Agents de planification de l'IA
L’IA peut aider les entreprises industrielles à résoudre des problèmes complexes tels que la planification de lignes de production, la maximisation du débit et la livraison à temps des produits. Les approches d’optimisation traditionnelles peuvent s’effondrer face à l’incertitude et à la fluctuation de l’offre ou de la demande. Les entreprises peuvent utiliser des agents de planification basés sur l’apprentissage du renforcement pour identifier la solution optimale à partir d’une multitude de variables. Pour entraîner ces agents, les organisations peuvent créer une simulation ou un « jumeau numérique » de la ligne de production et du carnet de commandes, puis utiliser l’apprentissage du renforcement profond pour améliorer la planification. En travaillant avec les planificateurs humains, ces agents peuvent aider à optimiser la production et améliorer la livraison à temps des produits.
Découverte de connaissances
L’IA peut aider les entreprises à identifier les données les plus pertinentes face à des défis spécifiques, en ingérant de grandes quantités de données pour trouver rapidement les informations les plus utiles. Les entreprises peuvent utiliser l’IA pour réduire le temps nécessaire pour rechercher des données, libérant ainsi la productivité des ingénieurs. L’IA peut également découvrir des relations dans les données qui étaient auparavant inconnues. Les entreprises peuvent apprendre à l’IA à naviguer dans des documents techniques en lui fournissant des informations techniques, créant ainsi un graphique de connaissances qui représente toutes les relations sémantiques et autres dans les documents techniques et les données. Les ingénieurs peuvent interroger le graphique de connaissances pour trouver des solutions à des problèmes spécifiques, et le système peut s’auto-apprendre et améliorer les performances au fil du temps grâce aux commentaires des ingénieurs.
Conception de système de produits compatible AI
La complexité de la conception de systèmes de produits pour les entreprises industrielles et de la façon dont l’IA peut les aider à résoudre ces problèmes. Les organisations peuvent utiliser l’IA pour augmenter la nomenclature d’un produit (BoM) avec des données provenant de sa configuration, de son développement et de son approvisionnement, afin d’identifier les opportunités de réutilisation des pièces historiques, d’amélioration du travail standard existant et de prise en charge de la définition de la pré-production. Les solutions basées sur l’IA peuvent facilement parcourir des millions de pièces et de projets et des milliards de relations pour identifier les opportunités de réutilisation et de séquençage des processus afin d’éviter les retravaux liés aux interdépendances. Les entreprises peuvent également interroger et faire des prévisions en utilisant une représentation en réseau du système basée sur la nomenclature du produit, des données sur les heures d’ingénierie, les coûts des matériaux, la qualité et les exigences des clients.
Optimisation des performances du produit
Les entreprises industrielles peuvent utiliser l’IA pour innover rapidement et commercialiser des produits plus performants. Les simulations et l’ingénierie assistée par ordinateur ont des limites de puissance de calcul qui limitent l’exploration de l’espace de conception. Les organisations peuvent utiliser des réseaux neuronaux en profondeur pour créer un jumeau numérique du composant et prédire les performances. L’utilisation d’optimisateurs bayésiens et d’algorithmes génétiques permet également de prédire les zones les plus prometteuses de l’espace de conception et d’optimiser le système pour plusieurs mesures de performance en même temps.
En conclusion
Retrouvez les détails de l’étude de McKinsey ici.
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