Pourquoi les entreprises industrielles miseront davantage sur le Machine Learning en 2023

L'apprentissage automatique a fait l'objet d'un véritable engouement dans l'industrie par le passé. Mais jusqu'à présent, la réalité n'a pas été à la hauteur des attentes. La technologie est certes utilisée dans la production, mais elle ne s'y répand qu'avec beaucoup de retard. Selon LeanBI, un spécialiste suisse des applications de science des données qui développe des solutions d'analyse de données sur mesure sur la base de l'intelligence artificielle, cela va maintenant changer. En 2023, les entreprises industrielles miseront de plus en plus sur le Machine Learning, principalement pour quatre raisons.

1. Facteurs environnementaux volatils. Les crises mondiales entraînent des retards de livraison des matériaux entrants et rendent les prévisions de vente difficiles. Si les entreprises industrielles veulent tenir compte de tous les facteurs d'influence, leur planification d'entreprise devient extrêmement complexe. Cette complexité ne peut plus être maîtrisée qu'à l'aide de systèmes d'apprentissage automatique. Ils peuvent aider considérablement les entreprises à prévoir les évolutions en tenant compte de différents scénarios - et à garantir ainsi une livraison fiable aux clients finaux.
2. Production individualisée. Les lots des entreprises industrielles sont de plus en plus petits, car leurs clients attendent des solutions de produits de plus en plus personnalisées. Pour faire face à cette évolution, elles doivent améliorer la performance de leurs processus de fabrication. C'est pourquoi les entreprises industrielles vont de plus en plus mettre en œuvre des applications de maintenance prédictive et de qualité prédictive. Elles permettent d'éviter les arrêts imprévus et l'apparition de rebuts en intervenant à temps et d'optimiser ainsi l'efficacité globale des installations (Overall Equipment Effectiveness).
3. Pénurie d'énergie et ESG. La pénurie d'énergie actuelle restera la norme dans un avenir prévisible. Les entreprises industrielles sont donc contraintes d'organiser leurs productions de la manière la plus efficace possible sur le plan énergétique. Les systèmes d'apprentissage automatique leur permettent de mesurer et d'analyser en ligne la consommation d'énergie et d'en tenir compte dans la planification de la production. L'enregistrement des données énergétiques leur permet en outre de répondre aux exigences ESG (Environnement, Social, Gouvernance) croissantes. Ils peuvent par exemple apposer des labels environnementaux et énergétiques sur leurs produits ou, grâce à l'historisation des données, prouver à tout moment une conformité ESG de manière traçable.
4. Changement démographique. Les effectifs vieillissent, de nombreux collaborateurs vont bientôt partir à la retraite et ne peuvent pas être remplacés de manière adéquate en raison du manque de personnel qualifié. Les entreprises industrielles perdent ainsi un précieux savoir-faire en matière de gestion des machines. Dans de nombreux processus de fabrication, des facteurs d'influence tels que les matériaux sont soumis à de fortes variations qui ne peuvent pas être compensées par une recette. C'est pourquoi les opérateurs de machines nivellent ces fluctuations par des interventions sur les processus, basées sur des années d'expérience. Afin de ne pas perdre ce savoir-faire, les entreprises vont essayer de le transférer directement sur les machines. Pour cela, les approches spéciales d'apprentissage automatique basées sur des ontologies, comme les réseaux bayésiens, sont les plus appropriées.

"L'apprentissage automatique peut apporter la meilleure réponse à de nombreux défis auxquels sont confrontées les entreprises industrielles", explique Marc Tesch, propriétaire et CEO de LeanBI. "Les conditions sont favorables, car ces dernières années, de nombreuses entreprises ont déjà travaillé à équiper leurs machines de capteurs pour la collecte de données grâce au retrofit numérique, à mettre les machines en réseau et à transférer les données dans le cloud. Elles peuvent maintenant passer à l'étape suivante et analyser leurs données de manière rentable grâce à des algorithmes de machine learning".

Source : LeanBI