Pourquoi les fabricants hésitent-ils à utiliser l’IA ?

Pourquoi les fabricants hésitent-ils à utiliser l’IA ?

Horodatage: 27 décembre 2023 10h19
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L'intelligence artificielle (IA) fait référence au développement de systèmes informatiques capables d'effectuer des tâches qui nécessitent généralement l'intellect humain. Ces tâches comprennent l'apprentissage, le raisonnement, la résolution de problèmes, la compréhension du langage naturel et de la perception. Il s’agit de créer des machines capables de penser et de s’adapter.

L’introduction de l’IA dans le secteur manufacturier présente des défis et des préoccupations en plus de ses avantages importants, ce qui fait que les entreprises hésitent à la mettre en œuvre.

Les défis de l'IA dans le secteur manufacturier

« De nombreux fabricants connaissent bien l’IA et la manière dont elle peut améliorer les processus, mais ils peuvent avoir des inquiétudes légitimes quant à sa mise en œuvre. » 

Après tout, il faut un engagement financier, l’adhésion des employés et des compétences pour que cela en vaille la peine. Voici quelques éléments dont ils ont besoin pour naviguer.

Coût de mise en œuvre et retour sur investissement incertain

Le coût de mise en œuvre et l’incertitude entourant le retour sur investissement (ROI) constituent un obstacle majeur. L’investissement initial consiste à acquérir une infrastructure, des outils et des talents qualifiés en matière d’IA, ce qui peut représenter un engagement financier substantiel pour les entreprises. Les fabricants hésitent souvent à adopter l’IA en raison de l’incertitude quant à la réalisation de bénéfices tangibles à court terme.

Manque de compétences et d'expertise

Ouvriers peuvent potentiellement augmenter leur productivité de 35 % en employant l’IA. L’industrie manufacturière est aux prises avec un besoin accru de travailleurs connaissant bien la technologie. Recruter, fidéliser et perfectionner les employés possédant ces compétences pose un défi de taille, entravant l’intégration transparente de l’IA dans les processus de fabrication. 

Préoccupations en matière de confidentialité et de sécurité des données

Les fabricants traitant de données sensibles, telles que des conceptions exclusives et des informations sur les clients, sont confrontés à d'importants problèmes de confidentialité et de sécurité. Il existe une inquiétude constante concernant les violations potentielles, le vol de propriété intellectuelle et la nécessité de se conformer à des réglementations de protection strictes, ajoutant ainsi une couche de complexité à la mise en œuvre de l'IA.

Intégration avec les systèmes existants

Des problèmes de compatibilité surviennent lors de l’intégration des technologies d’IA avec les infrastructures existantes, souvent obsolètes, dans le secteur manufacturier. La complexité et le coût associés à la mise à niveau ou au remplacement des systèmes existants posent des défis pratiques pour l'intégration harmonieuse de l'IA dans les processus de fabrication établis.

Résistance culturelle et défis organisationnels

La résistance culturelle au changement et les préoccupations concernant les suppressions d’emplois parmi les travailleurs constituent des défis courants. Parvenir à un alignement à l’échelle de l’entreprise, garantir l’engagement des dirigeants et mettre en œuvre des stratégies efficaces de gestion du changement deviennent impératifs pour surmonter les résistances et assurer une transition en douceur vers des pratiques de fabrication améliorées par l’IA.

Avantages de l'IA dans le secteur manufacturier

L’IA est essentielle dans des secteurs comme l’industrie manufacturière, d’autant plus qu’environ 90 % des produits ont des pièces moulées en métal, la personne moyenne se trouvant généralement à moins de 10 pieds d'un composant en métal moulé. L’IA contribue à améliorer l’efficacité de la fabrication de ces composants métalliques que les gens rencontrent quotidiennement. Cela permet aux machines de fonctionner mieux et de manière plus innovante, rendant la production plus rapide et plus efficace. 

L’IA dans le secteur manufacturier apporte de nombreux avantages. En voici quelques uns.

1. Processus de production rationalisés

L'IA a rationalisé les processus de production manufacturière en optimisant la gestion de la chaîne d'approvisionnement, la maintenance prédictive et la prévision de la demande. L’IA permet d’analyser de grandes quantités de données pour faire des prévisions précises sur les besoins en matières premières, garantissant ainsi une disponibilité rapide et minimisant les pénuries.

