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L'IA générative dans le secteur manufacturier fait référence à l'application de modèles génératifs et de techniques d'intelligence artificielle pour optimiser et améliorer divers aspects du processus de fabrication. Cela implique l'utilisation d'algorithmes d'IA pour générer de nouvelles conceptions de produits, optimiser les flux de production, prédire les besoins de maintenance et améliorer l'efficacité de la production au sein des opérations de première ligne.

Selon McKinsey, près de 75% de la valeur majeure de l'IA générative résident dans des cas d'utilisation dans quatre domaines : la fabrication, les opérations client, le marketing et les ventes, et la gestion de la chaîne d'approvisionnement. Les fabricants sont particulièrement bien placés pour bénéficier de l’IA générative et celle-ci constitue déjà une force de transformation pour certains. Une récente Deloitte L'étude a révélé que 79% des organisations s'attendent à ce que l'IA générative transforme leurs opérations d'ici trois ans, et 56% d'entre elles utilisent déjà des solutions d'IA générative pour améliorer l'efficacité et la productivité.

L'industrie manufacturière évolue rapidement et en intégrant des technologies de pointe telles que l'IA générative, les fabricants peuvent mieux soutenir, augmenter et améliorer leur main-d'œuvre de première ligne grâce à une prise de décision, une collaboration et des informations sur les données améliorées.

Rejoignez-nous ci-dessous pour plonger dans l'IA générative dans le secteur manufacturier en explorant son fonctionnement, ses avantages et ses risques, ainsi que certains des principaux cas d'utilisation que l'IA générative, en particulier les assistants numériques génératifs, peut fournir pour les opérations de fabrication :

• Qu'est-ce que l'IA générative dans le secteur manufacturier
• Avantages de tirer parti de l’IA générative dans l’industrie manufacturière
• Risques de l'IA générative dans le secteur manufacturier
• Principaux cas d'utilisation des assistants de fabrication d'IA générative
• Pérenniser les opérations de fabrication avec Augie™

Qu'est-ce que l'IA générative dans le secteur manufacturier

L'IA générative fait référence aux systèmes d'intelligence artificielle conçus pour créer de nouveaux contenus, tels que du texte, des images ou de la musique, en apprenant des modèles à partir de données existantes. Dans le secteur manufacturier, cela implique l'utilisation de grands modèles linguistiques (LLM) et du traitement du langage naturel (NLP) pour analyser de grandes quantités de données, simuler différents scénarios et générer des solutions innovantes pouvant avoir un impact sur un large éventail de processus de fabrication.

Grands modèles de langage

Les grands modèles linguistiques (LLM) sont un type de modèle d'intelligence artificielle générative qui a été formé sur un grand volume – parfois appelé corpus – de données textuelles. Ils sont capables de comprendre et de générer du texte de type humain et ont été utilisés dans un large éventail d'applications, notamment le traitement du langage naturel, la traduction automatique et la génération de texte.

Dans le secteur manufacturier, les solutions d’IA générative doivent s’appuyer sur des LLM propriétaires adaptés et pré-entraînés, associés à une sécurité et des autorisations robustes. Les LLM industriels utilisent des données opérationnelles, des données de formation et de gestion des effectifs, des données sur les travailleurs connectés et l'ingénierie, ainsi que des informations provenant des systèmes d'entreprise.

Traitement du langage naturel

Le traitement du langage naturel (NLP) est une branche de l'intelligence artificielle qui se concentre sur l'interaction entre les ordinateurs et les humains à l'aide du langage naturel. Cela implique le développement d’algorithmes et de modèles permettant aux ordinateurs de comprendre, d’interpréter et de répondre au langage humain d’une manière à la fois significative et utile.

Pour l'IA générative, la PNL est une technologie clé qui permet aux assistants de comprendre et de générer un texte de type humain, offrant ainsi des expériences utilisateur conversationnelles transparentes et une aide précieuse aux travailleurs de première ligne, aux ingénieurs et aux gestionnaires des environnements de fabrication et industriels.

Les PNL permettent à l'IA de traiter et d'interpréter les entrées en langage naturel, lui permettant ainsi de s'engager dans des interactions de type humain, de comprendre les requêtes des utilisateurs et de fournir des réponses pertinentes et précises. Ceci est essentiel pour les tâches de fabrication courantes telles que l’assistance en temps réel, la revue de la documentation, la maintenance prédictive et le contrôle qualité.

En combinant de grands modèles linguistiques et le traitement du langage naturel, l'IA générative peut produire un texte cohérent et contextuellement pertinent pour des tâches telles que l'écriture, le résumé, la traduction et la conversation, imitant la maîtrise du langage humain.

