L'industrie manufacturière se prépare à l'avenir à l'aide de l'IA et la RPA
L'ingéniosité ne se décrète pas dans une entreprise. La gestion intelligente d'une entreprise doit plutôt être inscrite dans son ADN, et cela ne peut se faire qu'au niveau de l'Enterprise Resource Planning (ERP), l'épine dorsale d'une entreprise. Les meilleures pratiques illustrent les nouvelles perspectives que créent l'intelligence artificielle (IA) et l'automatisation robotisée des processus (« Robotic Process Automation » ou RPA) en tant que technologies clés créatrices de valeur.
En effet, le potentiel de l'intelligence artificielle (IA) et de l'automatisation robotisée des processus (RPA) est énorme dans l'industrie, comme le montrent les exemples des installations optimisant leur propre consommation d'électricité alors qu'elles sont en service, des machines effectuant des contrôles de qualité pendant la production même ou des robots mobiles manœuvrant tout seuls dans les halls d'usine. Ces nouvelles technologies n'apportent pas seulement un surcroît d'efficacité, de flexibilité et de fiabilité dans la production, mais procurent également aux PME un avantage concurrentiel notable.
L'IA n'est plus une vision d'avenir depuis longtemps : une étude de reichelt (lien en allemand uniquement) prouve que 58 pour cent des entreprises industrielles interrogées en Allemagne utilisent déjà l'intelligence artificielle dans la production, dont 31 pour cent de manière généralisée et 27 pour cent au moins partiellement. Elles implémentent l'IA dans l'objectif d'augmenter la productivité, d'effectuer des contrôles de qualité, d'optimiser les processus et de renforcer leur propre cybersécurité.
Les possibilités infinies des systèmes ERP basés sur l'IA
Donner un coup de fouet au service grâce à l'intelligence artificielle
Aujourd'hui déjà, l'IA intervient dans de nombreux processus de gestion et crée une réelle valeur ajoutée, par exemple dans la gestion des services sur le terrain cad la gestion des interventions (« Field Service Management »). Il arrive assez fréquemment que les collaborateurs qui travaillent chez les clients sur place soient confrontés à la difficulté d'établir un diagnostic rapide en cas d’urgence, étant donné que l'approvisionnement en pièces de rechange peut prendre un certain temps. Par conséquent, les équipes terrain doivent faire appel à leurs collègues du bureau d'études afin d'identifier l'erreur et de donner des recommandations d'action. Ceci requiert la mobilisation de nombreuses ressources et prend beaucoup de temps ; or, chaque minute de plus qui prolonge le temps d'arrêt côté client en est une de trop.
Une solution de service basée sur l'IA en combinaison avec le système ERP peut apporter une aide ciblée : un centre de données et de connaissances permet de rechercher les documents de service, la documentation des machines et la base d'informations sur un cas de service existant. Il est ainsi possible de fournir rapidement des résultats permettant de prendre la meilleure décision possible lors d'une intervention de service concrète.
Les articles du bureau d'études et du service après-vente ainsi que les connaissances implicites des techniciens sont rassemblés dans un portail de données et de connaissances et reliés par un système de gestion des documents. Le système ERP sert alors de hub numérique de processus et de données enrichi par l'IA : toutes les informations y convergent. Les réparations et les interventions de maintenance peuvent ainsi être effectuées plus rapidement, idéalement même de manière proactive, c'est-à-dire avant même qu'un cas concret de service ne se présente. Cependant, cette solution offre encore plus de potentiel, par exemple le développement de modèles commerciaux complètement nouveaux. Par exemple, vous pouvez mettre à la disposition de vos clients un accès aux contenus de la base des connaissances et, de cette manière, proposer les demandes de recherche sous forme de libre-service externe. Ainsi, dans le meilleur des cas, vous permettez à vos clients de résoudre le problème par eux-mêmes.
En finir avec les jeux de données obsolètes : la RPA polit la qualité des données
Dans le domaine de l'ERP, l'IA et la RPA peuvent assumer des tâches qui nécessitaient jusqu'à présent une intervention humaine, notamment le traitement répétitif des données commerciales. À présent, grâce à la RPA, il n'est plus nécessaire que les collaborateurs les transfèrent manuellement dans le système ERP.
