L'intelligence artificielle générative dans l'industrie manufacturière

10 cas d'utilisation rentables de l'IA générative

Les fabricants sont soumis à une pression constante pour améliorer les processus de production, optimiser les chaînes d'approvisionnement, fournir des produits de haute qualité aux clients et s'adapter rapidement aux tendances dynamiques du marché. Pour surmonter ces défis, l'adoption de l'IA générative devient incroyablement attrayante et favorise des opérations manufacturières hautement efficaces, connectées et intelligentes.

Pour intégrer intelligemment les capacités de l'IA générative dans la fabrication, il est crucial de comprendre son utilisation réelle dans les opérations respectives. Dans cette section, nous avons expliqué les cas d'utilisation de l'IA générative dans la fabrication.

1. Génération de prospects et de revenus

Les outils d'IA générative peuvent aider à capturer, qualifier et évaluer la qualité des prospects. Vous pouvez facilement classer et prioriser les prospects en fonction de plusieurs facteurs, comme les données démographiques, le comportement en ligne et les habitudes d'achat avec l'IA. Cela vous permet de les classer sur un spectre allant de intéressé à prêt à acheter.

Voici comment vous pouvez y parvenir :

• Offrir des ressources précieuses en échange d'informations clients, comme des livres blancs, des ebooks ou des rapports de recherche.
• Utiliser des chatbots et des outils d'IA conversationnelle pour engager les visiteurs du site et capturer des prospects.
• Tirer parti de l'analyse prédictive pour analyser les données historiques et identifier les prospects les plus susceptibles de se convertir en clients payants.
• Créer des campagnes publicitaires ciblées en se concentrant sur les segments d'audience, les intérêts et les mots-clés appropriés.
• Nourrir les prospects tout au long du parcours client avec des campagnes et des messages personnalisés.

Par exemple, vous pouvez utiliser l'IA pour déterminer les mots-clés idéaux et la fourchette de mise pour vos campagnes de recherche payante et prédire la performance des futures campagnes PPC.

2. Création de contenu orienté client

La création de contenu industriel est un défi car créer un contenu factuellement exact et engageant nécessite souvent l'apport d'experts occupés. Les acheteurs industriels effectuent des recherches en ligne approfondies avant de prendre des décisions d'achat. Ainsi, créer un contenu cohérent, informatif et techniquement exact est essentiel pour les entreprises manufacturières.

Personas des clients idéaux : Vous êtes-vous familiarisé avec le concept des personas d'acheteurs ? Ce sont des représentations fictives de vos clients idéaux vous donnant des informations sur leurs points de douleur, leurs objectifs, leurs défis, leurs motivations, leurs comportements et leurs intérêts. L'IA générative peut vous aider à créer des personas clients détaillés qui montrent leurs points de douleur à chaque étape du processus d'achat.

• Collecter et analyser les données clients.
• Développer des profils clients réalistes.
• Créer des personas basées sur des cas d'utilisation spécifiques.
• Dialoguer avec les personas d'acheteurs.

Contenu à valeur ajoutée : Utilisez vos personas clients générés par IA pour produire du contenu précieux à grande échelle, à la fois de courte et de longue durée. Créez des contenus qui répondent aux questions des clients et offrent des solutions à leurs points de douleur. Cela permet de gagner du temps et offre une liberté créative. Le texte généré par IA peut être utilisé pour :

• Créer du nouveau contenu comme des articles de blog, des emails et des publications sur les réseaux sociaux.
• Concevoir des copies publicitaires et des descriptions de produits.
• Rédiger des scripts pour des publicités vidéo et des démonstrations de produits.

Génération d'images et de vidéos : Des outils comme DALL-E, Runway et Midjourney peuvent générer des images et des vidéos à partir de prompts textuels. Ils utilisent des réseaux adversariaux génératifs (GAN) qui les aident à traduire le texte en image. Cette capacité peut aider les marketeurs à faire les choses suivantes :

• Générer des images de haute qualité, des publicités vidéo et des démonstrations de produits.
• Créer des logos et d'autres éléments créatifs de la marque.
• Développer des images pour les publications sur les réseaux sociaux.

