Le contenu de cette page a été traduit automatiquement par un service tiers.


Exploiter le fil numérique avec l’IA et la pensée systémique

Les industries de tous secteurs commencent à utiliser et à bénéficier sérieusement de l’intelligence artificielle, et la fabrication ne fait pas exception. Alors, comment les entreprises d’aujourd’hui, axées sur les produits, appliquent-elles des technologies intelligentes pour relever les nombreux défis liés à la mise sur le marché rapide de produits de haute qualité ?

Lors de notre série de conférences, « Exploiter le Fil Numérique », j’ai parlé avec trois des principaux penseurs de l’industrie pour partager des perspectives et des idées sur la manière dont l’IA augmente la pensée systémique et l’ingénierie des systèmes basée sur des modèles (MBSE) pour rationaliser et accélérer les processus de conception et d’ingénierie, menant à un temps de mise sur le marché plus rapide.

Rob McAveney
Rik Rasor
Chercheur à Fraunhofer IEM & Co-PDG d’AI Marketplace
Jochen-Thomas Morr
Associé chez Pricewaterhouse Coopers
Rob McAveney
Directeur de la technologie chez Aras

 

Lisez la suite pour découvrir comment l’IA redéfinit l’ingénierie des systèmes et l’ingénierie des systèmes basée sur des modèles (MBSE), avec des conseils sur la manière de concentrer vos investissements en IA. Découvrez les simulations asynchrones assistées par l’IA, comment faire adhérer vos experts, créer la ligne parfaite de machines à café, et comment l’équipe de course de Formule 1 Red Bull peut mettre une voiture nouvellement conçue sur la piste chaque semaine.

Comment l’IA aide les entreprises à atteindre le marché rapidement

Que ce soit dans les secteurs de l’automobile, de l’aérospatiale, des technologies médicales, de l’alimentation et des boissons, ou d’autres secteurs de la fabrication, toutes les entreprises font face au défi de mettre leurs produits sur le marché avant leurs concurrents sans sacrifier la qualité.

Jochen-Thomas Morr a partagé que dans la dernière enquête auprès des PDG de PwC, 75 % des entreprises souhaitent atteindre directement les clients via des plateformes numériques. « Elles veulent obtenir des retours rapides et réinventer continuellement leurs produits pour répondre aux besoins des clients, créant ainsi une course encore plus rapide vers le marché à mesure que les entreprises cherchent à raccourcir le temps entre l’idée et le lancement. C’est le jeu désormais. »

Mais cette course est parsemée de défis, qu’il s’agisse de connaître les exigences de conformité, de simuler, d’itérer et de valider, ou de façonner le bon portefeuille de produits. Voici comment l’IA aide les entreprises à surmonter les obstacles et à accélérer les processus.

Assurer la conformité

Il est inutile de concevoir un nouveau composant ou modèle sans comprendre l’ensemble des lois, règlements, spécifications de sécurité et exigences de conformité en constante évolution auxquelles vos produits doivent se conformer dans vos marchés cibles. L’IA peut désormais effectuer ce balayage chronophage, permettant aux entreprises de s’assurer que les systèmes de batteries et les tests de collision restent à jour.

« L’essor des grands modèles de langage (LLM) nous permet d’examiner chaque artefact d’ingénierie basé sur du texte », selon Rik Rasor. « Il y a eu beaucoup de battage médiatique autour de la manière dont l’IA peut aider à cela, mais nous commençons à voir les premières applications concrètes pour gérer les spécifications de différentes manières. »

Optimiser les paramètres de conception

Pendant des décennies, les ingénieurs et les architectes de produits expérimentés ont utilisé le MBSE aux premières étapes de la conception pour répondre à des contraintes de système de haut niveau telles que le poids, la taille et la puissance. Ces contraintes sont ensuite réparties dans de nombreux départements pour être développées, simulées, construites et validées. Désormais, nous pouvons intégrer l’IA pour faciliter ce processus, non seulement dans les premières étapes, mais aussi plus tard dans le processus, en étendant le MBSE à l’ensemble du processus de conception.

