Pourquoi les projets d'IA industrielle échouent : l'importance de la préparation en matière d'intelligence opérationnelle

L'IA industrielle recèle un potentiel immense, mais la technologie à elle seule ne suffira pas. Découvrez pourquoi la préparation en matière d'intelligence opérationnelle est essentielle pour transformer les investissements en IA en résultats d'affaires concrets.

L'intelligence artificielle, l'analytique avancée de données et les logiciels industriels offrent aux fabricants de nouvelles occasions d'améliorer leur rendement, d'accroître leur efficacité et de prendre de meilleures décisions opérationnelles.

Pourtant, de nombreuses organisations se heurtent à un problème bien connu : une solution technologique qui fonctionne exceptionnellement bien lors d’une démonstration ne donne pas toujours les mêmes résultats une fois intégrée aux opérations quotidiennes.

Pourquoi est-ce que ça arrive ?

La réponse a souvent moins à voir avec la technologie elle-même qu'avec la capacité de l'organisation à l'utiliser efficacement.

Dans un récent balado d'InSource Solutions Group, Rob Bansek et Devon Keane explorent les conditions nécessaires pour aller au-delà des démonstrations prometteuses d'IA et jeter les bases d'une intelligence opérationnelle durable.

Leur conversation met en lumière une réalité importante : la réussite de l’adoption de l’IA industrielle commence bien avant le choix d’une technologie.

Pourquoi les stratégies d'IA axées sur la technologie échouent

Lorsqu'une nouvelle technologie promet une plus grande efficacité, une meilleure visibilité ou une prise de décision plus efficace, la tentation est grande de se lancer immédiatement dans sa mise en œuvre.

Mais choisir une solution d'IA avant d'avoir clairement défini le défi opérationnel peut créer un décalage entre les capacités de la technologie et les besoins réels de l'entreprise.

Ce n'est pas un problème nouveau dans le secteur manufacturier.

Au fil des ans, les entreprises ont investi dans des technologies de surveillance des temps d'arrêt, d'optimisation du rendement global (OEE), de contrôle statistique des processus (SPC) et d'autres améliorations opérationnelles. Bien que ces solutions présentent un intérêt certain, leur mise en œuvre à elle seule ne garantit pas de meilleures performances.

L'IA industrielle suit une tendance similaire.

Les organisations peuvent être impatientes d'introduire des analyses avancées ou des recommandations basées sur l'IA sans déterminer au préalable quels problèmes commerciaux doivent être résolus, quels résultats elles attendent ou si leurs équipes sont prêtes à exploiter ces informations.

La leçon est simple : commencez par le défi opérationnel, pas par la technologie.

La préparation en matière de renseignement opérationnel commence par la compréhension de votre activité.

Avant d'investir dans l'IA, les fabricants doivent bien comprendre leurs opérations existantes, leurs défis et leurs occasions d'amélioration.

Cela implique d'impliquer des personnes de tous les horizons de l'organisation, y compris la direction, les opérations, l'ingénierie, l'entretien et la qualité.

Chaque groupe apporte une perspective différente. Alors que la direction se concentre sur la rentabilité et les objectifs stratégiques, les équipes de terrain comprennent les difficultés pratiques qui affectent la production quotidienne.

La mise en commun de ces points de vue aide les organisations à identifier des occasions pertinentes en matière de renseignement opérationnel plutôt que de mettre en œuvre des technologies sans objectif clairement défini.

Cela encourage également une conversation plus importante : que faut-il changer au sein de l'organisation pour atteindre les résultats souhaités ?

Au-delà de la préparation des données : la dimension humaine de l'IA industrielle

La qualité, l'accessibilité et l'intégration des données sont des composantes essentielles de toute initiative d'IA industrielle. Cependant, avoir des données fiables n'est qu'une partie du problème.

Dans ce balado, Devon Keane, qui dirige le pôle Intelligence opérationnelle chez InSource Solutions Group, souligne que la mise en œuvre d'une technologie est souvent moins complexe que la préparation d'une organisation à son utilisation réussie.

Prenons l'exemple d'une opération de fabrication où un système d'IA identifie une opportunité d'ajuster les paramètres de production afin d'améliorer le rendement.

La recommandation est peut-être techniquement exacte, mais plusieurs questions demeurent :

• L'opérateur comprend-il la recommandation et se fie-t-il aux informations qui la sous-tendent ?
• L'équipe a-t-elle l'autorité nécessaire pour effectuer la modification proposée ?
• Existe-t-il des procédures établies pour examiner et approuver les décisions prises par l'IA ?
• Que se passe-t-il si la recommandation produit un résultat inattendu ?
• L'organisation est-elle prête à intégrer cette information dans ses processus de travail existants ?

Sans réponses claires, même les solutions d'IA les plus sophistiquées peuvent avoir du mal à apporter des améliorations opérationnelles significatives.

C'est pourquoi les personnes, les processus, la gouvernance et la préparation organisationnelle sont tout aussi importants que la technologie sous-jacente.

Établir les bases d'une intelligence opérationnelle durable

Pour réussir, le renseignement opérationnel exige des organisations qu'elles aillent au-delà des applications logicielles individuelles.

Cela implique de comprendre comment l'information circule au sein de l'entreprise, comment les décisions sont prises et comment les équipes réagissent aux occasions d'amélioration.

Une base solide comprend des objectifs opérationnels clairement définis, des données industrielles fiables, une collaboration interministérielle, des processus décisionnels établis et une main-d'œuvre prête à adopter de nouvelles méthodes de travail.

Ces éléments aident les organisations à passer de l'expérimentation de l'IA à l'intégration de cette intelligence dans leurs opérations quotidiennes.

Pour les fabricants qui cherchent à améliorer le rendement, augmenter le débit, réduire la variabilité des processus ou optimiser la consommation d'énergie, cette base peut faire la différence entre un projet pilote technologique isolé et une initiative qui génère une valeur commerciale durable.

Une approche différente de l'adoption de l'IA industrielle

Conscient de ces défis, InSource Solutions Group a mis sur pied un service de renseignement opérationnel dirigé par Devon Keane.

Ce cabinet vise à aider les organisations industrielles à identifier les occasions pertinentes, à évaluer leur niveau de préparation et à relier les initiatives technologiques à leurs besoins opérationnels réels.

Plutôt que de commencer par une application d'IA spécifique, cette approche met l'accent sur la compréhension du problème commercial, des personnes impliquées et des changements nécessaires pour obtenir des améliorations mesurables.

Pour les industriels qui s'intéressent à l'IA et à l'analytique avancée des données, cette perspective rappelle un point essentiel : l'objectif n'est pas simplement de déployer davantage de technologies, mais de prendre de meilleures décisions et d'améliorer la performance opérationnelle.

Prêt pour le renseignement opérationnel ? Commencez par les bonnes questions.

L'IA industrielle a le potentiel de transformer les opérations de fabrication, mais la réalisation de ce potentiel nécessite plus que des algorithmes sophistiqués et des systèmes connectés.

Cela nécessite un objectif clair, un alignement organisationnel et un plan pratique pour transformer les idées en actions.

Dans leur conversation balado, Rob Bansek et Devon Keane discutent des défis auxquels les organisations sont confrontées lorsqu'elles adoptent l'IA, de l'importance de la préparation organisationnelle et des raisons pour lesquelles les personnes et les processus déterminent en fin de compte le succès des investissements technologiques.

Vous voulez savoir ce qu'il faut vraiment pour préparer votre organisation au renseignement opérationnel ?

Écoutez toute la conversation et découvrez pourquoi le chemin vers une IA industrielle réussie commence avant même que la technologie ne voie le jour.

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