L’AI générative dans l’industrie manufacturière : 5 cas d’usage qui transforment le secteur

Au cours des deux dernières années, l’AI générative a fait une entrée fracassante. Des outils révolutionnaires tels que ChatGPT d’OpenAI, DALL-E et Gemini de Google sont désormais à portée de main. Ces technologies ne transforment pas seulement notre quotidien, elles révolutionnent aussi des secteurs entiers. Ce tournant technologique est particulièrement transformateur pour l’industrie manufacturière.

L’usine du futur fait de l’intelligence artificielle un pilier de ses opérations. Mais dans la vaste boîte à outils de l’AI, une technologie en particulier s’impose comme un véritable levier de transformation : l’AI générative. Cet article examine les cas d’usage les plus courants de l’AI générative dans l’industrie manufacturière. Nous partagerons également quelques exemples parlants d’entreprises manufacturières de premier plan qui ont innové dans leurs opérations grâce à l’AI générative.

Qu’est-ce que l’AI générative ?

L’AI générative est un sous-ensemble de l’intelligence artificielle capable de générer de nouveaux contenus ou données similaires à ceux sur lesquels elle a été entraînée. Cela signifie qu’à partir de contenus déjà générés, elle utilise des algorithmes et des modèles pour créer du texte, des images, de la vidéo, du design, de l’audio, du code et des simulations. La GenAI est un imitateur avancé qui apprend les modèles et structures à partir des données et utilise ces connaissances pour générer des données synthétiques (comme des images, des vidéos ou du texte).

Alors, en quoi l’AI générative diffère-t-elle de l’AI traditionnelle ? La différence clé réside dans leurs résultats. Alors que l’AI générative est capable de créer des données entièrement nouvelles qui ressemblent étroitement à ses données d’entraînement, l’AI traditionnelle se concentre sur l’analyse des données afin d’établir des prédictions ou d’identifier des modèles à partir des données d’entrée sur lesquelles elle a été entraînée.

Cas d’usage de l’AI générative dans l’industrie manufacturière

De la création de concepts innovants à l’optimisation des livraisons, l’AI générative révolutionne chaque étape du parcours de fabrication.

Lors de la phase de conception, l’AI générative peut produire des concepts et des designs optimisés pour la conception et le prototypage de produits, accélérant le développement produit tout en réduisant les coûts.

Lors de la phase de production, les capteurs intelligents et l’analyse avancée des données révolutionnent la maintenance des équipements. Ces systèmes analysent les relevés des capteurs, les journaux de maintenance et les pannes historiques afin de prédire les défaillances potentielles avant qu’elles ne se produisent. Outre la maintenance prédictive, ces systèmes détectent également les problèmes de qualité.

L’AI générative ne se contente pas d’automatiser les tâches, elle donne aussi plus de moyens aux équipes. En exploitant les données propres à chaque employé, elle propose des formations ciblées et des instructions de travail personnalisées, ouvrant la voie à une main-d’œuvre plus qualifiée et plus adaptable.

Tout au long de la supply chain, l’analyse avancée des données joue un rôle déterminant. En traitant d’énormes volumes de données, les entreprises peuvent prévoir les fluctuations de la demande, optimiser les niveaux de stock et planifier les itinéraires de livraison les plus efficaces.

Conception produit

L’AI générative révolutionne la conception produit dans l’industrie manufacturière en apportant un mélange unique de créativité et d’efficacité. Plus précisément, les outils génératifs de text-to-image aident les concepteurs à combler l’écart entre les concepts et les designs prêts pour la production.

Le rôle du concepteur produit ou de l’ingénieur consiste à définir des objectifs de conception précis, en tenant compte d’indicateurs tels que les objectifs de durabilité, les coûts de production, les critères produit ou les exigences de conformité, ainsi que les conditions de fabrication. Les systèmes d’AI générative produisent différentes options de conception sur la base de ces paramètres prédéfinis.

