Exploiter la puissance de l’IA
pour une résolution plus rapide des problèmes

Andreas Eschbach, PDG et fondateur

Des problèmes inattendus d’équipement ou de qualité peuvent compromettre la production dans l’industrie chimique ou pharmaceutique, avec de graves conséquences sur les quotas de production, les délais de livraison et les résultats financiers. Il est essentiel de résoudre rapidement les problèmes pour préserver la confiance des clients et assurer le bon déroulement des opérations. Les fabricants peuvent tirer parti de l’intelligence artificielle (IA) pour accélérer la résolution des problèmes et mettre en œuvre des mesures d’atténuation proactives afin de minimiser les futurs temps d’arrêt.

Le problème de la résolution des problèmes

Imaginez le scénario suivant : Le technicien d’une usine de fabrication de produits pharmaceutiques remarque qu’un produit a une viscosité anormalement élevée. Ce n’est pas la première fois que cela se produit, mais la fois précédente remonte à plusieurs années et l’employé expérimenté qui s’en était occupé a pris sa retraite depuis longtemps. S’agit-il d’un problème de contrôle de la température dans le mélangeur ? D’un problème avec l’un des matériaux utilisés ? Quelque chose d’autre ? Le technicien doit se démener pour identifier la cause profonde et trouver une solution, en cherchant dans les anciennes notes d’équipe et les registres d’inspection, dans l’espoir de trouver un indice.

Ce scénario n’est que trop fréquent dans l’industrie chimique et pharmaceutique. Très peu de problèmes de fabrication sont en fait nouveaux. Traditionnellement, les salariés les plus âgés et les plus expérimentés de l’usine étaient une ressource de confiance en cas de problèmes inattendus : Avez-vous déjà rencontré de problème ? Qu’avez-vous fait ? Comment pouvons-nous éviter que cela se reproduise ? Ce type de connaissances institutionnelles, appelées connaissances tacites, est d’une grande valeur pour la résolution des problèmes. Toutefois, avec le départ à la retraite de nombreux employés expérimentés et les changements fréquents d’emploi des nouvelles générations, ces connaissances sont de plus en plus difficiles à conserver et à exploiter. La perte de cette expertise représente un défi important pour les fabricants de produits chimiques et pharmaceutiques en matière de diagnostic et de résolution des problèmes.
Où les employés peuvent-ils trouver les réponses ? Souvent, les indices permettant de résoudre un problème particulier sont cachés dans les enregistrements historiques tels que les notes d’équipe, les rapports de maintenance et d’inspection, et les données du système d’exécution de la fabrication (MES) ou du logiciel de gestion des processus d’usine (PPM). Le problème est que ces sources d’informations sont souvent vastes, peu structurées et réparties entre plusieurs systèmes, et il est donc difficile pour les employés de localiser les informations spécifiques dont ils ont besoin. Passer au crible toutes ces données manuellement peut s’avérer long et inefficace, surtout lorsque chaque minute compte dans la résolution d’un problème de production. Cette approche fragmentée peut entraîner des retards dans la résolution des problèmes, ce qui se traduit par des temps d’arrêt longs, des objectifs de production non atteints et une augmentation des coûts.
Et s’il existait un moyen plus rapide d’accéder à ces informations et de résoudre les problèmes ? C’est là que l’IA entre en jeu.

Résoudre les problèmes grâce à l’IA

Les nouveaux outils d’IA utilisent l’apprentissage automatique (ML) et le traitement du langage naturel (NLP), ce qui aide les employés à trouver les réponses enfouies dans les données de l’usine. Ces solutions basées sur l’IA excellent dans le traitement et l’analyse de grandes quantités de données provenant de diverses sources, telles que les notes d’équipe, les rapports de maintenance, les logiciels MES et PPM, et même les données non structurées comme les e-mails ou les communications informelles entre les membres du personnel. Grâce au NLP, un système de recherche intelligente peut comprendre des requêtes en langage humain naturel et y répondre ; une très nette amélioration par rapport aux systèmes de recherche par mots clés traditionnels. Certains outils d’IA avancés, comme ceux intégrés à Seqonis, peuvent même suggérer des solutions.

