Avantages et valeur ajoutée de l'IA dans l'ingénierie mécanique et la production

Selon la VDMA (Association Européenne du Manufacturing) , deux projets d'IA sur trois échouent. Les causes résident souvent dans une approche floue du projet, un manque de ressources et l'idée erronée selon laquelle l'IA fonctionne comme un projet informatique classique, avec des dates de début et de fin fixes. L'IA nécessite en effet une maintenance, un apprentissage et un ajustement continus. Les entreprises doivent être prêtes à s'engager pleinement dans ce processus. Les demi-mesures mènent rarement au succès.

L'IA ne peut fournir des résultats pertinents que si elle est alimentée par des données de haute qualité, réalistes et à jour. Dans le secteur industriel en particulier, il est essentiel que l'IA utilise des données reflétant les conditions réelles. Il peut s'agir, par exemple, de photos de pièces de rechange usagées et sales plutôt que de pièces neuves idéalisées. Ces données ne sont souvent pas librement accessibles et doivent être extraites de systèmes internes tels que le système de tickets (Customer Care) ou les archives CAO (Gestion Electronique Documents).

Les entreprises devraient examiner dès le début des cas d'utilisation concrets et évaluer si elles disposent de l'infrastructure de données nécessaire. L'IA ne peut déployer tout son potentiel que s'il existe un réel besoin et si l'organisation est prête à s'engager pleinement dans le projet. Les employés doivent être impliqués dès le début, non pas en tant que « perdants » potentiels, mais en tant que co-créateurs de nouveaux processus.

3.1 Cycles de planification dans le système ERP

Le traitement des cycles de planification constitue un domaine d'application particulièrement efficace. Jusqu'à 90 % des tâches sont répétitives et peuvent être automatisées à l'aide de l'IA. Cela permet de gagner du temps, de réduire les erreurs et d'améliorer la qualité de la planification. Les employés peuvent ainsi se concentrer sur les décisions complexes tandis que l'IA se charge des tâches routinières.

3.2 Identification des pièces de rechange dans le service après-vente

L'IA peut aider les techniciens de service après-vente et les clients à identifier les pièces de rechange. Même les pièces à changer (usure) ou à entretenir (nettoyage, vérification) sont identifiées de manière fiable. Cela réduit les réclamations, permet d'économiser sur les frais de retour et augmente la satisfaction client.

3.3 Détection automatique d'appels d'offres pour les commerciaux

Un exemple : grâce à l'IA, une entreprise allemande a pu identifier et remporter un appel d'offres en Roumanie. Une opportunité qui serait auparavant passée inaperçue en raison des barrières linguistiques et géographiques. L'IA a analysé en continu plusieurs plateformes et identifié les appels d'offres pertinents.

3.4 Analyse des coûts dans les achats

L'IA peut analyser les coûts de fabrication des assemblages, y compris les coûts des matériaux, de transformation (usinage) et de main-d'œuvre. Cela fournit une base solide pour la prise de décision en matière d'approvisionnement international. Les entreprises peuvent comparer les prix, évaluer les risques et prendre des décisions d'achat stratégiques.

3.5 Assurance qualité

Dans le secteur manufacturier, l'IA peut être utilisée pour le contrôle qualité automatisé. Elle identifie les défauts courants et permet une inspection à 100 % sans qu'il soit nécessaire d'inspecter manuellement chaque pièce. Cela permet de gagner du temps et d'améliorer la fiabilité de la production.

Les projets d'IA diffèrent fondamentalement des implémentations informatiques traditionnelles, tel un projet ERP Business Central. Il ne s'agit pas d'un déploiement ponctuel avec une date de mise en service clairement définie, mais d'un processus de développement continu. Les premiers résultats sont souvent en deçà des attentes, les modèles peuvent ne pas encore offrir une qualité optimale, ou se heurter à des contraintes organisationnelles. C'est précisément à ce stade que de nombreux projets échouent.

Les organisations qui réussissent acceptent que l'IA fonctionne de manière itérative : les modèles doivent être entraînés, révisés, affinés et intégrés dans des processus concrets. Parallèlement, des facteurs tels que la qualité des données, la logique des processus et le comportement des utilisateurs évoluent constamment. Les systèmes d'IA doivent être capables de s'adapter à ces changements.

Ceux qui jugent l'IA trop hâtivement ou abandonnent un projet après un premier revers renoncent à un potentiel à long terme. Le succès durable émerge lorsque les entreprises considèrent l'IA comme une capacité stratégique et y consacrent du temps, de l'attention et des ressources. Ce n'est qu'alors que la véritable valeur peut se révéler progressivement.

Pour les entreprises disposant de ressources limitées, faire appel à des prestataires spécialisés dès le départ peut s'avérer une approche judicieuse. Des outils tels que le COSMO AI Pathfinder (https://www.cosmoconsult.com/fr/solutions/intelligence-artificielle/cosmo-ai-pathfinder) aident à identifier les cas d'utilisation pertinents et permettent de lancer un projet en optimisant les ressources.

L'IA n'est pas une panacée. La prudence s'impose tout particulièrement lorsqu'il s'agit de processus non structurés ou de questions contractuelles complexes. Dans de tels cas, l'IA ne devrait être utilisée qu'à titre d'outil d'aide. Moins les données sont structurées, plus le risque d'obtenir des résultats inexacts est élevé.

L'IA recèle un potentiel considérable dans le secteur de la construction mécanique et de la production : qu'il s'agisse d'améliorer l'efficacité, de réduire les coûts ou de créer de nouvelles opportunités commerciales. Il est toutefois essentiel d'adopter une approche stratégique, fondée sur les données et s'inscrivant dans la durée. En impliquant les collaborateurs dès le début, en définissant des cas d'utilisation concrets et en choisissant les bons partenaires, les entreprises peuvent mettre en œuvre l'IA avec succès et de manière durable.