Une fois ces conceptions créées, les systèmes d’AI proposent des améliorations pour optimiser des aspects comme la recyclabilité, le choix des matériaux et l’emballage, afin de garantir que le produit final soit à la fois efficace et durable. Avec des prototypes virtuels prometteurs en main, les ingénieurs et concepteurs peuvent évaluer et affiner les designs proposés, puis sélectionner les meilleurs pour poursuivre le développement.

Avantages de l’AI générative dans la conception produit :

• Raccourcir le cycle de conception
• Passer facilement des idées initiales à des modèles prêts pour la production
• Stimuler la créativité

L’intégration Text-To-Image du Toyota Research Institute

Le Toyota Research Institute a développé une plateforme qui intègre les croquis de conception et les exigences d’ingénierie dans des outils d’AI générative basés sur le text-to-image. Cela permet aux designers automobiles de combiner les forces d’ingénierie traditionnelles de Toyota avec les capacités de pointe de l’AI générative moderne.

Par exemple, des contraintes telles que la traînée aérodynamique (qui influe sur l’efficacité énergétique) et les dimensions du châssis comme la hauteur de caisse et la taille de l’habitacle (qui influent sur la tenue de route, l’ergonomie et la sécurité) peuvent désormais être implicitement intégrées au processus d’AI générative.

Maintenance prédictive

L’AI générative fait passer la maintenance prédictive à un niveau supérieur. Elle apprend le comportement attendu des équipements en analysant les données des capteurs, les journaux de maintenance et les pannes historiques. Elle identifie ensuite les anomalies subtiles qui pourraient annoncer une défaillance. Même la plus légère variation ne passe pas inaperçue ; imaginez une très légère augmentation des vibrations dans une turbine : l’AI la signale comme un problème potentiel.

L’AI générative ne se contente pas de prédire les pannes ; elle peut même simuler leur évolution. Cela permet d’effectuer une maintenance ciblée avant qu’un arrêt imprévu — et coûteux — ne survienne. Les fabricants peuvent ainsi maximiser la durée de vie des équipements et éviter les temps d’arrêt.

Avantages de l’AI générative pour la maintenance prédictive :

• Prévenir les temps d’arrêt
• Simuler les pannes d’équipement
• Optimiser les calendriers de maintenance

La maintenance prédictive Senseye de Siemens

En février 2024, Siemens a ajouté une nouvelle fonctionnalité d’intelligence artificielle générative (AI) à sa solution de maintenance prédictive, Senseye Predictive Maintenance. Cette nouvelle fonctionnalité s’appuie essentiellement sur les points forts de l’AI existante et rend l’ensemble du processus plus conversationnel et plus convivial.

Le système exploite les connaissances issues de machines similaires et optimise les stratégies de maintenance sur différents équipements. Il fluidifie les interactions entre les personnes et les machines et rend les tâches prédictives plus efficaces, réduisant le temps et les ressources nécessaires grâce à des interfaces de chat favorisant une prise de décision précoce et éclairée.

Contrôle qualité

L’AI générative traite d’énormes volumes de données, y compris des images de produits parfaits et défectueux. Ces données peuvent provenir de diverses sources, telles que des caméras haute résolution sur les lignes de production, des journaux d’inspection historiques, et même des réclamations clients. En analysant ce vaste jeu de données, l’AI apprend les détails complexes qui définissent un produit sans défaut.

Elle peut identifier en temps réel les moindres défauts, y compris ceux qui pourraient échapper à l’œil humain lors d’une inspection traditionnelle. L’AI peut analyser les données historiques pour repérer les zones des produits les plus sujettes aux défauts. Cette analyse peut suggérer une approche d’inspection plus ciblée, centrée sur ces zones critiques.

