Une industrie intelligente sans battage publicitaire

Avec le degré croissant de numérisation et l'utilisation de l'intelligence artificielle, de nombreuses tâches dans le domaine industriel peuvent être exécutées de manière plus efficace, plus précise et plus fiable. L'IA devient ainsi la pierre angulaire de la compétitivité, de l'innovation et de la prise de décision dans la production grâce à une analyse plus rapide et plus approfondie des données. Les solutions d'IA ont déjà fait leur apparition dans l'industrie manufacturière allemande, mais à une échelle encore modérée. Selon l'étude Fraunhofer „Künstliche Intelligenz in der Produktion“ (décembre 2024), environ 30 % des grandes entreprises employant au moins 500 personnes utilisent des solutions d'IA. Dans les entreprises moyennes de 100 salariés et plus, ce chiffre est actuellement d'environ 16 %. Les domaines d'application sont le contrôle des processus de production, le contrôle de la qualité, la logistique interne, l'entretien et la maintenance ainsi que l'optimisation des processus de production et les innovations nécessaires à cet effet. Une analyse plus approfondie montre que les entreprises qui utilisent déjà l'IA prévoient également d'autres applications. Une fois que les conditions cadres nécessaires sont créées, les barrières à l'entrée pour d'autres cas d'application diminuent considérablement. Les applications d'IA déjà mûres qui sont possibles dans l'industrie et la manière dont les entreprises peuvent réussir leurs premiers pas vers l'intégration de l'IA dans leurs propres processus sont examinées plus en détail dans les paragraphes suivants. 

Cas d'application dans l'industrie

Maintenance prédictive : Dans le cadre de la maintenance prédictive (Predictive Maintenance), l'IA permet, grâce à l'analyse de données de capteurs et d'autres informations pertinentes, de déterminer à un stade précoce les besoins de maintenance des machines et de planifier ainsi de manière proactive les travaux de maintenance. Pour que les prévisions soient pertinentes, il est important que les données soient de bonne qualité. Si cette base est donnée, il est possible de prédire à temps quand un certain composant est usé et doit être remplacé. Les spécialistes peuvent ainsi commander les pièces de rechange nécessaires, planifier et effectuer la maintenance avant l'apparition d'une panne. Les arrêts de production et les coûts élevés liés aux pannes sont évités et la durée de vie des machines est prolongée. 

Contrôle de la qualité : Un autre domaine d'application de l'IA dans l'industrie est celui des systèmes intelligents de traitement d'images, qui peuvent être mis en œuvre avec la vision par ordinateur et des solutions logicielles telles que SAP Digital Manufacturing. Cette analyse d'image basée sur l'IA soutient le contrôle de qualité par inspection visuelle dans les processus de fabrication, afin de détecter automatiquement et en temps réel les défauts, par exemple au niveau des soudures des produits. En outre, des assistants IA tels que SAP Joule permettent de détecter les erreurs en temps réel en découvrant des anomalies dans les données de production et en avertissant des lots défectueux. 

 Planification des besoins en matériel : L'utilisation de l'IA permet d'anticiper la planification des besoins en matériel. L'IA prévoit les besoins en se basant sur les données de consommation historiques et les modèles saisonniers. Les fluctuations saisonnières sont ainsi prises en compte et les problèmes sont détectés à temps afin d'éviter les ruptures de stock. Parallèlement, les entreprises peuvent réduire les stocks inutiles et sont plus agiles face aux clients et aux marchés dynamiques.

 Logistique : Dans le domaine de la logistique, l'IA peut aider les entreprises à planifier le transport en calculant les itinéraires optimaux en tenant compte des données en temps réel. Il est également possible d'automatiser la réception des marchandises, l'IA traitant elle-même les documents de transport, ce qui permet de réduire les saisies manuelles. L'IA peut également être utilisée pour optimiser l'espace de stockage en soutenant l'attribution dynamique des emplacements de stockage et en améliorant les processus de picking et d'emballage, en combinaison avec des logiciels de gestion d'entrepôt tels que SAP Extended Warehouse Management (EWM). 

Optimisation des tâches répétitives dans la vente et la comptabilité : Étant donné que l'IA générative possède des capacités impressionnantes de traitement du langage humain, les assistants IA peuvent également aider les professionnels de la vente à créer des offres et des commandes afin d'accélérer les tâches répétitives et de réduire les sources d'erreur. L'IA peut ainsi extraire des données de documents et créer automatiquement des commandes dans le système de gestion. De même, elle peut effectuer des analyses de données de base et identifier les doublons et les données de base erronées afin d'améliorer la qualité des données. Il est également possible d'automatiser la vérification des factures à l'aide de modèles de Natural Language Processing (NLP) afin de réduire le travail de vérification manuelle.

