Le cycle de vie du produit (PLM) intelligent : Comment l'IA affectera le PLM
- 03/06/2024
L'intelligence artificielle (IA) va affecter tous les aspects de notre vie professionnelle dans les années à venir, qu'il s'agisse de l'innovation, du développement de produits ou de la gestion du cycle de vie des produits (Product Lifecycle Management - PLM).
Vous avez peut-être déjà vu ou entendu comment Microsoft s'est imposé avec succès comme l'un des principaux acteurs de l'intégration de l'IA. Avec Copilot, Microsoft a montré comment l'IA peut contribuer à automatiser les tâches de routine, à prédire les défaillances des produits et à optimiser les processus de conception.
L'approche de Microsoft illustre la manière dont l'IA peut améliorer considérablement divers processus et automatiser des tâches manuelles telles que la gestion de documents et la collecte de données. Si l'on considère la manière dont Microsoft a abordé la question de l'IA, il y a fort à parier que la vague de l'IA touchera également le PLM dans les années à venir. Il est donc essentiel que les entreprises soient proactives et ouvertes aux nouvelles technologies, qui peuvent grandement contribuer à rationaliser les processus, à pointer les faiblesses, à réduire les pertes de temps et le risque d'erreurs, à automatiser les tâches et bien plus encore lorsque la grande vague d'IA touchera tôt ou tard le PLM.
Cela ne veut pas dire que nous laissons à l'intelligence artificielle le soin de prendre les grandes décisions et de faire les choix décisifs. Il sera toujours nécessaire de pouvoir attribuer la responsabilité à une personne ou à un organisme - par exemple lorsqu'il s'agit d'exigences absolues ou d'une conformité spécifique. Mais pour automatiser les tâches manuelles quotidiennes et améliorer les résultats de l'entreprise, l'IA peut être décisive.
Nous avons identifié quelques-uns des domaines clés dans lesquels l'IA devrait influencer le paysage PLM et contribuer à une approche encore plus intelligente de la gestion du cycle de vie des produits :
1. Gestion des exigences et traçabilité
La gestion des exigences est cruciale dans le processus de développement d'un produit, car elle implique la collecte, l'analyse et la définition des besoins et des attentes des utilisateurs finaux d'un produit. L'IA, y compris le traitement du langage naturel et la capacité de créer des synthèses de grandes quantités d'informations sous forme de documents, de vidéos et d'autres sources de données, peut contribuer à améliorer encore les spécifications des nouveaux produits. Avec de meilleures spécifications, la possibilité de formuler des exigences plus strictes pour les nouveaux produits augmente.
2. Développement plus rapide des produits
La réutilisation des données est essentielle pour un développement efficace des produits, car elle aide les entreprises à minimiser la duplication du travail et à réduire les coûts. Les systèmes alimentés par l'IA peuvent analyser de grandes quantités de données provenant de diverses sources afin d'identifier des modèles et des dépendances qui peuvent optimiser le processus et aider les entreprises à prendre des décisions mieux informées sur la base de données historiques.
3. Automatisation et efficacité
La capacité de l'IA à automatiser les tâches monotones permettra aux entreprises de libérer le temps précieux de leurs employés, qui pourront alors se consacrer à des tâches et à des décisions plus complexes et plus stratégiques. Cela permettra de créer un processus de travail plus efficace et de libérer des ressources pour se concentrer sur l'innovation et la créativité dans le développement de produits.
4. Prédictions pouvant contribuer à réduire les erreurs
L'un des avantages les plus convaincants de l'IA est sa capacité à faire de faibles prédictions. En analysant de grandes quantités de données historiques, l'IA peut identifier des modèles et des opportunités de défaillance potentielle, ce qui peut entraîner une réduction significative des coûts et une amélioration de la qualité des produits. Cette approche proactive permettra de traiter les erreurs avant qu'elles ne se propagent, renforçant ainsi la réputation de l'entreprise et la confiance des clients.
5. Optimiser le processus de conception
En analysant les données, l'IA peut fournir des indications sur la manière dont les conceptions peuvent être améliorées sur la base des expériences passées et des tendances du marché. Les entreprises seront ainsi en mesure de répondre à l'évolution des besoins des clients avec une rapidité et une précision inégalées jusqu'à présent.
Soyez un pionnier de l'avenir de la gestion du cycle de vie des produits (PLM) et sentez la différence
Bien entendu, la présence de l'IA dans le PLM ne se limite pas à l'automatisation des tâches, mais crée également des opportunités pour améliorer la prise de décision, l'utilisation des données et l'expérience de l'utilisateur. La fusion virtuelle entre l'expertise humaine et la technologie de l'IA ouvre la voie à une approche plus intelligente, proactive et compétitive du développement de produits.
À l'avenir, il est essentiel que les entreprises adoptent cette transformation, intègrent l'IA dans leurs stratégies PLM et prennent des décisions éclairées sur la base de l'intelligence apportée par la technologie. Celles qui parviendront à tirer parti de l'IA pour affiner leur gestion du cycle de vie des produits bénéficieront non seulement d'un processus plus rapide et plus efficace, mais créeront également des produits plus conformes aux besoins et aux attentes du marché.
Toutefois, pour que l'IA puisse apporter une contribution significative, il est nécessaire que le matériau sur lequel elle repose présente une certaine qualité. L'IA ne crée pas de l'ordre dans le chaos, mais peut créer plus d'ordre et de valeur à partir de quelque chose qui est déjà bon. Nous pensons qu'il en va de même pour le PLM : les bases doivent être en place avant que des technologies telles que l'IA puissent intervenir et faire les dernières différences positives.
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