Comment les entreprises renforcent leur résistance et leur résilience
Pour augmenter sa propre résilience et sa résistance, il est impératif de maîtriser les principes de base dans les activités quotidiennes de l'entreprise. Outre la transparence dans tous les domaines de l'entreprise et les processus opérationnels, le fonctionnement sans encombre tout au long de la chaîne d'approvisionnement joue également un rôle important. Les données incomplètes ou erronées, les doublons et même les informations manquantes peuvent vite se transformer en d'énormes obstacles qui ralentissent inutilement les entreprises. Afin que les processus puissent se dérouler de manière fluide, efficace et dans certains cas renforcés par l'IA, un critère est absolument prépondérant : la qualité des données.
La mise en action intelligente de la digitalisation peut favoriser le fonctionnement de la chaîne d'approvisionnement à tous les niveaux. Cependant, il est judicieux de veiller tant à la qualité qu'à la quantité des données de base et des données d'exploitation. En effet, celles-ci influencent directement l'efficacité des processus, y compris ceux basés sur l'IA. Afin d'optimiser la qualité des données et de garantir leur viabilité pour les processus d'IA dans l'ERP, les entreprises devraient suivre les démarches suivantes :
- Détecter les processus qui sont déterminants pour le succès de l'entreprise
- Définir les critères de qualité pertinents
- Contrôler les pools de données existants
- Éliminer les doublons
- Générer des données uniques
- Gérer et contrôler les données de façon continue
C'est le seul moyen d'améliorer la qualité de l'information à long terme et de mettre en place un point unique d'information (ou « single point of truth ») au sein duquel chaque information n'est disponible qu'une seule fois et peut être consultée à tout moment. Pour ce faire, les entreprises doivent toutefois effectuer ou mettre en place des contrôles de qualité réguliers et automatisés, des contrôles de plausibilité, des flux de travail, des nettoyages de données et des règles déterminant la saisie de nouvelles données. Une liste de contrôle (lien en allemand uniquement) de proALPHA est disponible et fournit des informations plus détaillées à ce sujet.
La gestion des données sur la base de toutes les informations pertinentes
Dans l'industrie manufacturière, tout comme dans d'autres secteurs, le nettoyage des données est suivi d'une gestion intelligente des données, permettant ainsi d'exploiter au maximum son propre système ERP. Le système ERP+ de proALPHA et sa solution d'analyse avancée basée sur l'IA, appelée NEMO (lien en allemand uniquement), fusionnent sur une plateforme d'innovation qui assure une intégration complète de toutes les solutions des entreprises du groupe proALPHA. Par exemple, une solution modulaire de contrôle de gestion mise à disposition par Corporate Planing permet d'importer depuis le système ERP en amont toutes les informations nécessaires à une planification précise de l'entreprise au moyen de simulations ou d'analyses d'écarts.
Les API fournissent toutes les informations pertinentes et les mettent à disposition selon une structure appropriée pour les simulations, les planifications et les analyses. Les modifications de valeurs effectuées dans les systèmes connectés sont automatiquement prises en compte et garantissent ainsi l'actualité des données mises à disposition.
Optimiser la maintenance et la réparation grâce à des informations de service mises à disposition par l'IA
Le système ERP sert de hub numérique pour les processus et les données enrichi par l'IA ; toutes les informations y convergent. Afin que l'utilisation de l'IA soit rentable, les données de production doivent être enregistrées en temps réel, les écarts par rapport au plan doivent être déterminés et les données doivent être présentées sous forme de résultats visualisés. Dans ce contexte, la transparence et l'information sont la clé d'une interaction sans difficulté entre la technologie utilisée et les collaborateurs de l'entreprise.
Le professeur Marco Huber, de l'Institut Fraunhofer IPA et de l'Université de Stuttgart (lien en allemand uniquement), approuve ainsi : « L'exemple de la maintenance prédictive des installations illustre bien à quel point l'acceptation de l'IA dépend de sa transparence et de sa compréhensibilité : si un tel système d'IA déclenche une alarme, les utilisateurs doivent pouvoir comprendre pourquoi l'alerte a été donnée. Ceci peut également être appliqué à d'autres systèmes d'IA. ».
Avec le rachat d'Empolis , proALPHA passe de la théorie à la pratique, en permettant aux collaborateurs de l'équipe SAV d'utiliser rapidement et facilement les connaissances requises dans les contextes pertinents. En intégrant la solution Empolis Service Express basée sur l'IA dans le système ERP+ de proALPHA, les entreprises peuvent désormais accéder 24 heures sur 24 à des informations de service importantes. À l'aide de diagrammes de décision (ou « decision trees » en anglais), le système élabore les solutions optimales tout en recourant à l'IA, ce qui permet d'accélérer l'exécution et le traitement de réparations et de travaux de maintenance.
Tâches de routine répétitives - La RPA prend la barre
Lors du traitement des informations de service, des processus automatisés sont utilisés, notamment au moyen de la Robotic Process Automation (lien en anglais uniquement) (ou RPA en abrégé), qui exécutent leurs tâches conformément à un flux de travail défini. Ces processus imitent un utilisateur humain qui exécute des applications et qui déclenche des processus numériques. Cela permet de décharger les collaborateurs des tâches de routine et de pratiquement réduire le risque d'erreur dans le traitement des données à zéro, tout en diminuant considérablement les coûts.
En principe, la RPA se prête à tous les processus structurés qui suivent des consignes d'actions et des règles répétitives. Quelques-unes des tâches classiques consistent à
- déplacer et transférer des fichiers et des dossiers ;
- copier, insérer et comparer des données ;
- remplir des formulaires ;
- extraire des données structurées et semi-structurées de documents.
Dans un nombre croissant d'entreprises, le processus de commande est devenu un processus standardisé et, grâce à la RPA, il est désormais plus efficace et plus rentable. Durant ce processus, la commande est appelée dans le système ERP et comparée aux retours d'information reçus de la réception des marchandises. Une fois le contrôle effectué, le système RPA valide la facture pour le paiement dans le système ERP. Toutes les tâches correspondantes, c'est-à-dire, l'envoi de la confirmation de commande, l'impression du bon de livraison ou la facturation peuvent être exécutées de manière automatisée.
Contrairement aux technologies d'automatisation comparables, la RPA ne requiert pas d'interface d'application programmée de manière complexe, ni d'intervention dans les systèmes existants ou dans l'infrastructure informatique de l'entreprise (document en allemand uniquement). Le logiciel est étroitement lié à l'ERP, est principalement hébergé sur des machines virtuelles, est évolutif et peut bien entendu être utilisé 24 heures sur 24. L'implémentation d'un système RPA est conseillée surtout dans des domaines d'activité présentant un grand volume de processus répétitifs.
Pour que les systèmes RPA puissent, à l'avenir, mettre en œuvre des processus hautement sophistiqués, l'accent est mis actuellement sur des robots logiciels cognitifs qui peuvent évoluer de manière autonome à l'aide de l'IA. Ce développement promet toute une série de nouveaux domaines d'action qui jusqu'alors étaient inimaginables.
