Le changement de paradigme dans les opérations et l'adoption de nouvelles technologies
Ces dernières années, comme dans tout autre secteur, le secteur manufacturier a également connu un changement de paradigme dans ses opérations et dans l'utilisation de technologies de nouvelle ère. Les technologies d'IA et d'automatisation sont adoptées par les fabricants en raison de leur immense potentiel d'amélioration des performances, de l'efficacité et de la productivité des opérations.
L'amélioration, en particulier en matière de contrôle qualité, comprend des systèmes automatisés intégrés à des algorithmes d'IA qui aident à détecter les erreurs et à les corriger en temps réel. Les systèmes d'inspection visuelle basés sur l'IA peuvent effectuer ces tâches avec une cohérence et une précision accrues par rapport à celles effectuées manuellement par les ingénieurs de contrôle qualité. Ces technologies contribuent également à rationaliser les processus de production en réduisant les erreurs humaines. Les tâches répétitives peuvent être automatisées, ce qui augmente la productivité. Les temps d'arrêt sont minimisés grâce à la réduction de la durée du cycle de production et cette approche est rentable à long terme. En outre, les technologies pilotées par l'IA permettent également aux fabricants de proposer des produits personnalisés à leurs clients qui les recherchent. La prise de décision basée sur les données, l'accélération des délais de mise sur le marché et les pratiques de fabrication durables sont les autres avantages des systèmes pilotés par l'IA.
Pour mettre en œuvre avec succès les technologies d'IA et d'automatisation, il est essentiel de gérer les attentes des utilisateurs de l'industrie manufacturière. Les idées fausses peuvent entraîner une résistance au changement lorsque les technologies ne sont pas utilisées de manière optimale. Dès le départ, il est important de les clarifier et d'établir une image fidèle de ce qui peut être réellement réalisé, afin d'éviter les pièges potentiels. Cet exercice est crucial et permet de démystifier les mythes suivants tout en garantissant la réussite de la mise en œuvre des technologies.
La mise en service se fait par itérations
La mise en œuvre de l'IA et de l'automatisation demande du temps et des efforts car les défauts sont subjectifs, et obtenir l'adhésion de l'organisation peut être un défi à plusieurs niveaux de direction. Cela impliquerait parfois de modifier quelques seuils ou de redéfinir les défauts et de procéder à une nouvelle itération de validation. Cela fait partie de la gestion du changement qui se produit lorsqu'une nouvelle méthodologie est mise en œuvre. Il est donc important de fixer des délais réalistes en tenant compte des exigences spécifiques et de la complexité de l'ensemble du processus de mise en œuvre.
Le remplacement complet des ouvriers est possible
Il existe une idée fausse selon laquelle l'IA et l'automatisation élimineront l'implication humaine, alors qu'en réalité, elles ne peuvent qu'augmenter la main-d'œuvre humaine. Il est important de sensibiliser les parties prenantes à la collaboration entre les humains et les machines pour obtenir des résultats. Les compétences des travailleurs manuels en matière de résolution de problèmes sont très précieuses et cet aspect doit être bien communiqué pour éviter tout malentendu. Des fonctions telles que l'inspection des retouches ou les inspections secondaires pour détecter les pièces « défectueuses » peuvent être utilisées pour garantir une meilleure qualité du produit.
Une précision de 100 % peut être facilement atteinte
Bien que les nouvelles technologies aient considérablement progressé, elles ne sont pas infaillibles, présentent plusieurs limites et ne fonctionneront pas immédiatement avec une précision de 100 %. Il est extrêmement important d'informer les parties prenantes des limites et des niveaux de précision attendus. Bien que les technologies d'IA et d'automatisation excellent dans les tâches répétitives et l'analyse des données, la prise de décision complexe reste un défi pour elles. Fournir une vision honnête des technologies, de leurs avantages et de leurs limites aidera à établir des attentes réalistes.
Calcul du retour sur investissement sur la base des économies de main-d'œuvre directes
Souvent, le retour sur investissement est calculé comme le coût direct des économies de main-d'œuvre, alors qu'il faut l'examiner sous l'angle d'autres aspects tels que,
● Coût de mauvaise qualité — aujourd'hui, cela représente entre 10 et 15 % du coût de fabrication.
● Économies de main-d'œuvre — De nombreux opérateurs peuvent être réaffectés à des tâches plus intelligentes et plus haut de gamme.
● Image de marque — Des produits de mauvaise qualité peuvent endommager la marque et même entraîner une perte de clients.
Une augmentation immédiate de la productivité est possible
Il est important de noter que le réglage et l'optimisation du système pour exécuter des processus de fabrication spécifiques sont itératifs et évolutifs. L'amélioration continue et la nécessité d'une transition lente doivent être clairement communiquées. Ce décalage peut être attribué à des changements organisationnels, à des innovations connexes et à d'autres ajustements de coûts. Les parties prenantes doivent être informées du temps réel nécessaire à la collaboration entre les ouvriers et les machines pour atteindre une productivité élevée.
En utilisant des technologies d'apprentissage profond de pointe dans le domaine de l'inspection visuelle, les fabricants peuvent atteindre une précision, une échelle et un débit beaucoup plus élevés à moindre coût avec peu ou pas d'interventions humaines. L'enseignement par le biais d'ateliers et de séminaires de formation sur les avantages et les limites de ces technologies garantira des attentes réalistes et améliorera l'expérience utilisateur. La mise en place de POC et de centres de démonstration et le partage d'études de cas permettront de clarifier ce à quoi s'attendre de l'ensemble de l'exercice de mise en œuvre. Il est également crucial d'impliquer toutes les parties prenantes dès le début, de la phase de planification à la phase de mise en œuvre, tout en fournissant une image fidèle du fonctionnement des technologies. Les projets mis en œuvre avec des attentes réalistes soutiennent les objectifs de transformation numérique et garantissent une meilleure qualité des produits et une meilleure productivité des employés grâce à la cohérence et à la reproductibilité.
