PME manufacturières : usine intelligente et IA, un duo gagnant

Face à la concurrence mondiale, l’incertitude économique des récents droits de douane et les exigences croissantes de productivité, la transformation numérique et l’intelligence artificielle (IA) deviennent une nécessité absolue. Pourtant, pour de nombreuses entreprises manufacturières, le chemin semble parsemé d'embûches : par où commencer quand les données sont inexistantes, seulement sur papier, fragmentées, inaccessibles ou en silos ? Comment les transformer en un véritable levier de croissance ?  

Dans cette série de deux articles, nous vous présentons d’abord les bases de l'usine intelligente et de l’IA dans le secteur manufacturier. Le second article, qui suivra prochainement, sera consacré à des cas d’usage concrets, illustrant l’intérêt d’avoir des données disponibles, fiables et bien structurées. 

L’usine intelligente : fondation de l’intelligence artificielle 

Dans une usine moderne, les données proviennent de multiples sources de données : ERP, GMAO, MES, capteurs IoT, automates, machines, outils, etc. Chacune de ces sources détient une partie de l’histoire opérationnelle, mais elles sont malheureusement et souvent cloisonnées, rendant l’analyse globale difficile.  

L’IA, quant à elle, doit être nourrie par des données pour bien fonctionner et décupler ses capacités.  En conséquence, avant de pouvoir tirer des bénéfices concrets de cette technologie, il faut d’abord s’assurer que les systèmes informatiques en place soient relativement solides.  

 C’est précisément là que le concept d’usine intelligente prend tout son sens. Une usine intelligente est un environnement de production automatisé et connecté, où les machines, les capteurs et les systèmes informatiques collaborent en temps réel pour optimiser la performance, la qualité et la flexibilité des opérations. À haut niveau, l’usine intelligente permet de passer d’une vision fragmentée à une intelligence opérationnelle intégrée avec des systèmes « qui se parlent » enfin. Elle vise à atteindre cet objectif de trois façons : 

1. Centraliser les données en temps réel ;  
2. Mettre ces données en contexte (ex. : relier une alarme machine à une étape de production ou à une intervention de maintenance),  
3. Et archiver les données de manière structurée.  

Concrètement, pour bâtir des fondations solides, il est recommandé d’implanter, progressivement et selon les priorités, les principes suivants : 

• La collecte des données plancher grâce à l’acquisition automatisée par des automates (PLC), des capteurs, des systèmes de vision, etc. Les données doivent être recueillies directement à la source afin d’éviter les erreurs de saisie et les pertes d’informations ; 

• L’analyse en temps réel, pour détecter les écarts, ajuster les paramètres de production et déclencher des alertes. Il est ainsi important d’éliminer les systèmes en silos et remplacer les chiffriers Excel, qui limitent l’exploitation à grande échelle des données. ; 

• La collecte et la standardisation des données métiers à l’aide des systèmes spécialisés tels que l’ERP (Enterprise Resource Planning), le GMAO (Gestion de la Maintenance Assistée par Ordinateur) et le MES (Manufacturing Execution System) ; 

• L’historisation cohérente des données, essentielle pour la traçabilité, l’amélioration continue et la qualité. 

Ces fondations ouvrent la voie à des solutions plus avancées, notamment celles basées sur l’IA. Il n’est pas nécessaire de tout implanter d’un coup, mais il est primordial de ne pas bâtir sur des bases fragiles. 

L’intelligence artificielle : la donnée comme matière première 

Si l’intelligence artificielle connaît un essor aussi fulgurant, c’est notamment grâce aux avancées de l’apprentissage automatique, une technique qui permet aux systèmes d’apprendre directement à partir de données. C’est pourquoi la donnée n’est pas qu’un simple élément technique : elle est un pilier central de toute initiative en IA. 

Pour bien exploiter la donnée, voici quelques principes directeurs à garder en tête : 

• La qualité des données est très importante. C'est un principe non négociable : si vos données sont de mauvaise qualité, incomplètes ou erronées, les conclusions de l’IA le seront tout autant. La confiance que vous pouvez accorder à un système intelligent dépend directement de la fiabilité de ses sources d’information. L’intégration d’une solution d’usine intelligente contribue à fiabiliser cette donnée dès sa source, en automatisant la collecte et en réduisant les manipulations manuelles. 

• Commencez petit, de manière ciblée et itérée. Il n’est pas nécessaire de prévoir une refonte complète et coûteuse de vos systèmes informatiques pour démarrer. L'approche gagnante est de commencer petit et de construire progressivement. Chaque solution d'IA est conçue pour une tâche précise et utilise donc un ensemble de données qui lui est propre. Par exemple, un outil de génération de soumissions pourrait s’appuyer sur les soumissions historiques et des dessins techniques alors qu’une solution de planification de production utiliserait plutôt les commandes courantes, les dates d’échéances et les temps de configuration des équipements. À terme, rien n'empêche ces solutions spécifiques de se nourrir mutuellement, créant ainsi un écosystème d'IA plus riche et plus performant. 

• Adaptez la collecte de données au besoin réel. Certains projets d’IA sont très énergivores en nombre et en variété de données alors que d’autres sont plus ciblés. L'anticipation de la demande future de produits, par exemple, peut requérir des données de diverses sources telles que les commandes historiques, les données de distance et transport et des indicateurs économiques. À l'inverse, la détection précoce d'anomalies sur un équipement peut se contenter d'un flux de données plus restreint et très spécifique (ex. vibrations, émissions sonores) provenant de capteurs en temps réel. Il est ainsi important de se poser la question : qu’est-ce qui est important pour mon projet d’IA ? 

• Utilisez la donnée pour mesurer vos progrès. Un aspect souvent sous-estimé de la donnée est sa capacité à établir un point de référence. Au-delà de nourrir un algorithme, elle est essentielle pour évaluer vos performances actuelles et quantifier vos gains. Par exemple, un taux de rejet de pièces mesuré avant et après l'implantation d'une IA de contrôle qualité est parfait pour illustrer comment suivre concrètement l'impact de la solution.  

Une combinaison gagnante

Maintenant que nous avons fait le point sur les concepts d’usine intelligente, sur l’importance de structurer les données à la source et sur le rôle de l’IA dans leur valorisation, comment cette combinaison peut se traduire en bénéfices pour les PME manufacturières ? Voici quelques exemples concrets : 

• Prédire les pannes d’équipement avant qu’elles ne surviennent pour éviter les arrêts coûteux et non-planifiés ; 
• Planifier et ordonnancer les opérations de manière optimale, en réduisant les temps morts et en maximisant la productivité ; 
• Synthétiser les données provenant de systèmes disparates (ex. ERP, CRM) pour obtenir une vue d’ensemble cohérente et exploitable ; 
• Améliorer le contrôle qualité grâce à la détection visuelle de défauts en temps réel ; 
• Optimiser les stratégies commerciales avec des recommandations basées sur l’analyse dynamique des données (ex. : tarification intelligente). 

En conclusion, l’usine intelligente et l’IA forment un duo complémentaire : l’un permet de capter et structurer les données en temps réel, tandis que l’autre transforme cette matière première en intelligence stratégique. Cette complémentarité permet de générer des gains d’efficacité et de productivité qui vous permettront de vous démarquer de la compétition.