Comment le « machine learning » entend révolutionner la fabrication

Toutefois, nous n’avons pas la capacité personnelle d’analyser en temps réel cette importante quantité de données afin de les exploiter au mieux. Pour ce faire, il est nécessaire d’incorporer dans nos organisations un outil innovant qui pourra, lui, passer outre ces barrières. Nous parlons du Machine Learning ou Apprentissage Automatique. La société de conseil Gartner le place parmi les 10 technologies stratégiques qui révolutionneront les entreprises, et qui supposera un changement de paradigme dans la production des usines. D’après les calculs de General Electric, ce facilitateur de la Quatrième Révolution boostera la capacité de production jusqu’à 20 %, il génèrera d’importantes économies dans la consommation de matériaux et dans les coûts en énergie et réduira également de 20 % les retouches.

L’Apprentissage Automatique consiste à doter les machines d’une intelligence cognitive. Pour cela, on leur enseigne, par le biais de l’introduction de données historiques, à prévoir des comportements à venir, à apporter des réponses face aux différentes éventualités... En parallèle, des algorithmes sont développés. Ils apprennent par eux-mêmes les données et sont en mesure de rechercher l’optimisation de la production à partir de ces informations. Par exemple, si nous avons informatisé le profil de nos clients (dimension, commandes, fréquence, matériaux, prix...), le système est en mesure de prévoir la demande, prévenir des éventuels arrêts, fixer les prix, détecter les fraudes, prévenir les impayés ou identifier de nouveaux schémas de consommation. En ce sens et dans un monde où la capacité des entreprises à personnaliser leur production est une valeur en hausse, le Machine Learning s’affirme comme un outil idéal pour segmenter des profils et offrir cette flexibilité requise par les commandes à la carte.

Même dans l’analyse du comportement des clients, cette technologie ouvre sur de nouveaux modèles d’affaires issus de la « servicialisation » de l’industrie. C’est-à-dire la possibilité de proposer des services autour des produits que nous fabriquons, grâce à ces nouveaux outils de l’Industrie 4.0. Par exemple, cette capacité de personnalisation de produits à partir d’un produit standard est un service qui est proposé au client. Ou bien la création d’applications autour d’un article, qui nous permet également de créer de nouveaux modèles d’affaires.

Ainsi, en connaissant de manière approfondie nos clients et en appliquant cette technologie, nous parviendrons à développer substantiellement nos ventes.

Appliquée à la chaîne de production, elle permet de réduire les arrêts des machines, de calculer les vitesses de fabrication, d’ajuster la charge de travail à la demande ou encore de détecter d’éventuelles pannes avant qu’elles ne se produisent. Ce qui revient à proposer des réponses face à différentes circonstances en temps réel, nous aidant à prendre les meilleures décisions, et même à automatiser ces réponses. Ce qui sans nul doute apporte flexibilité et rapidité à l’usine. Et tout cela à moindre coût. Plus encore, l’Apprentissage Automatique permet d’obtenir une modularité de la production par le biais de l’analyse prédictive et du choix adapté de machines et fournisseurs.

Cette innovation n’impacte pas uniquement la production. Elle concerne également l’organisation de la maintenance des machines de manière efficiente en fonction de la demande du moment, mais aussi la gestion de l’inventaire. L’Apprentissage Automatique est un facteur clé dans l’optimisation du stockage, afin de ne pas gérer des stocks non nécessaires et/ou d’éviter des pénuries. Pour cela, il est crucial de pouvoir compter sur un suivi automatisé, qui pourra en temps réel nous prévenir de l’absence d’une pièce ou composant, ou qui anticipera sur un lot détérioré, afin de résoudre rapidement le problème et respecter les délais de livraison de la commande.

Mais il ne faut pas croire que posséder une grande quantité de données pour appliquer l’Apprentissage Automatique est une condition sine qua non. Mieux vaut la qualité que la quantité. Et ce qui est important ici est de filtrer la matière première qui apporte réellement de la valeur pour émettre des prévisions. En somme, il s’agit de sélectionner les informations stratégiques qui, par un système d’analyses en mesure de fournir une vision d’ensemble et une capacité prédictive sur la production, nous permettront d’être plus productifs au moindre coût. C’est-à-dire d’être plus compétitifs.