L’époque des tableaux manuscrits est révolue. Les plans de production sont désormais numériques et sont gérés par des applications PC et des systèmes spécialisés. C’est pourquoi les systèmes de contrôle de la production améliorés par l’IA sont très demandés. Qu’apportera donc l’IA à la gestion de la production ? Dans ce blog, vous découvrirez pourquoi les organisations introduisent l’IA dans la gestion de la production, les avantages qui en découlent et des exemples d’utilisation.
Pourquoi l’introduction de l’IA dans la gestion de la production retient-elle l’attention ?
Pourquoi la technologie de l’IA est-elle de plus en plus utilisée dans la gestion de la production ? Examinons la relation entre l’IA et l’objectif du contrôle de la production.
Objectif du contrôle de la production
Le contrôle de la production supervise les activités de production dans un souci de rentabilité et d’assurance qualité. Il permet également d’optimiser la “fabrication” et la “vente” des produits, ce qui est essentiel dans l’industrie manufacturière.
Pour en savoir plus, lisez notre blog sur le contrôle de la production, le contrôle de la fabrication et le contrôle de la qualité.
Différences entre la gestion de la production, la gestion de la fabrication et le contrôle de la qualité. Stratus
Les entreprises gèrent toute une série d’opérations de production, notamment l’approvisionnement en matières premières, la gestion des stocks, les informations sur les livraisons et les méthodes de transport. Le champ d’application de cette gestion est vaste et le travail est extrêmement complexe.
Les systèmes de gestion de la production aident les entreprises à mener à bien ces opérations complexes.
Pour en savoir plus sur les fonctions et les avantages des systèmes de gestion de la production, consultez l’article de notre blog ci-dessous.
Fonctions et avantages du système de contrôle de la production | Stratus
Avantages de l’utilisation de l’IA pour la gestion de la production
L’IA est désormais utilisée dans les opérations de gestion de la production. Avant l’IA, la gestion de la production posait de nombreux problèmes difficiles à résoudre, même après l’introduction d’un système de gestion de la production. Pour équilibrer les lourdes charges de travail de chaque département, les organisations doivent répartir le personnel et assurer une coordination efficace entre les départements.
En outre, les matières premières, les sous-matériaux, les travaux en cours et les pièces externalisées font également l’objet d’une gestion par le contrôle de la production. Il est important de noter qu’il existe toujours un risque d’omissions dans les arrangements et de commandes incorrectes.
Selon l’industrie, il n’est pas rare que les prévisions de la demande et les hypothèses de taux de défaut soient totalement imprévisibles ou fondées sur l’expérience et l’intuition.
Les tâches de gestion de la production dépendaient fortement de la compétence de la personne en charge. La personnalisation nuisait souvent au contenu du travail. L’utilisation de l’IA dans la gestion de la production attire l’attention sur la résolution de ces problèmes. Un meilleur contrôle et des prévisions plus précises amélioreront les opérations de gestion de la production. C’est pourquoi l’IA est mise en œuvre pour améliorer la précision de la production.
Quels sont donc les avantages de l’utilisation de l’IA pour la gestion de la production ? Examinons les détails.
Élimination des pénuries de ressources humaines et de la dépendance à l’égard des compétences individuelles
Les opérations de contrôle de la production dépendent souvent des capacités de la personne en charge, ce qui peut augmenter la charge de travail. La pénurie de ressources humaines, dont souffrent de nombreuses entreprises de l’industrie manufacturière, entraîne également une augmentation de la charge de travail des responsables de production.
Lorsque le système de gestion de la production est alimenté par l’IA, il peut réduire la quantité de travail manuel requise de la part du responsable. L’utilisation de l’IA permet d’éliminer la dépendance à l’égard des compétences individuelles et de réduire la charge de travail de chaque personne, éliminant ainsi la pénurie de ressources humaines.
Prévision de la demande à partir du traitement d’informations massives
L’élaboration de plans de production à partir de prévisions de la demande est également une tâche importante de la gestion de la production. Un très haut niveau de compétence est nécessaire pour faire des prévisions basées à la fois sur l’expérience et l’intuition de la personne responsable et sur les informations accumulées jusqu’à présent.
En introduisant l’IA, il est possible de traiter de grandes quantités d’informations et de données en peu de temps, et il sera également possible de créer des modèles pour des pièces qui, auparavant, se basaient sur l’intuition sans fondement clair. Davantage d’informations peuvent être utilisées pour la prévision de la demande, et l’IA peut être formée pour améliorer encore la précision des prévisions.
Répondre aux besoins par une correction souple et rapide des trajectoires
L’ère de la production de masse d’un nombre limité de modèles est révolue et les besoins du marché se diversifient de telle sorte que seule une production à haut dosage et à faible volume peut y répondre.
Toutefois, les ressources telles que le personnel, l’emplacement et l’équipement des usines qui assurent la production sont limitées. Il n’est pas réaliste de préparer des lignes de production individuelles pour une grande variété de produits. C’est pourquoi il est nécessaire de mener des activités de production tout en changeant les types de produits à fabriquer au moyen d’un plan de production détaillé et d’un système de production flexible. En réponse à des besoins en constante évolution, les organisations doivent réviser le plan de production à chaque fois.
Avec l’introduction de l’IA, le fardeau de la correction du cours de la planification de la production peut être réduit et la précision améliorée. Les besoins évoluant à un rythme accéléré, l’importance de l’IA s’accroît également afin de suivre le rythme.
Partage d’informations précises et en temps réel
Les informations qui doivent être partagées avec d’autres départements changent constamment en raison de l’évolution des besoins et des corrections continues des opérations de gestion de la production.
