IFS: L’intelligence artificielle (IA) est aujourd’hui de plus en plus utilisée par les industriels et les entreprises riches en actifs

Rien que dans l’industrie manufacturière, le marché mondial de l’IA a été estimé à 2,6 milliards de dollars en 2022 et devrait enregistrer un taux de croissance annuel cumulé de 44,5 % sur dix ans allant jusqu’en 2032, selon une récente étude d’Emergen Research.

En dépit de ces projections de croissance dynamique ininterrompue, l’IA sert jusqu’ici principalement à résoudre des problèmes spécifiques pris isolément : prévision de la demande, optimisation de la supply chain, optimisation des plannings ou robots de service client pilotés par le traitement du langage naturel (NLP).

Cette situation évolue rapidement. Dorénavant, des outils ERP intégrant des capacités complètes d’IA peuvent collecter et analyser des données provenant potentiellement de chaque facette d’une entreprise. Ils aident celle-ci à améliorer l’exactitude de ses prévisions, à optimiser ses processus et à réduire le gaspillage. Les entreprises peuvent ainsi améliorer plus facilement leurs opérations, ce qui constitue l’un des principaux facteurs expliquant l’émergence de la gestion de performances des actifs (APM).

Jusque-là, la gestion des actifs se focalisait souvent sur l’unique objectif d’améliorer la maintenance en vue d’un fonctionnement efficace et fiable des équipements. Aujourd’hui, cette perspective s’est considérablement élargie, en partie en raison de l’évolution rapide de facteurs externes qui influent sur les choix des responsables des actifs en fonction des objectifs stratégiques de leur entreprise et du marché mondial sur lequel ils interviennent. En conséquence, une vision plus globale de l’APM, met en lumière la façon dont ce processus permet aux entreprises de valoriser leurs actifs et d’atteindre leurs objectifs.

Dans cette optique, les entreprises cherchent de plus en plus à améliorer non seulement le processus d’APM lui-même mais aussi leur mode opératoire dans son ensemble en appliquant l’IA à leurs processus de gestion des données et à leur analyse en temps réel. Des approches de ce type offrent le potentiel d’une transformation totale du fonctionnement des entreprises.

Cependant, pour nombre d’entre elles, le chemin est encore long. La simple capacité de recevoir en quasi-temps réel des données et des signaux indiquant qu’un processus ne se déroule pas correctement ou dans les limites prescrites demeure un grand pas à franchir concernant la façon dont elles envisagent ou entretiennent leurs actifs, ainsi que la gestion de leurs processus en général. Elles sont donc encore loin d’un pilotage par l’IA.

Procéder étape par étape
Par conséquent, la plupart des entreprises n’ont pas encore besoin de franchir le pas vers un monde entièrement piloté par l’IA.

Un grand nombre d’entre elles demeurent en situation de bénéficier de modifications standard de leurs processus pilotées par les données, grâce à la réception d’informations un peu plus précoces ou agrégées sous une forme compréhensible. Pour l’instant, nous nous attendons à un maintien de ce statu quo.

Toutefois, l’étape suivante consistera à intégrer l’IA afin de découvrir les relations plus complexes recelant une plus grande valeur. Les DSI et autres dirigeants technologiques ont un rôle clé à jouer ici en se faisant les champions de ces nouveaux systèmes avancés et en facilitant leur déploiement dans l’entreprise.

De la théorie à la pratique
Aujourd’hui, des applications plus pratiques de l’IA émergent pour faire progresser l’APM. Par exemple, le pilotage de l’APM par l’IA peut d’ores et déjà aider les entreprises à assurer la fiabilité de leurs actifs et à limiter les réparations réactives grâce à la maintenance prédictive.

Les entreprises peuvent, dans ce contexte, associer l’IA à l’Internet industriel des objets (IIoT) pour automatiser l’acquisition des mesures et des relevés sur les machines, puis afficher en temps réel des données relatives aux performances de chaque actif, à son planning et à ses conditions ambiantes.

D’autres cas d’usage apparaissent rapidement ; on retrouve parmi eux les capteurs IoT destinés à la surveillance de marchandises ou d’équipements tels que des moteurs. L’IA et le Machine Learning (ML) sont également utilisés plus largement aujourd’hui pour l’optimisation des itinéraires et des besoins de maintenance.

Nous assistons à une utilisation accrue de l’automatisation robotique des processus (RPA) pour les tâches administratives répétitives, ainsi que de la technologie des jumeaux numériques pour la simulation et l’optimisation d’actifs. Un autre exemple de pilotage par l’IA de plus en plus appliqué à l’APM aujourd’hui est la téléassistance combinant réalité mixte et augmentée sur une plateforme mobile afin d’optimiser la réparation des actifs mais aussi garantir la montée en compétence du personnel technique.

À cela s’ajoute une utilisation élargie de technologies intelligentes pour aider les employés à accomplir leurs tâches plus efficacement grâce à des solutions mobiles qui contribuent à la mise en place du collaborateur connecté et de la téléassistance au moyen de la réalité mixte et augmentée. Toutes ces capacités peuvent être fournies, de préférence, via une plateforme unifiée dans le cloud et une seule base de données.

Récolter les bénéfices
Les avantages potentiels à retirer par les entreprises qui adoptent un pilotage avancé de l’APM par l’IA ne feront que croître au fur et à mesure de la complexification des actifs et de la prolifération des appareils intelligents.

Les informations en temps réel sur les actifs s’affirment comme un outil d’aide à la décision d’autant plus séduisant. De même, le rôle central joué par ses actifs dans la capacité d’une entreprise à tenir ses KPI essentiels deviendra encore plus manifeste.

L’un de ces objectifs consistera probablement à assurer un niveau maximal de disponibilité et demeurer pleinement opérationnelle 99,999 % du temps.

En employant des techniques de maintenance prédictive et prescriptive pilotée par l’IA, les entreprises pourront anticiper le moment et la raison de la panne probable d’un équipement et agir préventivement afin d’y remédier, ce qui se traduira à la fois par des économies instantanées et des gains de productivité. Ce modèle évolue en permanence : la tendance est à une gestion résiliente des actifs, visant à optimiser leurs performances en temps réel.

Le pilotage de l’APM par l’IA peut également engendrer des gains d’efficacité grâce à l’optimisation des plannings de travail. La vue d’ensemble qu’il procure facilite l’affectation du bon technicien à la bonne tâche et au bon moment. Cela contribue à limiter les coûts tout en améliorant le moral du personnel et la satisfaction du client.

Il reste sans doute encore du chemin à parcourir avant que l’IA soit largement utilisée dans divers secteurs mais le processus est désormais bien en route et apporte déjà des avantages à des entreprises de toutes tailles. À mesure que l’IA va continuer d’évoluer, il en sera de même pour l’APM et les bénéfices que les entreprises pourront retirer de sa mise en œuvre. Un éventail d’applications devrait se développer rapidement au fil du temps. Cela aboutira à terme à la création d’un monde où le pilotage de l’APM par l’IA pourra transformer des entreprises entières. Elles gagneront en efficacité opérationnelle et en productivité, donc en compétitivité.

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