Avantages de tirer parti de l’IA générative dans l’industrie manufacturière

L'IA générative et les solutions qui les exploitent offrent plusieurs avantages pour les opérations de fabrication, notamment :

• Optimisation opérationnelle/production et prévision: La technologie GenAI offre une impulsion significative aux processus de fabrication en surveillant et en analysant en temps réel, en repérant rapidement les problèmes et en fournissant des informations prédictives et une assistance personnalisée pour améliorer l'efficacité des travailleurs de la fabrication. De plus, les assistants IA permettent aux fabricants d’explorer plusieurs stratégies de contrôle au sein de leur processus, identifiant ainsi les goulots d’étranglement et les points de défaillance potentiels.
• Résolution proactive des problèmes: Les outils génératifs basés sur l'IA fournissent une surveillance en temps réel et une analyse des risques des opérations de fabrication, permettant l'identification et la résolution rapides des problèmes afin d'optimiser la production et l'efficacité. Ils peuvent repérer les événements au fur et à mesure qu'ils se produisent, fournissant ainsi des informations et des recommandations précieuses pour aider les opérateurs et les ingénieurs à identifier et à résoudre rapidement les problèmes avant qu'ils ne s'aggravent.
• Réduisez les temps d’arrêt imprévus: Les solutions d'IA générative peuvent analyser de vastes ensembles de données pour prédire les besoins de maintenance des équipements avant que des problèmes ne surviennent, permettant ainsi aux fabricants de planifier la maintenance de manière proactive, minimisant ainsi les perturbations imprévues. Cela améliore non seulement les temps d'arrêt, mais contribue également à la résilience opérationnelle globale des équipements critiques.
• Accompagnement personnalisé et accompagnement sur le terrain: Les outils d'IA générative peuvent être adaptés à divers rôles au sein de l'usine de fabrication, offrant une assistance personnalisée aux opérateurs, ingénieurs et gestionnaires. Il peut fournir une assistance personnalisée et basée sur les rôles ainsi que des informations proactives pour comprendre les événements passés, les statuts actuels et les événements futurs potentiels, permettant ainsi aux travailleurs d'accomplir leurs tâches plus efficacement et de prendre des décisions meilleures et plus éclairées.

Ces avantages démontrent l'impact significatif de l'IA générative sur les activités de fabrication de première ligne, en améliorant l'efficacité opérationnelle globale, en ajustant les processus si nécessaire et en favorisant l'excellence opérationnelle.

Conseil de pro

Assistants IA génératifs peut aller plus loin dans ces avantages en intégrant des données sur les compétences et la formation pour mesurer l’efficacité de la formation, identifier les déficits de compétences et suggérer des solutions pour prévenir tout problème de main-d’œuvre qualifiée. Cela garantit que les travailleurs de première ligne disposent des compétences essentielles pour effectuer leurs tâches de manière sûre et efficace, tout en établissant des parcours de développement de carrière personnalisés pour les employés du secteur manufacturier qui améliorent continuellement leurs connaissances et leurs capacités.

Risques de l'IA générative dans le secteur manufacturier

L'IA générative dans le secteur manufacturier présente plusieurs risques, notamment la sécurité des données, des problèmes de propriété intellectuelle et des biais potentiels dans les modèles d'IA. La dépendance à l’égard de grandes quantités de données augmente le risque de violations de données et de cyberattaques, exposant potentiellement des informations sensibles. Des problèmes de propriété intellectuelle peuvent survenir si les conceptions ou les processus générés par l’IA portent par inadvertance atteinte à des brevets ou à des technologies exclusives existants. De plus, les biais dans les données de formation peuvent conduire à des résultats sous-optimaux ou injustes, affectant la qualité et l’équité des décisions basées sur l’IA. Il existe également le risque d’une dépendance excessive à l’égard de l’IA, qui pourrait réduire la surveillance humaine et conduire à des erreurs si les modèles d’IA font des prédictions incorrectes ou génèrent des conceptions défectueuses. Assurer une validation, une transparence et une intervention humaine appropriées est crucial pour atténuer ces risques.

Principaux cas d'utilisation des assistants de fabrication d'IA générative

Assistants IA génératifs et copilotes de première ligne sont des outils basés sur l'IA conçus pour fournir une assistance et des informations précieuses dans les environnements industriels, en particulier dans la fabrication. Ces assistants sont un type d'IA générative utilisé dans les opérations de fabrication pour améliorer la collaboration homme-machine, rationaliser les flux de travail et offrir des informations proactives pour optimiser les performances et la productivité des travailleurs de première ligne.

Ce qui rend les assistants d'IA de première ligne uniques parmi les autres copilotes d'IA générative, c'est l'interaction améliorée de type humain au-delà de l'analyse et de l'analyse de données standard pour comprendre le contexte autour d'un processus ou d'un problème ; y compris ce qui s'est passé et pourquoi, ainsi que d'anticiper les événements futurs.

