Cinq cas d'usage de l'IA générative pour inspirer les entreprises manufacturières

Des premières chaînes de montage à la révolution robotique, l'industrie manufacturière ne cesse d’imaginer de nouveaux moyens pour accroître la productivité tout en réduisant les coûts. Aujourd'hui, des tendances majeures rendent nécessaire une transformation plus poussée, et l'IA générative contribue à ouvrir de nouveaux horizons.

Toute perturbation sur les chaînes d’approvisionnement engendre un impact négatif sur les bénéfices des entreprises. Ces perturbations sont aujourd’hui de plus en plus nombreuses : certaines études estiment que les entreprises pourraient perdre jusqu’à 45% de leurs revenus annuels au cours de la prochaine décennie. Typiquement, aux USA, la pénurie de main d’œuvre impacte 54% des entreprises manufacturières.

De tels défis imposent de nouvelles solutions. Et l’IA générative a le potentiel pour nous en fournir. Elle peut transformer les processus de maintenance et résoudre bien des problèmes en temps réel. Par ses recommandations, elle peut aider à rendre les lignes de production plus efficaces et à réduire le gaspillage. Elle peut même concevoir de nouvelles pièces ou de nouveaux produits pour faire passer une entreprise manufacturière au niveau supérieur.

En améliorant les processus de fabrication, l'IA générative peut réduire les temps d'arrêt, booster les rendements, réaliser des économies et accroître la satisfaction de l'utilisateur final. Il n'est pas étonnant que 82 % des organisations qui envisagent d'utiliser l'IA générique ou qui l'utilisent actuellement pensent que cette dernière va modifier ou transformer leur secteur de manière significative (étude comparative Google Cloud Gen AI Benchmarking Study, juillet 2023).

Comment appliquer l'IA générique dans l'industrie manufacturière

Grâce à sa capacité singulière à traiter et comprendre de grandes quantités de données, l'IA générative peut être utilement exploitée dans un large éventail d'applications, et pas seulement pour améliorer la productivité ou l'efficacité. Voici cinq cas d'usage qui mettent l'IA générative au service de la transformation de l'industrie manufacturière.

1 – Surveillance des évènements générés par les machines

La maintenance prédictive est une bonne pratique qui consiste à identifier et corriger les défaillances éventuelles des équipements avant qu'elles ne se produisent. Selon Deloitte, elle augmente la productivité de 25 %, réduit les pannes de 70 % et diminue les coûts de maintenance de 25 %.

L'IA générative peut jouer un rôle clé dans la transformation des workloads de maintenance et permettre de garder une longueur d'avance grâce à la maintenance prédictive. Elle aide les entreprises manufacturières à optimiser leurs opérations en interprétant la télémétrie des équipements et des machines afin de réduire les temps d'arrêt imprévus, de gagner en efficacité opérationnelle et de maximiser l'utilisation des machines. Si un problème est identifié, l’IA générative peut également recommander des solutions possibles et imaginer un plan de service pour aider les équipes de maintenance à résoudre le problème. Les ingénieurs peuvent interagir avec cette technologie en utilisant le langage naturel ce qui la rend accessible à la main-d'œuvre actuelle tout en se révélant attrayante pour de nouveaux employés.

Dans cette courte vidéo, vous allez découvrir comment l'IA générative aide une entreprise de transport à résoudre le problème d'une locomotive défectueuse.

2 – Automatisation du service client

Dans l'industrie manufacturière, comme ailleurs, les clients se montrent de plus en plus exigeants quant à la qualité du service client. Selon Salesforce, 80 % des acheteurs professionnels attendent des entreprises qu'elles leur répondent et interagissent avec eux en temps réel, et 82 % déclarent que des attentions personnalisées influencent leur fidélité.

Pour répondre à ces attentes, les entreprises se tournent de plus en plus vers l'IA générative parce qu’elle transforme l’expérience des services client, la rendant plus utile et lui offrant plus de valeur ajoutée. Elle permet d’automatiser et d’accélérer le temps de résolution des interactions courantes telles que le dépannage des produits, la commande de pièces de rechange, la programmation des services, les informations sur les produits et leur fonctionnement.

Dans cette courte vidéo, découvrez comment l'IA générative améliore le service client d'un constructeur automobile, en fournissant une assistance en temps réel au propriétaire du véhicule qui voit apparaître un voyant d'avertissement inattendu.

3. Recherche et synthèse de documents

Dans l’univers industriel, les guides d’emploi et manuels de maintenance des équipements peuvent être notoirement complexes, ce qui complique la tâche des techniciens chargés de leur entretien dès qu’ils ont besoin de trouver l'information clé pour réparer une pièce défectueuse.
De même, les commandes et les devis peuvent se révéler très complexes, les équipes de vente devant souvent déchiffrer une multitude d'informations avant de créer un devis pour un client.