Vous pouvez insérer des voix off et de la musique générées par IA pour créer des vidéos publicitaires engageantes, ce qui peut aider à augmenter la notoriété de la marque et les conversions. Un exemple notable d'une marque utilisant l'IA générative dans la publicité est Heinz, qui a créé le Heinz A.I. Ketchup, une courte publicité vidéo pour démontrer la proéminence de la conception de sa bouteille signature.

3. Optimisation pour les moteurs de recherche (SEO)

Un projet SEO réussi nécessite une recherche de mots-clés approfondie. Les experts doivent analyser une multitude de mots-clés, leurs concurrents et l'intention des utilisateurs pour construire une campagne SEO efficace. L'IA facilite ce processus en triant les données des mots-clés et en listant les mots-clés les plus performants. De plus, vous pouvez :

• Découvrir des clusters de sujets liés à votre secteur.
• Mener des recherches de mots-clés en fonction de l'intention de recherche.
• Identifier les lacunes et les opportunités en termes de mots-clés.
• Développer du contenu conforme aux paramètres SEO.

En résumé, un marketeur de contenu peut en apprendre davantage sur les sujets, les sujets et les mots que son audience recherche en ligne et y répondre avec du contenu pertinent.

4. Services et support client

Redéfinir les services client à l'intersection des grands modèles de langage, de l'IA générative et de la fabrication deviendra bientôt la nouvelle norme. Les chatbots et les assistants virtuels alimentés par l'IA générative permettent des interactions plus rapides avec les clients en fonction de leurs besoins uniques, assurant une résolution immédiate des problèmes, analysant les requêtes des clients et fournissant des conseils précis et étape par étape pour le dépannage.

Les avancées des grands modèles de langage permettent à l'IA générative de dialoguer avec les clients de manière plus naturelle et de mener des conversations semblables à celles d'un humain. La solution peut fonctionner en continu, répondre aux avis et contribuer aux requêtes courantes des clients concernant les commandes, les échanges, les retours, la facturation, etc. De plus, cette technologie transformative peut servir de représentant du fabricant pour améliorer l'expérience client et gérer efficacement les demandes sur le terrain.

5. Découverte de produits et de contenu

En utilisant l'IA générative, les fabricants gagnent une méthode efficace pour faire correspondre les exigences aux spécifications des produits qu'ils achètent et fournir le même service à leurs clients. Les applications de vente équipées d'IA générative peuvent fournir des recommandations de vente basées sur les données de ventes historiques, les données de stock, les données de base et plus encore.

Les recommandations de vente peuvent être générées à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique spéciaux équipés de fonctions de rétroaction continue ou en temps réel pour optimiser les résultats suggérés. Les résultats peuvent être combinés avec des statistiques descriptives plus détaillées sur les données de vente jointes à des informations méta téléchargées par les agents de vente, offrant une visibilité claire sur le processus d'achat.

6. Recherche et synthèse de documents

Dans le secteur manufacturier, les manuels de produits et de services peuvent être notoirement complexes, rendant difficile pour les techniciens de service de trouver la clé de l'information dont ils ont besoin pour réparer une pièce défectueuse. Les commandes et les devis peuvent également être très complexes, les équipes de vente devant souvent décrypter une énorme quantité d'informations avant de créer un devis client.

L'IA générative peut rapidement passer au crible des générations de documents tout au long du cycle de vie du produit, extraire et résumer les informations nécessaires aux équipes de vente et aux techniciens. Par exemple, elle peut présenter les instructions de service dans un format facile à digérer, étape par étape, pour que les techniciens puissent se mettre au travail immédiatement. Et elle peut synthétiser les commandes d'achat et fournir rapidement un devis aux clients, éliminant ainsi le besoin pour les équipes de vente de référencer manuellement les emails avec la disponibilité des stocks.

7. Compréhension contextuelle des données

Les systèmes de données posent souvent de gros problèmes dans les entreprises manufacturières. Ils sont souvent disparates, cloisonnés et multimodaux. Diverses initiatives visant à créer un graphe de connaissances de ces systèmes n'ont réussi que partiellement en raison de la profondeur des connaissances historiques, de la documentation incomplète et de la dette technique accumulée au fil des décennies.

IBM a développé un système de découverte de connaissances aliment é par l'IA qui utilise l'IA générative pour débloquer de nouvelles perspectives et accélérer les décisions basées sur les données contextuelles dans l'industrie. IBM a également développé un accélérateur pour l'ingénierie des fonctionnalités contextuelles dans le domaine industriel. Cela permet une visibilité en temps réel sur les états des processus (normaux/anormaux), allège les obstructions fréquentes des processus et détecte et prédit les lots d'or.