Les assistants d'IA générative fonctionnent via des modèles de langage étendus (LLM) spécialisés et une IA générative, fournissant une intelligence contextuelle pour des opérations, une productivité et une disponibilité supérieures dans les environnements industriels. De plus, ils impliquent généralement le traitement du langage naturel pour comprendre le langage humain, la reconnaissance de formes pour identifier les tendances ou les comportements, et les algorithmes de prise de décision pour offrir une assistance en temps réel. Ceci, combiné aux techniques d'apprentissage automatique, leur permet de comprendre les entrées des utilisateurs, de fournir des suggestions éclairées et d'automatiser les tâches.

1. Dépannage:Le dépannage est un cas d’utilisation très critique dans le secteur manufacturier. Avec la pénurie de main-d'œuvre qualifiée actuelle, les travailleurs de première ligne se trouvent souvent dans des situations où ils ne disposent pas des décennies de connaissances tribales nécessaires pour dépanner et résoudre rapidement les problèmes dans l'atelier. Les assistants IA peuvent aider ces travailleurs à prendre des décisions plus rapidement et à réduire les temps d'arrêt de production en fournissant un accès instantané à des faits résumés pertinents pour un travail ou des tâches, cela peut provenir de procédures, de guides de dépannage, de connaissances tribales capturées ou de manuels OEM.
2. Formation et assistance personnalisées: Grâce aux assistants GenAI, les fabricants peuvent instantanément combler les lacunes en matière de compétences et d'expérience grâce à des informations personnalisées et contextuelles pour chaque travailleur. Cela peut inclure : du matériel de formation sur le terrain, des leçons en un point (OPL) ou du contenu généré par les pairs/utilisateurs, tel que des commentaires et des conversations.
3. Chef de travail standard: Grâce aux assistants Generative AI, les responsables des opérations peuvent évaluer et comprendre l'efficacité du travail standard au sein de leur environnement de fabrication, et identifier les domaines de risque ou les opportunités d'amélioration.
4. Conversion des connaissances tribales: L'une des priorités les plus urgentes auxquelles de nombreux fabricants sont confrontés est la tâche de capturer et de convertir les connaissances tribales en actifs numériques d'entreprise pouvant être partagés au sein de l'organisation. Grâce à la technologie des travailleurs connectés qui utilise l'IA générative, les entreprises manufacturières peuvent désormais résumer l'échange de connaissances tribales via la collaboration et les convertir en actifs numériques évolutifs et organisés qui peuvent être partagés instantanément au sein de votre organisation.
5. Amélioration continue: Les assistants IA et GenAI peuvent nous aider à identifier les domaines d'amélioration du contenu, à apporter ces améliorations, à mesurer l'efficacité de la formation, ainsi qu'à mesurer et améliorer l'efficacité de la main-d'œuvre.
6. Analyse opérationnelle: Les assistants d'IA générative peuvent également apporter de la valeur en matière d'améliorations opérationnelles. Les assistants GenAI peuvent utiliser les données de présence des employés pour aider les chefs d'équipe ou les chefs hiérarchiques à déterminer où se trouvent les risques et potentiellement à compenser tout problème de ressources avant qu'il ne devienne vraiment problématique. La matrice de compétences, les données de présence et les calendriers de production d'une organisation peuvent tous alimenter un LLM adapté et pré-formé, vous fournissant les informations dont les dirigeants de la fabrication ont besoin pour maintenir leurs opérations.

Pérenniser les opérations de fabrication avec Augie™

L'IA générative et d'autres solutions basées sur l'IA améliorent les opérations de fabrication, analysent les données pour prédire les besoins de maintenance des équipements avant que des problèmes ne surviennent, permettant une planification de maintenance proactive et minimisant les perturbations imprévues. Grâce à ces outils, les fabricants peuvent offrir aux travailleurs de première ligne une meilleure collaboration et fournir une assistance en temps réel avec des informations contextuelles, garantissant ainsi une assistance pertinente et opportune pendant les processus décisionnels critiques.

Dans l’ensemble, l’IA générative transforme un large éventail d’activités manufacturières et industrielles, connectant les travailleurs d’une manière qui semblait auparavant impossible et rendant les tâches et les processus de première ligne plus sûrs et plus efficaces pour les travailleurs du monde entier.

Augie, le nouveau d'Augmentir assistant IA génératif pour le travail de première ligne, il exploite les capacités en matière de compétences, les informations sur le développement de la main-d'œuvre et les données de formation en plus des données MES et ERP. Il offre des informations contextuelles et proactives et des flux de travail automatisés pour optimiser la production et éviter les goulots d'étranglement, contribuant ainsi à l'efficacité, à la disponibilité, à la qualité et à la prise de décision de la fabrication.

De plus, Augie relie les données opérationnelles, les données de formation et de gestion des effectifs, les données d'ingénierie et les connaissances/informations provenant de divers systèmes d'entreprise disparates pour responsabiliser les travailleurs de première ligne, rationaliser les flux de travail et augmenter les performances de fabrication.

Augmentir jouit de la confiance des leaders de l'industrie manufacturière en tant que partenaire de transformation numérique fournissant des résultats mesurables dans toutes les opérations. Planifier un démo en direct aujourd'hui pour en savoir plus.