Autre application de l'IA, la maintenance prédictive, implique la surveillance des conditions de l’équipement en temps réel. L'analyse des données des capteurs l'aide à prédire quand les machines sont susceptibles de tomber en panne, permettant ainsi une maintenance proactive pour éviter des temps d'arrêt coûteux. Cela prolonge la durée de vie des équipements et réduit les coûts globaux.

La prévision de la demande, facilitée par les algorithmes d’IA, permet aux fabricants d’anticiper les tendances et les fluctuations du marché. Cette information permet une meilleure planification des calendriers de production et des niveaux de stocks, évitant ainsi la surproduction ou les ruptures de stock. Par conséquent, l’efficacité opérationnelle est augmentée et les coûts sont réduits grâce à une utilisation optimisée des ressources.

2. Contrôle qualité et détection des défauts améliorés

La vision par ordinateur et l’apprentissage automatique améliorent considérablement le contrôle qualité et la détection des défauts. La vision par ordinateur permet aux machines de « voir » et d’analyser des données visuelles, permettant ainsi une inspection précise des produits à la recherche d’imperfections.

« Les algorithmes d'apprentissage automatique apprennent à partir de modèles et de données historiques, devenant ainsi de plus en plus aptes à reconnaître des défauts subtils qui pourraient passer inaperçus grâce aux méthodes d'inspection traditionnelles. » 

Le résultat est une réduction substantielle des rappels et des retouches de produits. L'identification et la résolution des défauts dès le début de la fabrication permettent aux entreprises de garantir que seuls des produits de haute qualité arrivent sur le marché. Cela améliore la satisfaction des clients et conduit à des économies significatives liées à la retouche des produits défectueux et à la gestion des rappels.

3. Amélioration de la sécurité et de l'ergonomie des travailleurs

L’IA contribue à améliorer la sécurité et l’ergonomie des travailleurs dans le secteur manufacturier. Un aspect consiste à utiliser des robots collaboratifs (cobots) alimentés par l’IA pour effectuer des tâches dangereuses. 

Ces machines sont équipées de capteurs et d’algorithmes d’IA qui leur permettent de naviguer et d’opérer dans des environnements pouvant présenter des risques pour les travailleurs humains. Les robots basés sur l'IA contribuent à réduire le risque d'accidents et de blessures sur le lieu de travail en effectuant des tâches dans des conditions potentiellement dangereuses.

Des systèmes basés sur l’IA sont également utilisés pour l’analyse ergonomique et la prévention des blessures. Ils peuvent évaluer la tension physique exercée sur les travailleurs en analysant des facteurs tels que la posture, les mouvements et la charge de travail. 

L’identification des problèmes ergonomiques potentiels peut conduire à des mesures préventives. Cela comprend l'ajustement des postes de travail ou la fourniture de formations pour atténuer les risques de blessures liées à des tâches répétitives ou pénibles. 

Implémentation réussie de l'IA dans le secteur manufacturier

La mise en œuvre réussie de l’IA dans le secteur manufacturier implique ces considérations stratégiques et pratiques clés :

  • Des objectifs clairs : Définissez des objectifs spécifiques pour la mise en œuvre de l’IA, tels que l’amélioration de l’efficacité, la réduction des coûts ou l’amélioration de la qualité des produits. 
  • Projets pilotes : Commencez par des projets d’IA à petite échelle pour tester la faisabilité, identifier les défis et démontrer les avantages tangibles avant une mise en œuvre plus large. 
  • Gestion de données: Établissez des processus robustes de collecte, de stockage et d’analyse de données pour fournir la base des algorithmes d’IA.
  • Mesures de cybersécurité : Mettez en œuvre des protocoles de cybersécurité pour protéger les données sensibles et vous protéger contre les menaces potentielles.
  • Formation et implication des utilisateurs : Offrez une formation complète aux employés sur les systèmes d’IA et impliquez-les dans le processus de mise en œuvre pour renforcer l’acceptation et la compréhension.

Tirer le meilleur parti de l’IA dans le secteur manufacturier

Les fabricants hésitent à utiliser l’IA principalement en raison des coûts initiaux, de l’incertitude quant aux retours rapides et du manque de compétences. Surmonter ces préoccupations grâce à des essais à petite échelle et promouvoir les connaissances sur la technologie pourrait encourager une adoption plus large dans l’industrie manufacturière.

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