« L’IA nous permet de trouver des brevets, de réaliser des simulations multi-domaines, de générer des modèles efficacement et d’explorer chaque solution possible de manière asynchrone pour découvrir véritablement les paramètres de conception et l’architecture les plus simples, les plus innovants et les plus optimisés, menant au meilleur produit », a déclaré Rik Rasor. « Ce type d’innovation ne serait pas possible sans le MBSE soutenu par l’IA. »

Accélérer la simulation

La génération de modèles et l’automatisation des simulations à l’aide de l’IA aident les industries avec des produits volumineux et complexes, tels que les voitures, les avions, les engins spatiaux et les équipements médicaux, à obtenir des modèles plus précis pour tester la fonction et la performance de sécurité de leurs conceptions actuelles. Habituellement, les résultats de simulation ne sont pas immédiats. L’IA peut vous aider à modifier rapidement les paramètres d’entrée et à voir les résultats plus rapidement, tout en effectuant des simulations à multi-fidélité et un suivi en temps réel des simulations. Rik Rasor se réjouit de voir des simulations simultanées utilisées pour entraîner les modèles et générer des données synthétiques qui pourront être utilisées plus tard dans le développement des produits.

« L’IA aide l’industrie automobile à innover rapidement », déclare Jochen-Thomas Morr. « Un exemple est la Formule 1, où les équipes redessinent perpétuellement leurs voitures, mais généralement avec un retard de 4 à 6 semaines. L’équipe RedBull utilise l’IA pour mettre une nouvelle voiture sur la piste chaque semaine. Ils conçoivent également des voitures pour différents pilotes et circuits, que ce soit à Singapour ou à Monaco. »

Automatiser les validations

La validation des produits par rapport aux spécifications et exigences est chronophage et peut allonger le délai de mise sur le marché, surtout avec des produits complexes. L’IA change la donne pour des organisations comme la NASA et des entreprises automobiles.

« Un fabricant de machines à café avait trois gammes de produits, de basique à professionnel », a déclaré Jochen-Thomas Morr. « L’entreprise a laissé l’IA calculer un profil de produit plus optimal en fonction des besoins des clients, des coûts des pièces et des fonctionnalités, comme le nombre de types de grains que la machine pouvait traiter. L’IA a suggéré que deux gammes de produits étaient plus optimales. »

Comment faire fonctionner l’IA

Vous vous demandez peut-être comment commencer à utiliser l’IA si votre entreprise, comme beaucoup d’autres, tente encore d’atteindre l’industrie 4.0, de mettre à jour et d’intégrer les systèmes numériques, et de passer d’une entreprise axée sur le matériel à une entreprise axée sur le logiciel. Comment s’assurer que l’IA reconnaît et exploite vos méthodologies et modèles d’ingénierie ? Et, tout en respectant l’expertise profonde de votre personnel professionnel, comment s’assurer que les machines et les humains travaillent en harmonie ? Ces éléments et bien d’autres encore peuvent devenir des obstacles à l’utilisation réussie de l’IA. Traitez-les, et vous en ferez des atouts.

Établir un fil numérique d’abord

Bien qu’il soit vrai que l’IA puisse accomplir des choses étonnantes, ce n’est pas la solution miracle à tous nos problèmes. Sans un fil numérique pour relier les paramètres à travers les disciplines, l’IA ne fonctionnera pas comme vous le souhaitez.

« Je pourrais laisser l’IA se déchaîner sur tous mes dessins 2D séparés, exigences, spécifications en PDF, modèles CAO 3D et modèles de coûts, puis espérer le meilleur », déclare Rob McAveney, directeur de la technologie d’Aras. « Mais votre entreprise a de nombreuses disciplines, processus et données interconnectés. Vous n’avez pas de place pour l’improvisation lorsque vous construisez un produit qui doit être sûr et réduire les risques. Vous avez besoin des points de contrôle et des validations permis par un fil numérique pour pouvoir faire confiance aux résultats. »

Impliquer vos collaborateurs

En fin de compte, ce sont vos collaborateurs qui font le travail dans votre entreprise. Si vous voulez être plus rapide et plus efficace, vous devez changer votre façon de travailler. Si vos collaborateurs n’adoptent pas l’IA comme un outil, ils pourraient sentir que leur travail est dévalorisé. S’ils ne comprennent pas les forces et les limites de l’IA, des erreurs se produiront.

