Nous entendons beaucoup parler de la "nouvelle normalité" et de ce que cela impliquera, mais le fait est que nous ne savons pas vraiment à quoi ressemblera cette prochaine phase. Elle est encore définie par les conditions sanitaires mondiales, la politique internationale, l'évolution des réglementations et la situation générale de l'économie. C'est une grande incertitude qui nous assaille à grande échelle.

Avec ce niveau de bouleversement et d'imprévisibilité, il est impératif de modifier les méthodes de travail que nous avons utilisées ces dernières décennies. Ce qui a fonctionné dans le passé ne fonctionnera pas nécessairement dans cet environnement, et la nécessité de se tailler un véritable avantage concurrentiel sera plus grande que jamais à mesure que les entreprises s'adapteront à l'évolution des conditions. C'est un monde nouveau, et nous avons besoin de nouvelles solutions.

C'est pourquoi les entreprises sont à la recherche de technologies qui leur donneront plus de résilience, de flexibilité et d'agilité, et donc la capacité de répondre aux conditions changeantes du marché et de prospérer même en période d'incertitude. La clé de cette évolution sera le développement de processus de plus en plus autonomes qui permettront aux installations industrielles de réagir et de s'adapter instantanément aux changements tout au long de la chaîne d’approvisionnement, ce qui entraînera de nouveaux niveaux de sécurité, de durabilité et de rentabilité.

Cette vision, que nous appelons l'Usine Auto-Optimisée, est rendue possible par l'émergence d'une nouvelle technologie qui combine les données fournies par l'Intelligence Artificielle (IA) avec des modèles de principes de base spécifiques à l'industrie et une expertise de domaine. Il ne s'agit pas seulement de prendre l'IA "générique", qui peut être utilisée pour résoudre un large éventail de problèmes centrés sur les données dans tout type d'entreprise, et d'essayer de l'appliquer à une installation pétrolière, gazière ou chimique. Il s'agit d'une technologie explicitement conçue pour fournir des résultats commerciaux complets pour les besoins des industries à forte intensité de capital.

C'est pourquoi nous avons appelé cette technologie spécifiquement ciblée "IA industrielle". Elle ne remplace pas toutes les connaissances et l'expertise que nous avons accumulées au fil des décennies pour améliorer en permanence la sécurité, la fiabilité et l'efficacité des processus complexes, mais elle prend plutôt cette base d'expérience et la surcharge pour transcender l'ensemble de l'entreprise.

Par exemple, de nombreuses entreprises s'efforcent d'augmenter leurs marges en améliorant leurs processus existants afin de réduire l'écart entre les performances prévues et réelles. Cela signifie qu'il faut intégrer et aligner entièrement les fonctions-clés telles que la planification et l'ordonnancement avec des systèmes d'automatisation en boucle fermée comme le contrôle avancé des processus et l'optimisation dynamique. Des organisations de premier plan explorent déjà l'approche permettant d'augmenter l'optimisation de la production grâce à l'IA industrielle.

Il est important de noter que l'IA industrielle contribue également à créer une nouvelle catégorie de technologie de renforcement des capacités de main-d'œuvre. Cela inclut des capacités telles que l'orientation cognitive pour la prise de décision et la formation interactive des opérateurs, qui peuvent permettre aux travailleurs de tirer pleinement parti des avancées en matière d'optimisation de la production. Ces développements donnent au personnel des flux de travail guidés et un accès immédiat aux connaissances organisationnelles et aux nouvelles idées, complétant ainsi des décennies d'expérience dans l'industrie. 

Un certain nombre d'entreprises ont également adopté des solutions d'IA pour la maintenance prédictive, qui leur donnent une période d'avertissement plus longue pour les problèmes d'équipement imminents, de sorte qu'elles peuvent réellement changer la façon dont elles réagissent à un éventuel arrêt de production. Ces organisations ont la possibilité de choisir le moment de la maintenance en fonction des projections économiques globales, en tenant compte des implications de tout temps d'arrêt potentiel sur l'exploitation, la maintenance et la chaîne d'approvisionnement.

Tout cela est rendu possible grâce à une technologie qui offre une vision globale de l'ensemble des opérations. En intégrant les capacités d'IA dans les technologies d'exploitation (TO) et les technologies de l'information (TI) existantes, les systèmes industriels de demain pourront s'orchestrer à travers des silos fonctionnels et fonctionner de manière semi-autonome (et éventuellement autonome) pour générer un profit maximal. Et ils pourront le faire tout en minimisant l'impact environnemental et en assurant une plus grande fiabilité et efficacité.

 En termes simples, voici ce que la création de l'Usine Auto-Optimisée peut offrir: 

 

• Une plus grande agilité pour prospérer dans un environnement extrêmement volatile
• De nouvelles façons de renforcer les capacités de la prochaine génération de travailleurs
• La capacité à atteindre les objectifs de sécurité et de durabilité
• Une voie vers une plus grande rentabilité

 

Vous ne pouvez pas demander beaucoup plus que cela: une solution qui vous permet d'optimiser simultanément plusieurs objectifs, tout en tenant compte du contexte économique de l'ensemble de l'entreprise. C'est une perspective incroyablement excitante, à laquelle vous pouvez commencer à travailler en appliquant la technologie qui existe aujourd'hui. Je vous invite à en apprendre davantage sur les possibilités offertes dans mon nouveau dossier de direction, L'Usine Auto-Optimisée: Une Nouvelle Ère d'Autonomie Alimentée par l'IA Industrielle.