Quels sont les défis actuels de l'industrie manufacturière ? Le manque d'ingénieurs et de techniciens expérimentés sur le terrain n'est qu'un exemple, mais, malheureusement, il existe plusieurs autres défis. Heureusement, le recours à l'intelligence artificielle (IA) a aidé de nombreuses organisations manufacturières à aborder et à résoudre ces problèmes.
Défis actuels de l'industrie manufacturière
Quels sont donc les défis auxquels l'industrie manufacturière est confrontée aujourd'hui ? Vous trouverez ci-dessous quelques-uns des principaux problèmes que les fabricants s'efforcent de résoudre :
- Pénurie de main-d'œuvre - manque d'ingénieurs et de techniciens expérimentés, en particulier sur le terrain
- Des demandes croissantes d'amélioration de la qualité des produits et de réduction des coûts
- Un cycle de vie du produit plus court
- Intensification de la concurrence en raison de la mondialisation de l'environnement commercial
- Diversification et internationalisation des employés
Dans ce blog, nous allons examiner de plus près chacun d'entre eux et la façon dont l'IA aide à résoudre ces défis.
Manque d'ingénieurs et de techniciens expérimentés sur le site
Ce n'est un secret pour personne que les compétences requises pour la conception et le développement de produits sont difficiles à apprendre et à maîtriser. De même, les compétences nécessaires pour effectuer les inspections, le fonctionnement et l'entretien des équipements de fabrication et l'assemblage des produits en toute sécurité, rapidement et avec une grande précision ne peuvent être acquises du jour au lendemain. Les ingénieurs et les techniciens talentueux possédant ces compétences entrent dans une période de retraite massive et, de ce fait, la pénurie de main-d'œuvre devient grave. Des systèmes de prolongation de la retraite et de réemploi sont en cours de préparation, mais la transmission de ces techniques et compétences à la prochaine génération est une question importante.
Une demande croissante d'amélioration de la qualité des produits et de réduction des coûts
On peut dire que cette demande croissante d'amélioration de la qualité des produits et de réduction des coûts est un "éternel problème" pour l'industrie manufacturière. La plupart des activités traditionnelles, telles que les activités en petits groupes et les activités de réduction des coûts, sont réalisées pour relever ce défi. Cependant, avec les changements rapides de l'environnement commercial au cours des dernières années, plutôt que de résoudre ce problème, les obstacles augmentent. L'époque où un nouveau produit était lancé et vendu efficacement est révolue. Il est essentiel d'analyser et de comprendre avec précision les comportements d'achat des consommateurs dès la phase de planification du produit. En d'autres termes, il existe une demande pour mettre sur le marché des produits de haute qualité et à faible coût qui répondent aux besoins des consommateurs.
Un cycle de vie du produit plus court
Le cycle de vie de la mise sur le marché d'un produit s'est raccourci, ce qui signifie que la production de pièces doit être réalisée en masse pour obtenir un retour sur investissement (ROI) rapide. Pour cette raison, l'optimisation de l'ensemble du processus de production est cruciale.
Intensification de la concurrence en raison de la mondialisation de l'environnement commercial
Dans l'industrie manufacturière d'aujourd'hui, la production à l'étranger est devenue la norme. Nous sommes maintenant dans une ère où les produits ne peuvent pas être vendus uniquement dans les pays développés, et les marchés cibles de l'industrie manufacturière s'étendent pour inclure des régions plus diverses que jamais, y compris les pays émergents. Dans ces circonstances, il est nécessaire de développer des produits qui répondent aux besoins du marché de chaque région et de mener des activités de marketing de manière plus détaillée.
Voici un exemple qui prouve à quel point il est important de prévoir des produits adaptés à la région. Il n'y a pas si longtemps, alors que l'économie japonaise souffrait des "deux décennies perdues", deux grands fabricants de téléviseurs LCD se disputaient des parts de marché en Inde. Le produit de l'une des entreprises était moins cher et occupait la première place. L'autre entreprise a effectué des recherches approfondies sur les couleurs des écrans de télévision que préfèrent les consommateurs indiens et a découvert qu'ils ont tendance à préférer les rouges vifs aux rouges ordinaires. Heureusement, le produit de l'entreprise était capable de changer la balance des couleurs de l'écran avec seulement une légère modification du logiciel, de sorte que lorsque la modification a été faite et que le nouveau produit a été introduit sur le marché, la réputation était "un peu cher, mais la couleur est bonne." Un an plus tard, l'entreprise a réussi à prendre la première part du marché.
Le sens de la couleur est subtilement différent pour chacun, et il diffère également selon l'ethnie et la région. Par exemple, en Chine, le mot "rouge" désigne une couleur proche du vermillon, et ceux qui vivent en Europe et au Japon ont des températures de couleur préférées différentes, ce qui signifie que les couleurs d'éclairage populaires sont différentes. Ces facteurs doivent être pris en considération lors de la planification de produits nécessitant une qualité d'image, tels que les téléviseurs LCD et les appareils photo numériques.