La capacité de l’IA à suggérer des causes profondes et des solutions à partir de ces connaissances historiques accélère considérablement le processus de résolution des problèmes. Par exemple, en se basant sur des tendances historiques liées au problème de viscosité, l’IA peut suggérer d’augmenter la température de la ligne de transfert comme solution potentielle. En fournissant ces informations exploitables, l’IA aide les opérateurs à résoudre les problèmes plus rapidement et avec plus de précision, ce qui réduit les temps d’arrêt et minimise le risque d’erreurs coûteuses.

Les systèmes d’IA peuvent également apprendre et s’améliorer au fil du temps. Avec chaque nouveau point de données ou problème résolu, l’IA devient plus apte à prédire et à diagnostiquer les problèmes futurs. Cette capacité d’apprentissage continu signifie que plus une entreprise utilise l’IA, plus l’IA gagne en valeur et renforce son rôle dans l’amélioration de l’efficacité opérationnelle.
Les outils d’IA peuvent faire gagner des heures entières lors de l’analyse des causes profondes et de la résolution des problèmes. En outre, ils peuvent révéler et analyser des problèmes récurrents invisibles dans les goulets d’étranglement de la production, ce qui favorise l’amélioration continue.

Solutions intelligentes Seqonis : L’IA en action

Seqonis , la solution PPM d’eschbach, leader sur le marché, inclut désormais les fonctionnalités de recherche intelligente et de solutions intelligentes optimisées par l’IA. Grâce à ces outils, les opérateurs, les techniciens, les ingénieurs et les responsables du contrôle qualité peuvent rapidement retrouver des cas antérieurs de problèmes actuels, ainsi que les mesures qui ont été prises et les résultats obtenus. Cela permet d’accélérer considérablement la résolution des problèmes et aux employés de prendre des mesures d’atténuation pour relancer la production. Les solutions intelligentes résolvent cinq problèmes importants pour les fabricants :

Trouver et récupérer des connaissances historiques précieuses enfouies dans les notes d’équipe, les journaux ou les données importées telles que les notifications de maintenance, y compris les descriptions des problèmes liés aux matériaux, à l’équipement ou aux processus et les mesures correctives associées.
Structurer les connaissances en groupes et en rubriques et créer des résumés pour offrir une vue d’ensemble rapide de toutes les données disponibles.
Isoler les problèmes récurrents en identifiant les possibilités d’amélioration continue.
Traiter la surcharge d’informations en regroupant et en triant de grandes quantités de données structurées et non structurées provenant de sources variées.
Rendre l’information trouvable et utilisable au moment où les employés en ont le plus besoin grâce à des suggestions de solutions entièrement intégrées dans les flux de travail.

Les solutions intelligentes utilisent les données de l’historique de l’usine et d’autres formes de données structurées et non structurées, y compris les données antérieures à la mise en œuvre de Seqonis. L’IA est entraînée à partir de données spécifiques à l’industrie, à l’entreprise et à l’emplacement afin de pouvoir fournir des résultats adaptés au site.
La recherche intelligente et les solutions intelligentes font désormais partie de Seqonis. En intégrant l’IA directement dans les flux de travail Seqonis des employés, ces outils autonomisent les employés et aident les fabricants à exploiter leurs données historiques.
Le véritable pouvoir de l’IA dans la fabrication de produits chimiques et pharmaceutiques réside dans sa capacité à améliorer l’expertise humaine. En travaillant ensemble, l’IA et les opérateurs humains peuvent résoudre des problèmes complexes plus rapidement et plus efficacement, en veillant au bon déroulement de la production, au maintien de la qualité et à la conservation des connaissances institutionnelles.