La nouvelle vague d'IA dans le secteur de la fabrication : cas d'utilisation, avantages, etc.

Depuis plus d'une décennie, l'intelligence artificielle (IA) est l'un des moteurs de l'augmentation de la productivité dans l'industrie manufacturière. Diverses applications, allant de la maintenance prédictive à la détection des défauts, ont prouvé la valeur des modèles d'IA couplés à des données.

Cependant, ces derniers mois, nous avons assisté à une nouvelle phase de la révolution de l'IA, où les premiers utilisateurs ont déjà enregistré des gains de productivité remarquables. Dans cet article, nous examinerons comment ces technologies émergentes, telles que l'Open AI et les grands modèles de langage, sont en train de remodeler le paysage de la fabrication.

Dans les opérations de fabrication, il y a une abondance d'informations écrites, y compris des processus, des manuels et des documents relatifs à diverses tâches.

Grâce à un modèle de langage étendu (LLM) et à une interface chatGPT, ces données textuelles peuvent être analysées efficacement et des informations précieuses peuvent être extraites en l'espace de quelques secondes.

Les travailleurs, les ingénieurs et les opérateurs peuvent désormais accéder à cette mine de connaissances sans effort, ce qui révolutionne la manière dont ils recherchent et récupèrent les informations nécessaires. C'est comme s'ils disposaient d'un assistant intelligent pour les guider dans des procédures complexes.

Lorsqu'un travailleur rencontre un problème dans l'atelier de production, il est essentiel qu'il le signale rapidement et avec précision. En utilisant des technologies d'IA générative comme ChatGPT, les travailleurs peuvent facilement communiquer le problème et, grâce à une classification automatisée et à une logique commerciale simple, le système peut lancer des actions appropriées, comme le déclenchement de tests de qualité, des interventions de maintenance ou la recherche d'une assistance de la part d'un superviseur.

Ce processus de communication rationalisé réduit considérablement le temps de réponse, ce qui permet de résoudre rapidement les problèmes opérationnels. (Téléchargez AI Messenger à partir de la bibliothèque Tulip ). Au fil du temps, l'IA peut suggérer des solutions directement à l'opérateur en utilisant l'approche décrite au paragraphe 1.

Au fur et à mesure que les problèmes sont résolus, la résolution peut être enregistrée sous la forme d'une description textuelle afin de créer un ensemble de données en langage naturel sur les solutions réussies. Cet ensemble peut ensuite être mis à la disposition de l'IA pour qu'elle renvoie des problèmes similaires et leur résolution réussie, voire pour qu'elle recommande la meilleure action à entreprendre.

La Business Intelligence (BI) joue un rôle essentiel dans l'obtention d'informations réelles à partir des données de production. Cependant, les outils de BI traditionnels nécessitent souvent des connaissances spécialisées, ce qui limite leur accessibilité aux experts en données. L'avènement des solutions alimentées par l'IA remet en cause ce statu quo.

Avec l'aide de l'IA, les personnes qui n'ont pas d'expérience approfondie en matière de BI peuvent désormais créer des requêtes SQL et extraire des informations significatives des données en quelques secondes. Au fur et à mesure que l'IA progresse, elle suggérera même des requêtes et fournira des analyses comparatives, rendant ainsi la prise de décision basée sur les données plus accessible et plus intuitive que jamais.

Les procédures opératoires normalisées (PON) sont essentielles dans des secteurs tels que l'industrie pharmaceutique, où des opérations complexes et routinières doivent être exécutées avec précision. Traditionnellement, la création de SOP est un processus qui prend du temps et qui nécessite une documentation méticuleuse. Cependant, avec l'intégration de la plateforme frontline operations de Tulip et des API d'OpenAI, une nouvelle ère de création de SOP est arrivée.

En exploitant la puissance de l'IA et des applications, les travailleurs peuvent désormais générer automatiquement des SOP, ce qui permet un gain de temps et de ressources substantiel. Cette transformation permet aux organisations de se concentrer davantage sur l'excellence opérationnelle et l'amélioration des processus, ce qui améliore finalement l'efficacité globale.

L'impact de l'IA sur la productivité manufacturière évolue rapidement. Qu'il s'agisse d'extraire des informations à partir de données textuelles, de faciliter une communication efficace, de doter les utilisateurs non techniques de capacités d'analyse de données ou d'automatiser la création de procédures opératoires normalisées, l'IA est en train de révolutionner l'industrie.

Les premiers utilisateurs récoltent déjà les fruits de ces technologies innovantes, qui se traduisent par une productivité accrue, une efficacité améliorée et des opérations rationalisées.

À mesure que l'IA continue de progresser, nous pouvons nous attendre à des applications encore plus créatives et transformatrices qui façonneront l'avenir de la fabrication, nous conduisant vers des niveaux de productivité et de compétitivité sans précédent - Tulip est le moyen le plus simple d'en extraire la valeur, aujourd'hui et à l'avenir.