Avantages de l’AI générative pour le contrôle qualité :

• Rationalisation de l’analyse des causes racines
• Détection des défauts en temps réel
• Qualité de production constante

La percée de Bosch dans l’inspection de la qualité d’image

Bosch avait déjà mis en œuvre la reconnaissance d’images par AI pour l’inspection qualité. Cependant, la qualité de fabrication dans les usines Bosch avait déjà atteint un niveau très élevé, ce qui rendait difficile la collecte de données sur les dommages et les produits défectueux pour entraîner le système d’AI. Ainsi, pour obtenir suffisamment de données d’image sur les types de défauts — sans produire volontairement des pièces endommagées — Bosch est passé à un système d’inspection fondé sur l’AI générative.

À partir d’un nombre relativement limité d’images pour chaque type de défaut, l’AI générative a créé plus de 15 000 images artificielles indiquant chaque erreur. Cette approche a permis à Bosch d’entraîner ses modèles pour l’inspection optique automatisée bien plus tôt dans le processus de production.

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Formation des équipes

En matière de formation des équipes, il n’existe pas d’approche universelle. C’est là qu’intervient l’AI générative : elle crée des apprentissages adaptés à chaque opérateur.

L’AI analyse les données de performance des employés, leurs responsabilités, leur niveau d’expérience et les compétences disponibles afin de générer des contenus de formation personnalisés. Ces programmes de formation générés tiennent également compte des réglementations et directives en vigueur dans l’atelier.

L’AI générative ne se limite pas à réagir aux écarts de compétences au sein des équipes. Elle a aussi la capacité de prédire ces écarts en analysant les données de performance des employés. Cette anticipation permet aux organisations de concevoir de manière proactive des programmes de formation ciblés, garantissant une main-d’œuvre en évolution continue, toujours en avance d’une étape.

De plus, l’AI générative facilite des expériences d’apprentissage interactives via des interfaces de chat, permettant aux individus d’interagir avec des assistants pilotés par l’AI tels que ChatGPT. Les employés peuvent recevoir un retour immédiat, poser des questions et demander des clarifications sur les domaines qu’ils souhaitent améliorer.

En plus des modules de formation, l’AI générative peut produire des instructions de travail dynamiques et faciles à suivre, guidant les employés dans des tâches complexes avec précision et clarté. L’AI peut personnaliser les instructions en fonction de la tâche, de l’expérience de l’opérateur et même des variations d’équipement.

L’AI générative ne se contente pas de fournir des instructions ; elle offre un accompagnement en temps réel. Imaginez une surcouche pilotée par l’AI sur la tablette ou les lunettes connectées d’un opérateur, qui met en évidence l’étape spécifique à réaliser, affiche des visuels pertinents et fournit même une assistance au dépannage via des commandes vocales ou des chatbots.

Avantages de l’utilisation de l’AI générative pour la formation des équipes :

• Formation personnalisée à l’échelle individuelle
• Amélioration de la rétention des connaissances et du développement des compétences
• Accès facile à des instructions de travail à jour et adaptables

La recherche intelligente de Lozier dans tous les outils

Le fabricant de mobilier de magasin Lozier a mis en place une plateforme intranet dotée d’une fonction de recherche activée par la GenAI. Grâce à cette fonction de recherche intelligente, les utilisateurs peuvent explorer des outils externes, des systèmes de ticketing, des applications de messagerie et des systèmes de gestion de fichiers, y compris Office 365 et Google Drive. Avec l’aide de l’AI, les employés obtiennent une réponse riche, contextualisée et pilotée par l’AI à une requête de recherche, via une recherche et des réponses conversationnelles.

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Supply chain

Au-delà de la production, l’AI générative révolutionne un autre domaine critique : la gestion de la supply chain. Elle offre une boîte à outils puissante pour gérer les risques, prévoir les fluctuations de la demande, optimiser les itinéraires de livraison et, au final, améliorer l’efficacité sur l’ensemble de la chaîne.

La première application de l’AI générative dans la supply chain est la prévision de la demande, où l’AI analyse les données historiques et les tendances du marché pour créer des prévisions de demande. Cela permet aux entreprises d’optimiser les niveaux de stock, en évitant les ruptures de stock et les surstocks coûteux. Elles peuvent ainsi s’assurer d’avoir la bonne quantité de produits disponible au bon moment, afin de maximiser la satisfaction client et les ventes.