IBM a construit un conseiller en main-d'œuvre qui utilise la synthèse et la compréhension contextuelle des données avec la détection d'intention et l'interaction multimodale. Les opérateurs et les ingénieurs de l'usine peuvent l'utiliser pour se concentrer rapidement sur une zone problématique. Les utilisateurs peuvent poser des questions par parole, texte et pointage, et le conseiller IA générative les traitera et fournira une réponse, tout en étant conscient du contexte. Cela réduit la charge cognitive des utilisateurs en les aidant à effectuer une analyse des causes profondes plus rapidement, réduisant ainsi leur temps et leurs efforts.

8. Conception et développement de produits

L'opération de fabrication tourne autour des produits, de la conception à la fabrication, en passant par la distribution. Dans le processus central de développement de nouveaux produits ou de raffinement constant des produits existants, l'intégration de l'IA générative impacte de manière significative l'ingénierie des produits grâce à sa nouvelle rapidité et agilité.

L'IA générative dans l'industrie manufacturière permet aux ingénieurs produits de contourner les recherches chronophages et de se concentrer directement sur la conception en définissant des métriques critiques dans le modèle. L'IA générative utilise des algorithmes complexes pour fournir plusieurs options de conception conceptuelle, automatiser l'optimisation de la conception, permettre des tests précis et aider à atteindre des solutions produits optimales prêtes pour l'avenir.

Elle peut générer des modèles 3D réalistes et des jumeaux numériques de produits et simuler la performance des produits dans un format de conception ou virtuel, ce qui permet aux ingénieurs de suivre, évaluer et améliorer de près les conceptions avant le début de la fabrication. Ainsi, l'IA générative est une solution complète pour concevoir et construire des produits robustes et personnalisés en réduisant les coûts de développement et en accélérant le temps de mise sur le marché des nouveaux produits.

9. Gestion de la chaîne d'approvisionnement

La capacité de l'IA générative à analyser les données et à générer du contenu sous plusieurs formats, y compris le texte, les images et les vidéos, révolutionne la gestion de la chaîne d'approvisionnement. Les perturbations de la chaîne d'approvisionnement englobent des défis importants dans le secteur manufacturier.

L'IA générative offre aux fabricants une grande visibilité sur les pièces interconnectées. Elle ajoute également de la valeur en recommandant et en sélectionnant des fournisseurs grâce à l'analyse de divers facteurs, notamment la disponibilité des matières premières, les prix, les risques potentiels, etc. De plus, les informations issues des interactions historiques avec les fournisseurs contribuent à renforcer la relation. Elle offre des informations en temps réel sur la performance continue de la chaîne d'approvisionnement pour assurer des transactions fluides et améliorer l'approche décisionnelle.

10. Gestion de la production et des stocks

Les inexactitudes dans la gestion des stocks et l'allocation sous-optimale des ressources sont les principales raisons des dépassements de coûts dans l'industrie manufacturière. Une mauvaise prévision de la demande, un manque de visibilité des stocks et des situations de surstockage et de rupture de stock sont des défis clés qui rendent le processus inefficace. L'IA générative pour l'industrie manufacturière peut ouvrir la porte à une gestion de la production et des stocks fluide et efficace.

Le modèle d'IA générative a la capacité d'analyser les données historiques de ventes, les tendances du marché et d'autres facteurs clés. Sur la base de ces informations, il permet aux fabricants d'instaurer la confiance dans leurs processus de production en les optimisant pour répondre aux exigences dynamiques des stocks. Le rôle de l'IA générative dans la planification de la production aide à atteindre des plannings de production optimaux, une allocation idéale des ressources et une optimisation des flux de travail.

Avantages de l'IA générative pour l'industrie manufacturière

Productivité et efficacité accrues

L'IA générative dans les processus de fabrication aide à automatiser les tâches répétitives telles que la gestion des stocks, les opérations de la chaîne d'approvisionnement, le traitement des commandes, l'inspection de la qualité et les conversations humaines avec les clients. En gérant automatiquement les tâches laborieuses, l'IA générative permet aux fabricants d'utiliser leurs ressources pour des activités stratégiques et à valeur ajoutée. Les tâches alimentées par l'automatisation de l'IA générative sont connues pour être réalisées rapidement, avec plus de cohérence et sans erreur, ce qui améliore la productivité. De plus, un meilleur contrôle et une meilleure visibilité des opérations, ainsi que l'optimisation des flux de travail, facilitent l'atteinte d'un niveau d'efficacité élevé.