Alors que les fabricants continuent d’améliorer l’efficacité de la production, les retards dans le partage des informations dans les processus qui nécessitent une gestion du cycle de fabrication en unités de 0,1 seconde entraînent le risque de créer un gaspillage important. C’est pourquoi de nombreux systèmes de contrôle de la production sont équipés de fonctions de partage d’informations et de données.
L’introduction de l’IA augmente considérablement la quantité d’informations et de données pouvant être traitées. Parallèlement, l’importance du partage d’informations en temps réel augmentera.
Comment utiliser l’IA dans la gestion de la production de votre entreprise ?
Pour utiliser l’IA dans la gestion de la production, il est nécessaire d’introduire un système de gestion de la production qui intègre l’IA.
Si vous n’avez pas encore introduit de système de contrôle de la production, il est important d’envisager d’en mettre un en place. De même, si vous avez déjà introduit un système de gestion de la production et que vous ne prévoyez pas d’utiliser l’IA dans ce système, vous devriez envisager de changer de système.
Plusieurs décisions doivent être prises pour mettre en œuvre le nouveau système :
- Méthode de développement
Achat d’un système packagé ou développement d’un nouveau système - Introduction posture
Est-il géré sur votre propre ordinateur ou serveur, ou est-il géré sur le site cloud? - Comment changer de système
Comment changer de système existant
Pour en savoir plus sur ces options et sur la manière de les mettre en œuvre, consultez notre blog ci-dessous.
Fonctions et avantages du système de contrôle de la production Stratus
Lors de l’introduction d’un nouveau système de gestion de la production par IA, il est nécessaire de développer une fonction permettant de collecter des données pour améliorer l’efficacité. Pour faire bon usage de l’IA, l’intégrité et la précision des données sont essentielles.
Il est également important de prendre en compte les capteurs requis pour collecter des données très précises, les types de données nécessaires et les mécanismes – tels qu’une plateforme – qui collectent et analysent les données. Edge Computing qui collectent et analysent les données en temps réel.
Exemples de gestion de la production à l’aide de l’IA
Dans quelques cas, les opérations de gestion de la production ont commencé à utiliser partiellement l’IA. Par exemple, l’utilisation de l’IA progresse dans les opérations suivantes :
L’IA pour la planification de la production
L’élaboration d’un plan de production peut représenter l’une des plus grandes charges de travail dans la gestion de la production. Bien que les systèmes conventionnels de gestion de la production permettent d’organiser, de relier, de partager et de visualiser les informations, la planification finale de la production doit être effectuée manuellement.
Par exemple, une grande entreprise alimentaire a introduit un système de gestion de la production par IA et tire parti de l’IA pour formuler des plans de production. Un mécanisme qui permet à l’IA d’apprendre la planification de la production par des experts en gestion de la production calcule un plan de production optimisé pour cette entreprise.
Grâce à l’apprentissage de l’IA, il est désormais possible de créer des plans de production avec un degré de précision élevé qui surpasse la planification humaine.
Optimiser la production et les stocks grâce à l’IA
De nombreux responsables de la production ont tendance à conserver un stock important pour éviter les risques tels que les pénuries de produits et de matériaux. Cette mentalité d’aversion au risque est également un facteur d’augmentation progressive des coûts.
Une entreprise a introduit un système de gestion de la production alimenté par l’IA qui a permis de réduire les stocks excédentaires causés par la psychologie humaine. L’IA trouve le montant optimal des stocks, ce qui permet de déterminer la quantité et le calendrier de production optimaux.
Prévision de la demande et modification des plans en fonction de l’évolution de l’environnement
Les ventes de boissons fluctuent en fonction des conditions météorologiques, ce qui rend difficile la prévision de la demande. Ce fabricant de boissons utilise l’IA pour rationaliser la gestion de la production.
Dans le passé, la prévision de la demande, qui est compliquée par des facteurs externes, notamment météorologiques, ne pouvait pas être gérée par des machines et était effectuée par un jugement humain. Cependant, l’introduction de l’IA a rendu cela possible, permettant au système de créer des plans de production qui reflètent les facteurs externes, y compris le climat.
L’inspection de la qualité par l’IA améliore le niveau de qualité
Dans le processus d’inspection, il y a presque toujours du travail qui doit être fait manuellement. Le problème est qu’il est difficile pour les inspecteurs d’effectuer des inspections avec exactement les mêmes normes. Par exemple, dans les inspections visuelles, il y a une place pour la subjectivité et il est impossible d’éliminer complètement les divergences de jugement. En outre, des produits défectueux peuvent sortir en raison d’une négligence.
Il existe un cas d’utilisation réussi de l’introduction du contrôle de la qualité basé sur l’IA dans le processus d’inspection. L’image capturée par la caméra est comparée aux données accumulées sur les critères d’acceptation et l’IA est utilisée pour juger automatiquement. Il est ainsi possible de porter des jugements avec une précision qui dépasse de loin celle de l’inspection humaine.
Les progrès de l’IA dans la gestion de la production
Dans ce blog, nous avons présenté le type de changements qui peuvent être créés en incorporant l’IA dans la gestion de la production, et comment les opérations de gestion de la production peuvent être rendues plus efficaces.
La gestion de la production est très complexe car elle gère tout ce qui est lié aux activités de production. Une grande quantité d’informations doit être traitée, et la capacité des travailleurs à gérer une production à faible volume et à mélange élevé est limitée. C’est pourquoi l’attention se porte sur les systèmes qui combinent l’intelligence artificielle et les systèmes de gestion de la production, afin que les machines puissent trouver des solutions optimales à partir d’une grande quantité d’informations.
