Louis Columbus a publié un article dans Forbes intitulé « 10 Ways Machine Learning Is Revolutionizing Manufacturing In 2018 » dans lequel il souligne :
- Améliorer les rendements de fabrication, réduire les taux de rebut et optimiser les opérations de fabrication est réalisable grâce à l'apprentissage automatique.
- La gestion des actifs, la gestion de la chaîne d'approvisionnement et la gestion des stocks sont les domaines les plus dynamiques d'adoption de l'intelligence artificielle, de l'apprentissage automatique et de l'IoT dans la fabrication aujourd'hui.
- Selon PwC, l'adoption par les fabricants de l'apprentissage automatique et de l'analyse pour améliorer la maintenance prédictive devrait augmenter de 38 % au cours des cinq prochaines années.
- McKinsey prévoit que l'apprentissage automatique réduira les erreurs de prévision de la chaîne d'approvisionnement de 50 % et réduira les ventes perdues de 65 % grâce à une meilleure disponibilité des produits.
- Améliorer la précision des prévisions de demande pour réduire les coûts énergétiques et les écarts de prix négatifs grâce à l'apprentissage automatique révèle également l'élasticité-prix et la sensibilité au prix.
- L'automatisation de l'optimisation des stocks à l'aide de l'apprentissage automatique a amélioré les niveaux de service de 16 % tout en augmentant simultanément la rotation des stocks de 25 %.
- Combiner la surveillance en temps réel et l'apprentissage automatique optimise les opérations en atelier, en fournissant des informations sur les charges au niveau des machines et les performances des plannings de production.
- Améliorer la précision de détection des coûts de dégradation des performances dans plusieurs scénarios de fabrication réduit les coûts de 50 % ou plus.
- Un fabricant a pu réaliser une réduction de 35 % du temps d'essai et d'étalonnage grâce à une prédiction précise des résultats d'étalonnage et de test à l'aide de l'apprentissage automatique.
- Améliorer les taux de rendement, la précision de la maintenance préventive et les charges de travail par actif est désormais possible en combinant l'apprentissage automatique et le Taux de Rendement Global (TRG).
SOURCE : https://www.forbes.com/sites/louiscolumbus/2018/03/11/10-ways-machine-learning-is-revolutionizing-manufacturing-in-2018/#1b56484523ac
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