À mesure que les processus de production s'approchent de la complexité d'une cellule biologique, il devient de plus en plus difficile de suivre, de comprendre et d'optimiser le flux de ce qui s’y déroule. Une vision partielle des processus n'est pas suffisante : pour rester compétitif et pouvoir l'optimiser, il est important de considérer la ligne dans son ensemble et relier toutes les informations entre-elles, un peu comme la création d’un film à partir d'images individuelles. C'est ici que l'intelligence artificielle (IA) peut vous aider.
Les lignes de production ne sont plus des séquences linéaires d'opérations, et elles sont devenues progressivement ardues à optimiser. Les complexités sont nombreuses : qualité variable des matières premières, processus complexes et isolés, design complexes d'usines et de lignes de production avec des pistes parallèles, des boucles et des processus dépendant de tâches accomplies, suivi problématique du matériel en temps réel, procédures opérationnelles incohérentes, conceptions distinctes entre les sites, adaptabilité limitée - les la rationalisation des opérations est plus difficile que jamais. Et cela n'inclut même pas les contraintes d'information, où les connaissances et les données sont cloisonnées entre unités de l'organisation.
Même si les méthodes et les logiciels classiques deviennent obsolètes pour la gestion de systèmes aussi complexes, les technologies innovantes telles que l'intelligence artificielle sont maintenant prêtes à l’emploi. Capable de prendre en compte un nombre quasi infini de variables avec la puissance du cloud computing et des algorithmes d'apprentissage machine (ou machine learning) pour explorer de nouvelles façons de penser, l’IA apprend à partir des données passées pour construire une vision globale en temps réel, créant et adaptant des modèles à la réalité des lignes de production.
L'IA prédit ce qui va advenir à la suite des actions présentes, allant même jusqu'à déterminer des règles optimales et suggérant le meilleur plan d'actions pour atteindre l'objectif que vous avez défini. Avec ces techniques d'IA à la pointe, vous transformez une compréhension partielle des processus de production avec des modèles standard en une vue globale qui mesure les conséquences futures, prenant en compte les contraintes de temps et d'espace sur les lignes de production.
Le directeur de l'usine et les opérateurs de l'usine, assistés par l’IA, peuvent alors optimiser l'ensemble de la production d'une manière efficiente, dynamique et holistique, avec une machine qui prend en compte les implications d’actions localisées sur l’entièreté des processus dans le futur, sans se limiter à l'optimisation de sous-processus locaux qui peuvent parfois entraver la production globale de manière involontaire.
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