Gestion du développement durable : Étant donné que le développement durable joue un rôle de plus en plus important dans l'image de marque des entreprises et dans les obligations de reporting en raison de cadres juridiques tels que la directive sur le reporting en matière de développement durable des entreprises (CSRD), les entreprises industrielles peuvent également utiliser l'IA pour rendre les processus plus efficaces. Ainsi, en combinaison avec des solutions logicielles de gestion de la durabilité comme SAP ESG Cockpit et Sustainability Control Tower, il est possible de mettre en œuvre une attribution automatisée des émissions. Le reporting ESG peut également être simplifié grâce à la génération automatique de textes par des assistants IA.

Meilleures pratiques pour les premiers pas dans l'IA 

Formuler des objectifs de mise en œuvre : Il est tout d'abord important d'analyser ses propres processus commerciaux et de formuler des objectifs concrets et des potentiels de création de valeur qui doivent être atteints grâce à l'introduction de l'IA. Il s'agit pour la direction d'associer étroitement ses propres collaborateurs à ce processus afin de déterminer les plus grands défis et les facteurs de charge dans le travail quotidien et de clarifier, à l'étape suivante, si l'IA peut soutenir le personnel de manière judicieuse. Il est ainsi possible de définir des valeurs ajoutées proches de la réalité en tant qu'objectifs commerciaux adaptés à l'entreprise concernée.

Mettre en place un projet pilote : Après avoir défini les objectifs et les défis, les entreprises devraient mettre en place un projet pilote réalisable et extensible. Les thèmes qui se prêtent le mieux à ce type de projet sont ceux qui permettent au personnel de travailler plus efficacement sur des processus répétitifs, pénibles et sujets aux erreurs. Cela permet également de s'assurer que les employés sont activement impliqués dans la mise en œuvre de l'IA et qu'ils en ressentent les avantages dans leur travail quotidien.

Un soutien professionnel : Lors du choix de leur prestataire de services pour l'introduction de l'IA, les entreprises devraient veiller à ce que celui-ci apporte non seulement un savoir-faire technique solide, mais qu'il connaisse également très bien leurs exigences sectorielles spécifiques dans le domaine de l'industrie. Un prestataire de services professionnel accompagne l'entreprise tout au long du processus de transformation, apporte son soutien en ce qui concerne le cadre juridique, la préparation organisationnelle et développe et met en œuvre des solutions personnalisées en étroite collaboration avec l'entreprise.

Cadre juridique : La sécurité, la conformité et la protection des données font partie des exigences centrales d'une solution d'IA. Les entreprises doivent vérifier comment leur système d'IA est catégorisé et réglementé selon l'EU AI Act et prendre les mesures nécessaires. L'EU AI Act prévoit des obligations étendues en matière de documentation, de suivi et d'évaluation des risques. En outre, les entreprises sont responsables des décisions prises en matière d'IA. Il faut veiller à la gestion des données collectées comme base d'analyse de l'IA afin qu'elles soient stockées et utilisées conformément au RGPD. Cela implique le consentement des personnes éventuellement concernées, ainsi que des exigences en matière de limitation des finalités et de minimisation des données, et le respect des droits d'auteur.

Conditions organisationnelles : Pour préparer le projet d'IA prévu, les entreprises doivent prendre des dispositions organisationnelles appropriées. Cela inclut la définition d'une stratégie et d'une gouvernance de l'IA avec des directives et des responsabilités claires pour le projet. Étant donné que l'IA modifie les processus et les rôles, il est nécessaire d'adapter les processus correspondants. En outre, il est crucial de créer une base de données de haute qualité, composée de données structurées, actuelles et complètes. En effet, les analyses de l'IA et les processus d'automatisation qui en découlent ne sont bons que dans la mesure où les données sur lesquelles ils reposent le sont.

Gérer le changement avec les collaborateurs : Les collaborateurs utilisent les nouvelles applications d'IA dans leur travail quotidien et sont l'un des piliers pour que le projet réussisse. Il est important d'éliminer les craintes liées au changement et d'impliquer le personnel dans le projet dès le début. En outre, il faut des formations pour développer les compétences en matière d'IA ainsi qu'un changement culturel qui encourage la volonté d'apprendre et d'innover et qui permet ainsi l'utilisation et l'exploitation à grande échelle de l'IA par les utilisateurs. Il convient de créer des structures internes dans lesquelles les professionnels peuvent apporter de nouvelles idées et exprimer ouvertement des commentaires et des critiques afin d'améliorer efficacement les projets d'IA. Parallèlement, il convient de réduire le ressentiment et d'effectuer un travail de persuasion.

Avantage d'une action précoce

L'avance des entreprises industrielles qui utilisent efficacement l'IA dans leurs processus par rapport à celles qui ne le font pas va s'amenuiser.
s'accroîtra encore à l'avenir. Face à des défis tels que la pénurie de main-d'œuvre qualifiée, la pression croissante des coûts, de l'innovation et de la vitesse, l'IA deviendra un outil essentiel pour plus d'optimisation, d'automatisation et de rapidité. Les entreprises qui mettent en place dès maintenant une base de données pérenne et lancent les premiers projets pilotes peuvent ainsi s'assurer un net avantage concurrentiel. (Source : Convista)