L’intelligence artificielle et le LLM améliorent la chaîne d’approvisionnement

Flocon de neige analyse les tendances du marché manufacturier pour 2024 : adoption d’applications d’IA, plus grande productivité et efficacité des chaîne d’approvisionnement.

L’IA générative révolutionne l’accessibilité des données et alimente l’innovation dans le secteur manufacturier

La valeur intrinsèque de l’IA générative et des LLM réside dans la capacité à extraire des données complexes et des informations analytiques grâce au langage naturel. En plus de répondre aux questions, l’IA générative orchestre les flux de travail analytiques, facilitant plus que jamais la résolution des problèmes de production ou l’optimisation du processus lui-même. Grâce à l’itération, vous pouvez explorer vos données, tester des hypothèses et profiter des capacités d’apprentissage automatique et de simulation entièrement gérées par le logiciel.IA générative. Il n’y a jamais eu de moyen plus accessible et plus transparent d’identifier numériquement les opportunités et d’accélérer le processus d’amélioration continue, ce qui entraîne une réduction des défauts, des temps de cycle et des coûts de production.

La maintenance des machines basée sur l’IA améliorera la productivité des usines

Les lignes de production dépendent entièrement de l’efficacité et de la disponibilité. Les données permettent déjà une maintenance prédictive visant à maximiser la disponibilité des machines de production. Cependant, il y aura toujours des problèmes inattendus qui devront être résolus en temps réel. Comprendre la relation entre les données générées et les procédures documentées par machineriele dépannage et les réparations basés sur l’IA permettront aux lignes de production de revenir pleinement opérationnelles plus rapidement que jamais.

L’IA facilite la réduction des risques liés aux chaînes d’approvisionnement mondiales

En raison de la consolidation du secteur, de nombreux fabricants disposent souvent de plusieurs systèmes ERP, dont les données cloisonnées ont historiquement empêché une vision claire de l’ensemble de la chaîne d’approvisionnement. Cependant, lorsque ces organisations éliminent les silos de données et exploitent des outils tels que les LLM, les utilisateurs peuvent acquérir un nouveau niveau de compréhension, ainsi qu’une plus grande transparence, démocratisation, contexte, etc. Un accès simplifié aux techniques probabilistes, notamment la prévision, la planification et l’optimisation des itinéraires, améliorera la résilience et l’efficacité des chaîne d’approvisionnementconduisant à une plus grande rentabilité et à la satisfaction des clients.

L’ingénierie des données évoluera – et sera très valorisée – dans un monde d’intelligence artificielle

On dit souvent que la révolution de l’intelligence artificielle remplacera le rôle de ingénieur de données. Ce n’est pas le cas : en fait, leurs compétences en matière de données seront plus importantes que jamais, mais de manière nouvelle et différente. Pour suivre l’évolution, les ingénieurs de données devront comprendre comment l’IA générative ajoute de la valeur, comment consommer un modèle et l’introduire dans un pipeline de données pour automatiser son extraction. Ils devront également superviser et comprendre le travail de l’IA. Les pipelines de données qu’ils construisent et gèrent seront peut-être le premier lieu de connexion avec les grands modèles de langage qui permettront aux entreprises de libérer la valeur réelle des données.

Les outils en libre-service optimisés par LLM amélioreront l’expérience client sur tous les canaux d’assistance.

Selon IDC, près de la moitié des décideurs et influenceur dans le secteur manufacturier ont indiqué que l’amélioration de la satisfaction des clients était une priorité commerciale. Les grands modèles de langage et les outils d’intelligence artificielle générative représenteront donc le salut des fournisseurs en 2024. Qu’il s’agisse de proposer aux clients des outils en libre-service leur permettant de retrouver simplement et facilement des informations disponibles mais difficiles à trouver (ce qui ne fait qu’ajouter à la frustration) ), qu’il s’agisse d’apporter ces fonctionnalités directement au service client qui sera enfin en mesure d’accompagner les clients avec la précision et la rapidité qu’ils attendent, LLM supportés par le big data va changer les cartes sur la table en termes d’expérience client.