« Adopter formellement l’IA dans vos processus de travail nécessite beaucoup de gestion du changement », a déclaré Jochen-Thomas Morr. « Vous ne changez pas seulement le système informatique. Vous devez vous assurer que les personnes utilisant l’IA sont formées à l’utilisation des nouveaux outils et peuvent voir les avantages que la technologie offre. Il ne s’agit pas de remplacer leur travail, mais de l’améliorer et de leur libérer du temps pour des tâches plus intéressantes. »

Évoluer votre solution

L’autre question à propos de l’IA est : pouvez-vous l’évoluer ? « Il y a tellement d’idées qui circulent, mais nous avons vu que 90 % des entreprises échouent à utiliser les processus de l’industrie 4.0 de bout en bout », a déclaré Jochen-Thomas Morr. « Si vous pouvez intégrer la solution dans la suite d’outils et l’écosystème plutôt que simplement ici et là, vous verrez des bénéfices. »

Sécuriser vos données

L’IA utilise de grandes banques de données pour apprendre et fournir des résultats. Cependant, il est important de s’assurer que la sécurité et la fédération des données sont respectées.

« Ce que vous ne voulez pas faire, c’est jeter toutes les données relatives aux produits dans un lac de données et laisser l’IA se déchaîner dessus », a déclaré Rob McAveney. « Certaines de vos données peuvent être classifiées par des agences gouvernementales, soumises à des contrôles d’exportation ou à des secrets commerciaux. Les données doivent être fédérées en fonction des phases et des disciplines d’un projet, dans un modèle de contrôle d’accès d’entreprise qui ne fuite pas de données, mais qui reflète la nature sérieuse de la sécurité des données. »

Enseignez à l’IA vos méthodologies

Former l’IA sur les données de votre entreprise, ses systèmes d’ingénierie et ses méthodologies présente un grand potentiel. « Mais vous devrez parler à vos ingénieurs qui travaillent dans votre entreprise depuis des années pour apporter la connaissance interne de la manière dont toutes les méthodes sont appliquées aux processus et aux données d’ingénierie », a déclaré Rik Rasor. « Par exemple, l’IA peut savoir comment vous avez créé un modèle CAO, mais elle peut ne pas savoir comment votre entreprise gère l’arborescence de confinement. »

L’avenir de l’IA dans la fabrication

Certains secteurs de la fabrication sont plus avancés que d’autres dans l’adoption de l’IA. L’industrie automobile a plongé directement, avec des constructeurs automobiles nord-américains et européens désireux de suivre le rythme rapide de l’innovation en Chine. L’IA aide malgré les technologies existantes sur des sites déjà développés.

Les secteurs de l’alimentation et des boissons ainsi que des biens de consommation à rotation rapide voient les avantages de l’IA dans des processus tels que la gestion des numéros SKU et le développement de recettes ; leur infrastructure et leurs produits moins complexes les aident à adopter plus facilement ces nouvelles technologies. L’industrie aérospatiale a été un adopteur plus lent, étant donné que son cycle de vie de nouveaux produits est d’environ 30 ans. Le secteur des technologies médicales a également pris du retard car ses marges restent élevées.

Dans cinq à dix ans, tous les outils logiciels d’ingénierie comme la CAO, le PLM et le MPC intégreront l’IA, et tous les secteurs passeront naturellement à l’utilisation de l’IA. Selon Rik Rasor : « Lorsque cela se produira, vos LLM tireront des conclusions basées non pas sur des données aléatoires récupérées sur Internet, mais sur votre propre fil numérique, votre PLM, vos modèles MPC formalisés. C’est à ce moment-là que nous verrons des innovations inattendues du côté des outils. »

Votre entreprise utilise-t-elle l’IA ? Avez-vous constaté des avantages, majeurs ou mineurs, de l’utilisation de l’IA ? N’hésitez pas à partager vos expériences avec nos lecteurs sous forme de commentaires. Et restez à l’écoute pour notre prochain webinaire et article de blog dans la série « Exploiter le Fil Numérique » : Exploiter la puissance de la simulation et de l’IA pour l’avenir de l’ingénierie.