Les algorithmes génératifs optimisent également le processus de transport. Le système crée les itinéraires de livraison les plus efficaces en analysant les conditions de circulation, les prévisions météorologiques et les plannings de livraison. Cela réduit considérablement les coûts de transport, la consommation de carburant et le délai global de livraison.

L’une des applications de l’AI les plus recherchées dans la gestion de la supply chain est la gestion des stocks, qui illustre bien sa capacité d’adaptation. Elle peut recommander des niveaux de stock optimaux pour chaque produit, en tenant habilement compte de facteurs comme la saisonnalité, les fluctuations de la demande et les perturbations potentielles. Cela rassure les entreprises sur le fait que l’AI peut gérer différents paramètres, les aidant à minimiser les coûts de stockage tout en s’assurant de disposer du stock nécessaire pour répondre aux besoins des clients.

Enfin, les modèles d’AI générative peuvent créer des simulations de scénarios de risque. Étant donné que les perturbations et les événements imprévus menacent en permanence les supply chains, la gen AI crée des scénarios de risque, notamment des ruptures d’approvisionnement chez les fournisseurs, des catastrophes météorologiques ou des situations politiques. Cela permet aux entreprises d’atténuer ces risques de manière proactive, en diversifiant leur base de fournisseurs, en négociant des contrats plus avantageux ou en identifiant des fournisseurs alternatifs en cas de perturbation.

Avantages de l’utilisation de l’AI générative pour la gestion de la supply chain :

• Résilience accrue
• Prise de décision fondée sur les données
• Amélioration de la satisfaction client

Microsoft Dynamics’ 365 Copilot for Supply Chains

Microsoft Dynamics 365 Copilot peut être intégré au Microsoft Supply Chain Center. Il permet d’identifier de manière proactive des facteurs externes tels que la météo, les données financières et la géographie, susceptibles d’affecter des opérations critiques de la supply chain. Les informations prédictives mettent en évidence les commandes impactées dans différents domaines comme les matériaux, les stocks, les transporteurs et les réseaux de distribution.

Les utilisateurs peuvent ensuite générer automatiquement des e-mails pour notifier les partenaires concernés et traiter les perturbations potentielles. En outre, une assistance intégrée à l’application fournit aux utilisateurs une aide immédiate et contextualisée directement dans l’outil, améliorant ainsi l’expérience utilisateur et l’efficacité.

Comment l’AI générative va transformer l’industrie manufacturière

Depuis que l’AI générative est devenue un outil puissant et convivial, elle a transformé les secteurs d’activité en améliorant l’efficacité et en stimulant l’innovation. L’industrie manufacturière est à l’avant-garde de cette révolution.

Selon une étude récente de Capgemini, 48 % des entreprises manufacturières interrogées estiment que l’AI générative stimulera leur secteur. Cela montre que le potentiel de cette technologie pour transformer l’industrie manufacturière est bien reconnu. Les fabricants expérimentent déjà des déploiements pour intégrer l’AI générative dans leurs opérations ; 30 % des dirigeants de l’industrie manufacturière déclarent que leur organisation pilote déjà l’AI générative. Deux applications dominent les projets pilotes : la conception de pièces sur mesure en première position, suivie de la maintenance prédictive en deuxième.

Cependant, les possibilités de l’AI générative dans l’industrie manufacturière vont bien au-delà de la conception et de la maintenance prédictive. L’AI générative révolutionne la fabrication en renforçant le contrôle qualité grâce à une détection supérieure des défauts pour des produits irréprochables, en optimisant les supply chains via des prévisions plus intelligentes, une meilleure gestion des stocks et des itinéraires efficaces pour réduire les coûts et fiabiliser les livraisons, et en personnalisant la formation des équipes avec des programmes adaptables sous différents formats pour améliorer les performances des employés et l’apprentissage continu, générant au final des gains significatifs en efficacité, en innovation et en compétitivité dans l’ensemble du secteur.