des fabricants signalent que les données utiles manquent ou sont mal formatées. Les tableaux de bord basés sur l’IA rassemblent ces sources et nettoient et intègrent automatiquement les données. Cela fournit des informations précises et opportunes, éliminant les efforts manuels et les erreurs qui découlent des silos de données déconnectés.

(2) Fournir des renseignements opérationnels en temps réel

Les tableaux de bord compatibles avec l’IA mettent en évidence les problèmes émergents au fur et à mesure qu’ils surviennent, qu’il ’s’agisse d’une baisse du débit, d’une hausse des taux de rebut ou de tendances subtiles en matière de qualité. Selon les données récentes d’un sondage du Manufacturing Leadership Council (MLC), il ’s’agit d’une capacité opportune, car 71 % des fabricants mentionnent un manque de preuve que l’IA favorise une meilleure prise de décision comme obstacle clé à l’adoption—, soulignant le besoin d’une intelligence exploitables en temps réel qui peut clairement démontrer le RCI.

(3) Permettre la maintenance prédictive et le contrôle de la qualité

L’IA analyse les modèles dans les données d’équipement et de processus pour prévoir les défaillances potentielles et identifier les tendances subtiles en matière de qualité. Cela permet une maintenance proactive et des interventions de qualité, réduisant les temps d’arrêt imprévus et minimisant les déchets.

(4) Soutenir l’allocation optimisée des ressources

Avec une vue holistique et axée sur les données, le système recommande la réaffectation de la main-d’œuvre, des matériaux et des actifs en temps réel pour répondre aux demandes changeantes de production. La mise à l’échelle de ces capacités demeure toutefois un défi, le rapport MLC montrant que 66 % des fabricants ont du mal à mettre à l’échelle les projets pilotes d’IA en production.

5. Accélérer la prise de décision et favoriser l’amélioration continue

Les tableaux de bord alimentés par l’IA font plus que rendre compte de ce qui ’s’est passé, — ils soutiennent activement la prise de décision en faisant ressortir les tendances, en découvrant les causes profondes et en suivant l’impact des changements de processus au fil du temps. Cela crée un cycle d’amélioration continue, où chaque décision opérationnelle est éclairée par la perspective plutôt que par l’instinct.

Des données à l’action : impact réel

Imaginez une usine qui exploite plusieurs lignes, 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, produisant des milliers d’unités chaque heure. Une seule amélioration de pour cent du rendement ou de la réduction de la ferraille peut se traduire par des économies de coûts et des gains de revenus importants. Mais ces gains ne sont possibles que si les fabricants peuvent identifier et résoudre les problèmes en temps réel. De telles transformations prennent de l’ampleur, avec 68 % des fabricants qui considèrent maintenant l’IA comme essentielle à la croissance de leur entreprise, selon l’étude MLC.

Grâce aux tableaux de bord infusés d’IA, les informations exploitables atteignent instantanément les bonnes personnes. Cela comprend un gestionnaire de l’entretien alerté d’une anomalie de vibration, un superviseur avisé d’un changement de mesures de qualité ou un chef des opérations invité à ajuster les calendriers de production en réponse aux changements de la chaîne d’approvisionnement.

Dans l’ensemble de l’industrie, les fabricants qui tirent parti de ces solutions rapportent des avantages mesurables :

• Temps de réponse plus rapides aux problèmes opérationnels
• Réduction des temps d’arrêt imprévus et des coûts d’entretien
• Amélioration de la qualité et du rendement
• Amélioration de l’autonomisation et de l’adoption de la main-d’œuvre, avec des interfaces intuitives et conviviales qui minimisent les exigences de formation

Meilleures pratiques pour débloquer de la valeur

Pour tirer pleinement parti des avantages des tableaux de bord alimentés par l’IA, les fabricants doivent se concentrer sur quelques pratiques exemplaires clés :

• Ne faites ’pas bouillir l’océan : Définir des objectifs commerciaux clairs qui sont alignés sur des objectifs spécifiques et des cas d’utilisation définis, qu’il ’s’agisse d’augmenter le débit, de réduire les temps d’arrêt ou d’améliorer la qualité.
• Assurer la qualité des données : Des informations fiables sur l’IA dépendent de données précises et cohérentes. Des vérifications régulières et la gouvernance des données aident à maintenir l’intégrité.
• Intégration aux systèmes existants : Une connectivité transparente avec le matériel et les logiciels actuels est essentielle pour éviter les perturbations.
• Investir dans l’habilitation de la main-d’œuvre : Engager les équipes tôt, fournir de la formation et tirer parti d’outils intuitifs pour favoriser l’adoption et la gestion du changement.
• Choisissez la ou les bonne(s) plateforme(s) : Chaque fournisseur de solutions fait du marketing de l’IA une force fondamentale, peu importe l’étendue et la profondeur internes. Prenez le temps d’évaluer les fournisseurs de manière holistique, y compris les composantes stratégiques, fonctionnelles et techniques, en ce qui concerne l’infrastructure et les objectifs ’de croissance de votre entreprise.
• Choisissez des partenaires expérimentés : Travailler avec un fournisseur de confiance assure une mise en œuvre, un soutien et une harmonisation en douceur avec les besoins de l’entreprise.

Surmonter les défis sur la voie de la transformation

Bien que les avantages soient convaincants, le parcours vers les opérations alimentées par l’IA n’est pas sans obstacles. Les investissements initiaux élevés, l’intégration avec l’équipement existant et les lacunes en matière de compétences de la main-d’œuvre sont des obstacles courants. Le fait de ne pas investir dans des outils numériques avancés peut encore laisser les fabricants à un désavantage — de réagir aux problèmes plutôt que de stimuler le rendement. Et cela laisse la main-d’œuvre sans les connaissances et les capacités dont elle a besoin pour contribuer avec succès.

Ces défis peuvent être surmontés grâce à une planification réfléchie, une amélioration ou une requalification ciblée et les bons partenaires technologiques. L’adoption de tableaux de bord alimentés par l’IA donne à votre main-d’œuvre les outils nécessaires pour diriger. Lorsque les équipes de fabrication disposent de données en temps réel et d’informations basées sur l’IA, elles peuvent prendre des décisions plus rapides et plus intelligentes et contribuer à façonner l’avenir de la fabrication à partir de zéro.

Téléchargez le rapport du sondage MLC, Façonner l’usine de l’avenir alimentée par l’IA, pour une analyse plus approfondie de l’impact ’de l’IA sur l’avenir de la fabrication.