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De nombreux fabricants explorent l’IA et l’automatisation, mais transformer cet intérêt en résultats opérationnels mesurables demeure un défi. Dans une conversation avec Plant Engineering, Wade Claggett et John Glenski explorent comment les fabricants peuvent dépasser l’expérimentation et faire en sorte que les investissements en IA et en automatisation génèrent une valeur mesurable.

Alors que les défis liés à la main-d’œuvre, l’évolution des demandes de production et la pression pour améliorer la productivité transforment la fabrication, l’automatisation prend un rôle différent. Plutôt que de simplement remplacer la main-d’œuvre, les fabricants utilisent l’automatisation pour étendre les capacités de leur main-d’œuvre, préserver les connaissances institutionnelles et créer plus de flexibilité sur le plancher d’usine. Parallèlement, l’IA évolue d’une technologie que les fabricants évaluent à un outil qui aide les équipes à prendre des décisions plus rapides et éclairées.

« Quand on dépasse l’expérimentation et qu’on commence à traiter les initiatives d’IA comme n’importe quel autre investissement opérationnel, l’IA devient plus qu’un simple mot à la mode et devient une technologie habilitatrice », a partagé John. « L’objectif demeure le même : comment pouvez-vous utiliser cette technologie pour mieux améliorer la performance manufacturière. »

Pour faire ce changement, il faut plus que choisir la bonne technologie. Les fabricants ont aussi besoin des données, de l’infrastructure et de la confiance interfonctionnelle pour mettre l’IA et l’automatisation au travail. La transparence est particulièrement importante alors que les équipes apprennent comment les nouvelles technologies affecteront leur travail. « Ce qui compte, c’est la transparence et l’humilité », a déclaré Wade. « La façon dont nous faisons cela, c’est que nous comprenons tous que c’est le résultat attendu, et nous expliquons aux gens ce qu’ils font et ce à quoi ils devraient s’attendre à voir. »

Écoutez l’entrevue pendant que Wade et John discutent :

• Comment l’automatisation passe du remplacement de main-d’œuvre à l’autonomisation de la main-d’œuvre (1:53)
• Faire passer l’IA de la théorie à des améliorations mesurables (4:37)
• Les idées fausses ou pièges courants dans le déploiement de l’IA (7:25)
• Construire les bases physiques, de données et organisationnelles de l’IA (11:02)
• Identifier les opportunités d’IA en fonction des points de douleur, des données, de l’actionnabilité et de l’évolutivité (14:32)
• Favoriser la confiance interfonctionnelle par la transparence, la collaboration et l’implication précoce (18:48)
• Transformer les données de l’installation en informations exploitables et spécifiques à chaque rôle (24:40)
• Comment équilibrer l’expertise interne avec les partenaires externes pour combler les capacités (28:22)
• Cas d’affaires pour les opérations et le leadership basés sur la valeur mesurable et le retour sur investissement (32:00)

Consultez la conversation complète avec Plant Engineering.