Le rôle de l’IA dans l’optimisation des processus de l’industrie automobile
Un article de IndustryWeek signale que l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique offriraient la possibilité de faire avancer décisivement l’optimisation continue, ce qui est un élément clé pour les constructeurs automobiles.
Apparemment, ces technologies permettraient d’atteindre des niveaux plus élevés d’efficacité en ce qui concerne la production, la performance globale des équipements, la sécurité et l’amélioration des processus traditionnels. C’est pourquoi on pense que le marché de l’IA automobile devrait croître de 22,7 % jusqu’en 2030.
Quoique l’adoption de ces technologies soit inégale, on constate que certaines organisations s’engagent déjà dans des expériences avec celles-ci et lancent des initiatives de gestion du changement pour faire évoluer les solutions. Ultimement, la popularisation de ces technologies dans l’industrie de l’automobile dépendra de la disponibilité d’un plus grand nombre de données, ce qui permettrait l’obtention de résultats solides à partir des différents cas d’utilisation.
L’article signale qu’à l’heure actuelle, les cas d’utilisation semblent se concentrer majoritairement sur l’efficacité, la qualité et la sécurité. En effet, les algorithmes de l’IA et de l’apprentissage automatique peuvent apprendre le fonctionnement d’un processus de production et trouver des moyens de l’optimiser tout en minimisant les temps d’arrêt. Les constructeurs ont ainsi la possibilité de réaliser des économies dans les coûts de logistique, l’entreposage et le déplacement des matériaux dans l’atelier.
En outre, l’intégration des données permettrait aux constructeurs de brosser un portrait unifié de l’écosystème de production, en incluant les activités en temps réel. Les outils intelligents peuvent analyser ces données, les optimiser, puis modifier de façon dynamique le calendrier de production avec les fournisseurs. De plus, ils peuvent mettre à jour les dates de réception de matériaux et trouver le stock de sécurité en cas de risque de pénurie de pièces critiques. Cette optimisation devrait se traduire par une réduction des coûts et un débit de production accru.
De plus, l’efficacité proposée par les outils d’IA et d’apprentissage automatique devrait contribuer décisivement à éviter les ralentissements de la chaîne d’approvisionnement. Cela s’avérerait particulièrement pertinent pour gérer la demande croissante de minéraux utilisés pour fabriquer les batteries des véhicules électriques (VE). En fait, selon l’Agence internationale de l’énergie, il est prévu que les fabricants de batteries pour VE devront répondre à une demande six fois plus importante en 2030 qu’en 2021.
D’ailleurs, les experts notent que les capacités de l’IA et de l’apprentissage automatique commencent à être utilisées dans l’optimisation de la qualité des batteries de VE. En effet, par l’analyse de différents mixages chimiques, les fabricants peuvent identifier les combinaisons de minéraux les plus performantes, susceptibles d’améliorer la qualité et la cohérence des batteries, d’éviter le gaspillage et de contrôler les coûts.
De même, puisque la volatilité des composants chimiques des batteries peut présenter des risques pour la sécurité dans l’atelier, l’IA peut identifier les meilleures pratiques en analysant les données de production et de stockage en temps réel.
Un article de IndustryWeek signale que l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique offriraient la possibilité de faire avancer décisivement l’optimisation continue, ce qui est un élément clé pour les constructeurs automobiles.
Apparemment, ces technologies permettraient d’atteindre des niveaux plus élevés d’efficacité en ce qui concerne la production, la performance globale des équipements, la sécurité et l’amélioration des processus traditionnels. C’est pourquoi on pense que le marché de l’IA automobile devrait croître de 22,7 % jusqu’en 2030.
Quoique l’adoption de ces technologies soit inégale, on constate que certaines organisations s’engagent déjà dans des expériences avec celles-ci et lancent des initiatives de gestion du changement pour faire évoluer les solutions. Ultimement, la popularisation de ces technologies dans l’industrie de l’automobile dépendra de la disponibilité d’un plus grand nombre de données, ce qui permettrait l’obtention de résultats solides à partir des différents cas d’utilisation.
L’article signale qu’à l’heure actuelle, les cas d’utilisation semblent se concentrer majoritairement sur l’efficacité, la qualité et la sécurité. En effet, les algorithmes de l’IA et de l’apprentissage automatique peuvent apprendre le fonctionnement d’un processus de production et trouver des moyens de l’optimiser tout en minimisant les temps d’arrêt. Les constructeurs ont ainsi la possibilité de réaliser des économies dans les coûts de logistique, l’entreposage et le déplacement des matériaux dans l’atelier.
En outre, l’intégration des données permettrait aux constructeurs de brosser un portrait unifié de l’écosystème de production, en incluant les activités en temps réel. Les outils intelligents peuvent analyser ces données, les optimiser, puis modifier de façon dynamique le calendrier de production avec les fournisseurs. De plus, ils peuvent mettre à jour les dates de réception de matériaux et trouver le stock de sécurité en cas de risque de pénurie de pièces critiques. Cette optimisation devrait se traduire par une réduction des coûts et un débit de production accru.
De plus, l’efficacité proposée par les outils d’IA et d’apprentissage automatique devrait contribuer décisivement à éviter les ralentissements de la chaîne d’approvisionnement. Cela s’avérerait particulièrement pertinent pour gérer la demande croissante de minéraux utilisés pour fabriquer les batteries des véhicules électriques (VE). En fait, selon l’Agence internationale de l’énergie, il est prévu que les fabricants de batteries pour VE devront répondre à une demande six fois plus importante en 2030 qu’en 2021.
D’ailleurs, les experts notent que les capacités de l’IA et de l’apprentissage automatique commencent à être utilisées dans l’optimisation de la qualité des batteries de VE. En effet, par l’analyse de différents mixages chimiques, les fabricants peuvent identifier les combinaisons de minéraux les plus performantes, susceptibles d’améliorer la qualité et la cohérence des batteries, d’éviter le gaspillage et de contrôler les coûts.
De même, puisque la volatilité des composants chimiques des batteries peut présenter des risques pour la sécurité dans l’atelier, l’IA peut identifier les meilleures pratiques en analysant les données de production et de stockage en temps réel.