Les 6 façons dont le Machine Learning génère du profit pour votre entreprise

L’introduction de machines connectées dans des environnements industriels a élevé les standards de qualité, conduit à des profits accrus et amélioré la maintenabilité de l’équipement de fabrication et des produits finis. Les fabricants qui ont mis en relation leur production avec d’autres services de l’entreprise (y compris la conception, la vente et la chaîne d’approvisionnement) voient rapidement des bénéfices grâce au Machine Learning.

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Voici 6 des nombreuses façons dont le Machine Learning impacte les entreprises industrielles :

Changer les méthodes de relation client

Un bon indicateur de ce qu’apportent le Machine Learning et l’intelligence artificielle à la gestion des relations avec la clientèle, est l’acquisition de plusieurs entreprises de Machine Learning et Intelligence Artificielle par Salesforce. Depuis 2014, la firme s’est offerte 6 entreprises, qui ont mené à l’élaboration de nouveaux produits, susceptibles d’apporter 653 millions de dollars.

 

Amélioration spectaculaire de la qualité des produits et services

La qualité d’un produit et des services sont tissés dans chaque aspect du workflow de votre entreprise. Les responsables de cellule de production influent sur le service à la clientèle en veillant à ce que les produits se déplacent de manière optimale dans leur cellule et que les déchets soient réduits au minimum, réduisant ainsi les coûts. Les chefs d’équipes de vente assurent la qualité des produits en comprenant les besoins des clients et en travaillant avec les équipes de conception pour développer les solutions les mieux adaptées. Avec le Machine Learning, les équipes de direction sont en train de mieux comprendre comment les décisions en amont et en aval de certains points du cycle de production ont un impact sur la qualité des produits et des services, et quel est cet impact.

 

Optimisation des processus avec plus de précision et de meilleurs résultats

Le monde sans répit de la fabrication exige que les dirigeants examinent constamment l’impact de chaque décision et fassent des compromis basés sur les demandes de calendrier, les disponibilités matérielles et des machines, et les besoins des clients. Prioriser chaque demande tout en gérant simultanément les déchets, l’efficacité des équipements et des ressources humaines a toujours été un défi pour les dirigeants de fabrication; L’optimisation de chacun de ces aspects pour améliorer les rendements et les bénéfices est un acte d’équilibrage qui demande du soin. L’accès rapide à des données fiables améliore considérablement la capacité des dirigeants à prendre les meilleures décisions.

Améliorer la compétitivité des prix sans compromettre les bénéfices

Avec tant de fabricants disponibles, la demande pour fournir des produits de haute qualité au meilleur prix possible n’a jamais été aussi élevée. Les chaînes d’approvisionnement intégrées, en particulier celles qui ont relié certains aspects de leurs propres systèmes internes à ceux de leurs fournisseurs, peuvent fournir aux clients des prix variables qui clôturent l’opération tout en maintenant les marges dont l’entreprise a besoin.

MaaS (la fabrication en tant que service) et la fabrication à la demande deviennent une réalité

À mesure que les différents services de l’entreprise sont intégrés, les prochaines lacunes logiques à combler sont celles qui existent entre le client final, le constructeur d’origine (OEM) et les fournisseurs de matériel. Les avantages des services d’abonnement (prix constants, service fiable, évolutivité) coulent dans tous les aspects de l’entreprise commerciale. Les commandes des clients finaux stimulent la demande tandis que la collecte de données et le Machine Learning facilitent la prévision de ces besoins. En raison de ces données, les cycles de production, même ceux des produits hautement personnalisés, sont rapidement évolutifs.

 

Amélioration de l’analyse de maintenance prédictive et de l’efficacité de conduite grâce aux stations d’entretien, de réparation et de révision (MRO)

L’entretien a toujours été un facteur de coût dans les industries qui dépendent d’équipements coûteux sur le terrain. Dans ces industries, effectuer l’entretien sur le terrain juste au bon moment (avant que l’équipement échoue, mais pas aussi tôt que de se débarrasser de la vie excédentaire du produit) a un impact considérable sur la rentabilité et la sécurité. L’équipement qui doit être retourné à une station MRO est soumis à un examen encore plus important car cela peut signifier qu’une partie de la flotte est inaccessible jusqu’à ce que l’équipement soit retourné. Le Machine Learning et la collecte de données améliorent considérablement la planification de maintenance, réduisant les temps d’arrêt des équipements et générant une plus grande rentabilité.

 

L’IoT industriel ne concerne pas seulement le fait de relier les machines d’un secteur de l’entreprise ou de relier les différents services – Il apporte les avantages des algorithmes itératifs à l’entreprise dans son ensemble. Les données sont collectées, analysées et utilisées pour apporter des modifications mineures à des points spécifiques du cycle de vie du produit. Ces modifications sont ensuite acceptées ou annulées en fonction des résultats d’une analyse supplémentaire. Les fabricants industriels sont bénéficiaires grâce à l’amélioration continue des algorithmes Machine Learning, qui analysent de nombreuses itérations et s’améliorent de ce fait rapidement.

 

 

Source : «  10 Ways Machine Learning Is Revolutionizing Manufacturing  »