Économies intelligentes

La mise en œuvre de l'IA générative dans l'industrie manufacturière en tant que stratégie de réduction des coûts est l'approche idéale pour libérer son potentiel. Oui, l'intégration de l'IA générative dans les opérations peut offrir des avantages en termes d'optimisation des opérations et d'économies de coûts. Les dirigeants manufacturiers peuvent tirer parti des capacités de cette technologie pour identifier les goulets d'étranglement et faire un usage optimal des ressources avant d'apporter des changements fondamentaux. Combiner la technologie de l'IA générative avec des jumeaux numériques permet aux ingénieurs de gagner du temps et de réduire les coûts en procédant à une approche d'essai et d'erreur.

Les perturbations coûteuses dues aux temps d'arrêt fréquents peuvent être évitées grâce aux compétences analytiques de l'IA générative. Elle aide à suivre et à résoudre les dysfonctionnements des machines avant qu'ils ne s'aggravent, réduisant ainsi les coûts. La prévision précise des fluctuations de la demande et des tendances du marché permet à l'industrie manufacturière de maintenir des niveaux de stock adéquats pour éviter le gaspillage. Dans l'ensemble, l'IA générative offre un environnement manufacturier extrêmement durable et rentable pour se démarquer dans la compétition future.

Prise de décision basée sur les données

L'un des principaux avantages de l'IA générative dans la fabrication est sa capacité à permettre des décisions plus intelligentes et basées sur les données. La combinaison de l'IA générative et de l'analyse des données offre des avantages au-delà de l'analyse des données traditionnelle en permettant à la hiérarchie de gestion de découvrir des schémas cachés et des relations complexes au sein du jeu de données. L'accès à des informations précises en temps réel aide à prendre des décisions stratégiques dans divers domaines de la fabrication, tels que la gestion des stocks, la gestion de la chaîne d'approvisionnement, l'assurance qualité, la planification et la programmation de la production.

Qualité de produit améliorée

L'IA générative peut être formée sur de vastes quantités de données sur la qualité des produits et l'inspection visuelle, permettant aux fabricants d'analyser et d'identifier les défauts en temps réel. Cette capacité garantit une intervention immédiate dans le processus de correction, réduisant considérablement le gaspillage.

Sa capacité à analyser des ensembles de données massifs permet aux travailleurs sur le terrain d'analyser les données de production et de créer des modèles prédictifs de la qualité des produits. Elle permet des ajustements proactifs pour maintenir la cohérence et prévenir les défauts. De plus, l'IA peut optimiser les paramètres de fabrication grâce à des simulations, en identifiant les réglages idéaux pour une production de haute qualité, réduisant ainsi la variabilité et améliorant la cohérence des produits.

Faire face aux défis de l'industrie manufacturière avec l'adoption de l'IA générative

Toutes les entités associées aux structures de fabrication sont encore confrontées à certains défis persistants. Dans cette section, nous discuterons des défis auxquels l'industrie manufacturière est confrontée dans la mise en œuvre de solutions technologiques et comment l'IA générative permet de surmonter ces défis sans effort.

Gestion des données

Défi : L'industrie manufacturière génère une quantité massive de données quotidiennement par l'exécution continue des opérations. Organiser et extraire des informations exploitables de ces données désordonnées reste l'un des défis critiques. Cela apporte des complexités et force les ingénieurs à lutter contre des problèmes tels que la qualité des données et les valeurs manquantes.

Solution : En utilisant des modèles d'IA générative comme les autoencodeurs variationnels (VAE) et les réseaux adverses génératifs (GAN), les analystes de produits et de processus peuvent rapidement gérer les valeurs manquantes et prendre des mesures pour rectifier les données bruyantes ou erronées dans leurs ensembles de données.

Compétences de la main-d'œuvre

Défi : La mise à niveau continue de l'adoption de la technologie dans les flux de travail de fabrication crée un écart entre son exécution et les connaissances et compétences de la main-d'œuvre nécessaires pour la mettre en œuvre efficacement.