Ceci présente un énorme potentiel d'économie de de temps et de ressources humaines.. Mais la RPA offre encore d'autres avantages : elle rend les données fiables au sein du système ERP et évite les problèmes de traitement, les doublons, les copies corrompues ou les processus de gestion perturbés. Au final, la qualité des données s'en trouve améliorée, le véritable talon d'Achille dans les projets de numérisation.
La RPA révèle un autre potentiel d'optimisation lors de la saisie et du traitement de commandes : dans la plupart des entreprises, le processus de commande est un processus standardisé qui peut être rendu plus efficace et moins coûteux grâce à la RPA. En effet, un robot logiciel peut effectuer toutes les tâches correspondantes de manière autonome, de l'envoi de la confirmation de commande à la facturation en passant par l'impression du bon de livraison..
En outre, la communication avec les clients peut faire l’objet de processus standardisés : les demandes récurrentes peuvent être automatisées à l'aide de la RPA et donc traitées plus rapidement, ce qui a, par conséquent, un effet positif sur la satisfaction des clients. De plus, les demandes des clients peuvent être classées par ordre de priorité en déléguant les questions importantes directement au collaborateur responsable.
L'IA en action
3 exemples de processus ERP typiques
En règle générale, l'IA peut optimiser différents processus de gestion. Les solutions peuvent être divisées en deux grandes catégories :
- Aides d'utilisateur et extensions
- Automatisation et amélioration des processus
L'IA est également utilisée pour surveiller et modéliser le comportement des installations, c'est-à-dire pour optimiser ce que l'on appelle l'efficacité globale des équipements (OEE = « Overall Equipment Effectiveness »). Les outils d'IA sont alimentés par les énormes quantités de données issues des systèmes proches des machines qui sont reliés au système ERP et par l'Internet des objets (IoT). Le coût des équipements IoT est désormais modéré, ce qui permet aux entreprises industrielles de surveiller en temps réel des centaines de mesures de capteurs sur des machines d'une chaîne de production. Ces énormes quantités de données constituent la base des algo-rithmes de l'apprentissage machine. Les aperçus sur le temps de fonctionnement, les perfor-mances et la qualité des produits sont ainsi simplifiés.
La technologie de l'IA peut également être utilisée de manière rentable dans le domaine de la planification des stocks et de la production, par exemple pour la préparation et le déplacement des matériaux et des produits dans un entrepôt. En outre, les algorithmes d'IA peuvent combiner les données des systèmes de commande, de production et de stockage et déterminer ainsi l'utilisation optimale de l'entrepôt. De plus, ils peuvent modifier des configurations afin de mieux répondre aux demandes. Dans la fabrication, les processus de planification de la production peuvent également être assistés par l'IA. Ainsi, lors de la phase de planification au niveau macroscopique, il est possible de prédire combien de produits doivent être fabriqués au cours d'une période donnée. Des informations supplémentaires sur le comportement d'achat peuvent également être obtenues. La planification des différents processus de production bénéficie également d'une intelligence supplémentaire lorsqu'elle peut accéder et réagir aux modifications dynamiques des commandes.
Atterrir au bon endroit plutôt que voler à l'aveugle
L'IA et la RPA vont transformer l'industrie à moyen terme, notamment les PME de production. L'IA joue déjà un rôle pour la planification des besoins, dans les projets de l'Internet industriel des objets (IIoT) ainsi que dans la numérisation de la chaîne d'approvisionnement. Les outils correspondants peuvent ainsi pronostiquer les effets des pénuries d'approvisionnement ou des modifications de prix et proposer des actions alternatives.
Dans les entreprises numérisées avec succès, un système ERP basé sur l'IA rassemble les données provenant de différentes unités, et ce plus rapidement et de manière plus pertinente que jamais. Les processus autogérés et auto-optimisés ainsi que les assistants numériques du domaine de l'automatisation robotisée des processus et de l'analyse commerciale se servent d'une « single source of truth » (ou source unique d'information) qui constitue la base d'autres projets de numérisation et de nouveaux modèles commerciaux rentables. En conséquence, les entreprises doivent agir maintenant afin de rester compétitives.
