Microsoft et SAP mettent encore plus d’IA dans le manufacturing et la supply chain

L’IA au service de la gestion des données OT et IT

Les capacités d’IA pour Microsoft Fabric, et le modèle d’IA générative pour les usines sont actuellement en preview privés. La disponibilité générale est prévue plus tard dans l’année.

Les deux capacités visent à aider les entreprises à gérer, analyser et utiliser les données provenant des systèmes de fabrication, résume Kathleen Mitford, vice-présidente du marketing industriel mondial chez Microsoft. Les fonctionnalités de Microsoft Fabric permettent aux fabricants d’intégrer leurs données opérationnelles (OT) aux données IT, ainsi que d’encourager les efforts de numérisation.

Par exemple, si un produit a connu des problèmes de qualité, un ingénieur voudra savoir quels sont les problèmes rencontrés sur la chaîne de production afin de pouvoir y remédier lors de la prochaine itération, illustre Kathleen Mitford.

« Même lorsque vous créez une nouvelle version d’un produit, vous gagnez à comprendre ce qui s’est passé dans le passé », assure-t-elle. « Or ces données étaient auparavant très difficiles à obtenir ».

Le modèle de copilote permet par ailleurs de développer des assistants à base d’IA génératifs. Ces assistants peuvent être interrogés en langage naturel par les ouvriers, par exemple sur des problématiques de maintenance. La réponse s’appuie sur des ressources diverses comme les bases de connaissances, la documentation, les matériels de formation, ou encore les systèmes de gestion d’assets.

Les nouvelles fonctionnalités d’IA pour Dynamics 365 Supply Chain Management sont conçues pour retracer le parcours d’un produit tout au long de la chaîne d’approvisionnement, afin de prévenir ou d’atténuer les perturbations, explique Microsoft. Les clients utilisent une interface pour interroger et analyser les données de la chaîne d’approvisionnement. La preview privée arrive d’ici peu.

Enfin, les nouvelles fonctionnalités de Copilot dans Dynamics 365 Field Service permettent aux supports et aux techniciens de trouver des informations, de résoudre des problèmes, de tenir les clients informés et de générer des résumés de leur travail.

SAP ajoute l’IA à la chaîne d’approvisionnement

SAP a également dévoilé des capacités d’IA pour ses applications cloud dédiées au manufacturing. Là encore, le but est d’aider les industriels à utiliser leurs propres données en temps réel pour prendre de meilleures décisions afin d’améliorer le développement de produits et l’efficacité de la fabrication, vante l’éditeur allemand.

Les nouvelles capacités d’IA sont intégrées dans les applications SAP et comprennent les éléments suivants :

• Dans SAP Digital Manufacturing : les clients peuvent utiliser de grandes quantités de données issues des machines et intégrer l’IA pour automatiser et moderniser les processus de production, comme la visualisation des inspections.
• Dans SAP Asset Performance Management ; l’IA connecte et gère les appareils IoT et les données des capteurs pour la surveillance à distance afin d’améliorer les stratégies de maintenance et d’agir sur les prédictions ou les conditions spécifiques, comme la détection des anomalies.
• Dans SAP Field Service Management : l’IA génère des itinéraires en utilisant des données historiques et en temps réel pour planifier les itinéraires les plus efficaces pour les techniciens qui sont les plus à même de résoudre un problème.

Les industriels recherchent des applications d’IA clés en main

Pour Ray Wang, analyste et fondateur de Constellation Research, deux facteurs sont à l’origine de l’essor de l’IA dans les systèmes industriels.

D’une part, la numérisation de l’industrie manufacturière est désormais beaucoup plus poussée, ce qui permet de disposer d’un grand nombre de données pour fine-tuner l’IA. D’autre part, il existe une demande croissante d’IA pour obtenir des avantages compétitifs.

« Les industriels comprennent comment les données, l’automatisation et l’IA se combinent », estime Ray Wang. « Mais ils recherchent davantage de solutions clés en main pour répondre à leurs besoins en matière de compression des marges et d’efficacité opérationnelle. »

« Les industriels comprennent comment les données, l’automatisation et l’IA se combinent. Mais ils recherchent davantage de solutions clés en main pour répondre à leurs besoins. »

Lorsque les industries commencent à étendre leurs initiatives numériques au-delà des projets pilotes, des PoC et des projets mono-sites, ils sont confrontés à des défis en matière d’intégration des données OT et IT, ajoute Paul Miller, analyste chez Forrester Research. Pour lui, pour répondre à ce besoin, les éditeurs de logiciels industriels commencent à proposer des outils cloud qui aident à gérer ces données à travers de multiples applications.

« Les dernières annonces de Microsoft sur Fabric enrichissent les capacités existantes dans ce domaine, en réduisant encore l’effort nécessaire pour travailler avec des données collectées à partir de différentes applications logicielles industrielles », commente-t-il.

Les outils d’IA générative, comme Copilot de Microsoft, offrent de puissantes capacités d’interaction avec des données qui proviennent de l’ensemble de l’entreprise, mais elles doivent être utilisées avec précaution, avertit Paul Miller.

Demander à un outil d’IA générative l’état des machines dans l’atelier ou l’heure à laquelle une cargaison arrivera à l’entrepôt est très différent de demander à l’IA générative de rédiger un courriel de marketing, estime-t-il, car les réponses doivent être factuellement exactes, data-driven, explicables et réplicables.

« Les avancées dans Fabric qui améliorent la collecte, la gestion et l’utilisation de données précises et fiables semblent, à première vue, moins intéressantes que celles de la GenAI », conclut Paul Miller. « Mais elles ont une utilité bien plus large, car des données de qualité, propres et bien gérées améliorent chaque application et chaque workflow, qu’ils soient alimentés par la GenAI ou non ».