L’IA générative peut rapidement passer au crible, filtrer et synthétiser les multiples générations de documents qui accompagnent un produit tout au long de son cycle de vie. Elle facilite ainsi le travail des équipes de vente et des techniciens en leur fournissant les informations nécessaires de manière concise et organisée. Par exemple, elle peut présenter les instructions d'entretien dans un format facile à lire, sous forme de guide étape par étape, afin que les techniciens puissent se mettre directement au travail. Elle peut également synthétiser des bons de commande et fournir rapidement un devis aux clients, évitant aux équipes de vente de croiser manuellement les courriels et la disponibilité des stocks.

4. Découverte de produits et contenus

Grâce à l'IA générative, les fabricants disposent d'un moyen simple et efficace pour faire correspondre leurs besoins aux spécifications des produits qu'ils achètent et fournir le même service à leurs clients.

Les applications de vente basées sur l'IA générative peuvent fournir des recommandations de vente personnalisée en s’appuyant sur les données historiques des ventes, les données en stock, les données maîtres, etc. Les recommandations de vente peuvent être générées à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique spéciaux dotés de fonctions de feedback en continu ou en temps réel afin d'optimiser les résultats suggérés. Les résultats peuvent être combinés avec des statistiques plus descriptives sur les données de vente, associées à des méta-données téléchargées par les agents commerciaux. Il en résulte une meilleure vision sur les processus d'achat.

5. Conseils sur la chaîne d'approvisionnement

Comme indiqué plus haut, les perturbations de la chaîne d'approvisionnement ont un impact significatif sur les fabricants. Ils doivent non seulement faire face à ces perturbations à long terme, mais également s'assurer d’un approvisionnement en matériaux plus responsable, éthique et durable. Pour ce faire, la visibilité sur l'ensemble de la chaîne d'approvisionnement est la priorité absolue des responsables de la « supply chain ».

L’IA générative peut agir ici en véritable conseiller. Elle procure davantage de visibilité sur des réseaux d’approvisionnement souvent très complexes. Elle fournit des recommandations pour sélectionner les fournisseurs les mieux adaptés en fonction de multiples critères tels que les spécifications de la liste des matériaux, la disponibilité des matières premières et les calendriers de livraison, ou encore les indicateurs de durabilité. L’IA générative, par sa compréhension du langage naturel, se révèle aussi très douée pour extraire les informations clés et dispositions des documents juridiques et contractuels. Dès lors, elle peut contribuer activement à de meilleures prises de décisions en mettant par exemple en exergue les informations pertinentes sur les performances de la chaîne d'approvisionnement.

Prêt à démarrer ?

Dans les faits, l'IA générative s’impose déjà chez bien des leaders de l’industrie manufacturière.

Typiquement, GA Telesis, fournisseur mondial de compagnies aériennes, exploite l'IA générative de Google Cloud pour révolutionner ses processus de vente. Comme l’explique son CEO, Abdol Moabery, « dans le domaine de l'aérospatiale, GA Telesis va déployer l'IA générative de Google Cloud pour révolutionner les processus de vente et de service pour les pièces que l'entreprise fournit aux principaux transporteurs mondiaux de passagers et de fret ».

Autre exemple, US Steel crée des applications à l'aide de l’IA générative de Google Cloud afin de réaliser des gains d'efficacité et d'améliorer l'expérience des employés dans la plus grande mine de minerai de fer d'Amérique du Nord. « Nous avons considérablement accéléré la numérisation chez U. S. Steel grâce à notre travail avec Google Cloud. Des temps de réparation plus rapides, moins de temps d'arrêt et un travail plus satisfaisant pour nos techniciens ne sont que quelques-uns des nombreux avantages que nous attendons de l'IA générative » explique David Burritt, président-directeur général de U. S. Steel. « Je suis ravi que l'équipe de U. S. Steel soit un leader dans ce nouveau domaine. »

De son côté, GE Appliances aide les consommateurs à créer des recettes personnalisées à partir des aliments présents dans leur cuisine grâce à l'IA générative, afin d'améliorer et de personnaliser les expériences des consommateurs. L'application grand public SmartHQ de GE Appliances utilisera la plateforme Gen AI de Google Cloud, Vertex AI, pour offrir aux utilisateurs la possibilité de générer des recettes personnalisées à partir des aliments présents dans leur cuisine grâce à sa nouvelle fonctionnalité Flavorly™ AI. SmartHQ Assistant, une interface d'IA conversationnelle, utilisera également l'IA générative de Google Cloud pour répondre aux questions sur l'utilisation et l'entretien des appareils connectés dans la maison.

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