Diversification et internationalisation des employés
L'industrie manufacturière est mondiale. Cela signifie que les employés qui travaillent pour ces entreprises manufacturières mondiales sont répartis géographiquement dans le monde entier, vivent dans différents pays et viennent d'horizons très différents. Les activités de production doivent être menées à bien malgré les différences de valeurs, de modes de pensée et de langues. Pour cette raison, les fabricants doivent surmonter ces barrières linguistiques et culturelles pour s'assurer que les employés et les équipes travaillent bien ensemble.
Résoudre les problèmes de fabrication grâce à l'IA
Bien que certains de ces défis semblent décourageants, il a été prouvé que la technologie de l'intelligence artificielle peut - ou pourra à l'avenir - contribuer à atténuer les problèmes énumérés ci-dessus. Voyons comment l'IA peut être exploitée dans l'industrie manufacturière.
Pénurie de main-d'œuvre et IA
Les entreprises manufacturières font face à la pénurie de main-d'œuvre en transférant les connaissances et les compétences d'ingénieurs et de techniciens talentueux à l'aide de l'IA. Par exemple, pendant le processus d'apprentissage des inspections, on montre à un inspecteur expérimenté une variété d'écrans d'inspection et on lui demande de juger si le produit est bon ou mauvais. Les résultats sont ensuite téléchargés vers l'IA edge , conçue avec l'aide d'un ordinateur. Edge ComputingLes résultats sont ensuite téléchargés vers l'IA, construite avec l'aide d'un ordinateur, pour effectuer les inspections réelles du produit. Cela allège la charge des ingénieurs et des techniciens qualifiés plus âgés et procure un avantage à l'entreprise de fabrication, qui peut désormais sauvegarder ce jugement critique grâce à l'IA.
Amélioration de la qualité, réduction des coûts et IA
Cela peut paraître simple, mais pour améliorer la qualité, il est essentiel de ne pas fabriquer de produits défectueux. Pour éviter cela, il est important d'améliorer la maintenance des équipements ainsi que le travail d'inspection. En dotant les équipements de fabrication de fonctions d'autocontrôle exploitant l'intelligence artificielle, les défaillances peuvent être découvertes et prédites automatiquement. Cette technologie a progressé rapidement au cours des dernières années. Ainsi, la maintenance des équipements peut être effectuée par moins de personnes, ce qui réduit les coûts de main-d'œuvre. En outre, les performances en temps réel peuvent être obtenues en utilisant Edge Computing.
Des cycles de marché plus courts et l'IA
Pour répondre au raccourcissement du cycle de vie du marché, il est nécessaire de réduire le délai de production. L'efficacité de la production dépend en grande partie du délai de livraison des pièces, ce qui rend essentiel la gestion de la livraison de ces pièces. Ceci est souvent considéré comme un problème d'optimisation combinatoire, c'est-à-dire le fait d'essayer de trouver la combinaison de variables qui optimise une valeur parmi de nombreuses options sous diverses contraintes. Sans l'IA, cela peut être extrêmement difficile à déterminer, c'est pourquoi de nombreuses entreprises de fabrication tirent parti de l'intelligence artificielle pour les aider.
Mondialisation de l'environnement des entreprises et IA
Dans l'exemple du fabricant d'écrans LCD mentionné précédemment, il n'est pas clair si l'analyse des big data a été utilisée. Mais, dans des cas similaires, avoir accès à ces données peut faire une énorme différence. Actuellement, l'IA est exploitée par de nombreuses organisations manufacturières qui effectuent des analyses de big data pour soutenir un marketing affiné dans divers pays, y compris les pays en développement, ce qui prouve que l'analyse de big data et l'IA permettent des activités de marketing plus intelligentes.
Diversification/internationalisation des employés et IA
Avec l'IA, la technologie de reconnaissance vocale et les outils de traduction automatique aident considérablement les fabricants à soutenir la communication essentielle entre collègues, ce qui est extrêmement utile pour permettre aux équipes de collaborer efficacement. Cela est d'autant plus important que de nombreux employés de l'industrie manufacturière sont répartis géographiquement dans le monde entier.
L'IA dans d'autres domaines
L'IA n'est pas seulement exploitée dans l'industrie manufacturière. Parmi les autres applications, citons l'utilisation de l'IA en bioinformatique pour la découverte de médicaments, l'informatique des matériaux, la conception d'alliages et la découverte de matériaux. Il existe également un exemple d'utilisation de l'IA pour la conception de formes optimisées de pneus.
L'IA imprègne l'industrie manufacturière
Nous avons présenté ci-dessus plusieurs exemples d'applications de l'IA dans l'industrie manufacturière. L'IA est une technologie très polyvalente, et si elle est bien appliquée, elle peut produire d'excellents résultats. Il peut y avoir d'autres situations où les exemples ci-dessus peuvent s'appliquer.
Pour les fabricants, il existe de nombreux processus allant de la planification des produits au développement, à la fabrication et aux ventes. Comme chaque processus est lié - bien que de manière compliquée - il n'est pas facile de réagir rapidement aux changements rapides de l'environnement commercial récent. L'intelligence artificielle est l'un des outils qui permet de relever les défis de l'industrie manufacturière, en particulier lorsqu'elle est exécutée via Edge Computing.