Solution : Les modèles d'IA générative aident à créer des données d'entraînement synthétiques pour perfectionner la main-d'œuvre manufacturière et générer du matériel d'apprentissage interactif, comme des simulations virtuelles. Ils automatisent également la génération de rapports, fournissant des informations et des recommandations basées sur les données, allégeant la charge de travail des analystes de données et permettant aux travailleurs de première ligne de prendre des décisions éclairées.

Protection des données et de la propriété intellectuelle

Défi : Protéger les données sensibles et protéger la propriété intellectuelle face à l'augmentation de l'intégration de l'IA.

Solution : Les modèles génératifs peuvent être mis en œuvre pour créer des ensembles de données synthétiques anonymisés et des conceptions, prototypes et idées de produits novateurs, réduisant ainsi la nécessité de partager des informations sensibles et atténuant le risque de vol ou d'utilisation non autorisée.

Comment mettre en œuvre l'IA générative dans le flux de travail de fabrication ?

Exploiter la puissance de l'IA générative dans les opérations commerciales peut débloquer des avantages significatifs sous forme de productivité, d'efficacité et d'économies de coûts, mais seulement si elle est intégrée efficacement. Pour une incorporation efficace de l'IA générative dans les flux de travail manufacturiers, les organisations doivent être plus prudentes et suivre une structure systématique.

Voici un processus étape par étape pour la mise en œuvre réussie de l'IA générative dans la fabrication :

• Évaluer les processus et flux de travail existants, se concentrer sur les points sensibles en menant une analyse approfondie pour identifier les inefficacités, les goulets d'étranglement et les problèmes de qualité, et comprendre comment l'IA générative peut s'intégrer efficacement pour les résoudre.
• Déterminer à l'avance des cas d'utilisation spécifiques en hiérarchisant les flux de travail et les tâches de fabrication qui peuvent le plus bénéficier de l'intégration de l'IA générative, et en définissant clairement les objectifs, les résultats finaux et les indicateurs de performance clés (KPI).
• Cette étape consiste à collecter et préparer les données en identifiant les sources de données pertinentes, telles que les données de production, les relevés de capteurs et les journaux de maintenance, et à garantir la qualité, la propreté et la normalisation des données.
• Sélectionner et développer des modèles d'IA générative en évaluant et en choisissant les algorithmes et les architectures appropriés qui conviennent le mieux aux cas d'utilisation identifiés, et collaborer avec des data scientists et des experts du domaine pour former et affiner les modèles.
• Intégrer l'IA générative dans les flux de travail de fabrication en intégrant de manière transparente les modèles formés dans les processus pertinents, et en développant l'infrastructure nécessaire, les API et les interfaces utilisateur.
• Surveiller et améliorer continuellement en établissant des mécanismes de rétroaction robustes pour suivre les performances, analyser les résultats et itérer sur les modèles et les stratégies d'intégration pour maximiser les avantages.
• Favoriser une culture d'adoption et de collaboration en engageant des équipes transversales, en promouvant la compréhension et l'adoption de l'IA générative, et en encourageant la collaboration entre les experts du domaine et les data scientists pour une innovation continue.

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Foire aux questions

Q : Quel est l'avenir de l'IA générative dans la fabrication ?

R : L'impact futur de l'IA générative sur la fabrication est immense. Elle peut fluidifier les flux de production de bout en bout, prévoir les pannes d'équipement à l'avance, surveiller la qualité en détectant les anomalies et fournir des expériences personnalisées aux acheteurs. Avec l'évolution de l'IA générative, elle sera de plus en plus intégrée dans différentes parties de la fabrication, ce qui aura des effets tels que l'efficacité, la productivité et l'innovation.

Q : Quel est un exemple d'IA générative dans l'industrie manufacturière ?

R : Un exemple d'IA générative dans le secteur manufacturier consiste à utiliser des modèles génératifs pour générer de fausses données pour entraîner des algorithmes d'apprentissage automatique. Par exemple, les VAE ou les GAN peuvent produire des images réalistes ressemblant à des produits défectueux, permettant au modèle d'apprentissage automatique de comprendre comment identifier et catégoriser les défauts sans avoir besoin d'un grand ensemble de données de produits réellement défectueux. Cette approche peut réduire considérablement les coûts et le temps nécessaires pour la collecte de données et les processus d'étiquetage.