Obtenir de meilleures analyses fonctionnelles: la clé est dans le Big Data

Contrairement à ce qui se dit, l’Intelligence Artificielle (IA) ne va pas remplacer les personnes. Elle doit être envisagée comme une alliée, car nous parlons d’un progrès plus tourné vers l’optimisation des processus professionnels, comme peuvent l’être les processus d’automatisation des tâches. L’IA la plus étendue actuellement se fonde sur l’apprentissage à partir des questions et des suggestions proposées aux humains face aux défis que posent les différents processus. L’automatisation complète n’est possible que sur des processus très simples, généralement de peu de valeur ajoutée.

Dans le secteur de l’industrie de la tôle et du métal, la budgétisation d’une commande est complexe. D’abord parce que le client souhaite recevoir son devis le plus rapidement possible, ensuite parce que le devis doit comporter certaines variables qui, à l’image d’un puzzle, doivent parfaitement concorder pour tirer le meilleur bénéfice des matériaux et ajuster l’offre au profil du client tout en maintenant une marge appropriée.

La perte de matériaux et le manque de souplesse dans le nesting ou imbrication des pièces sont deux des problèmes les plus fréquents des entreprises transformatrices de métal qui ralentissent la réponse de la société à ses clients et augmentent le prix du processus. Cela est dû au fait qu’elles n’utilisent pas la technologie adéquate pour tirer profit au maximum de chaque tôle pendant le processus de découpe et/ou au fait que ce processus se fait manuellement ou via des solutions plus lentes. En même temps, on ne peut pas dénigrer le travail de l’ingénieur de production, qui est un expert en optimisation des imbrications et des usinages, puisque son intervention dépend de l’augmentation de la marge pour chaque ordre de production reçu.