Société Zebra Technologiesl’un des principaux fournisseurs de solutions numériques permettant aux entreprises de connecter intelligemment les données, les actifs et les personnes, souligne que les solutions d’intelligence artificielle et d’automatisation seront essentielles pour relever les défis du vieillissement et du manque de main-d’œuvre dans le secteur industriel.
Une étude récemment publiée par le magazine The Lancet indique que 76 % des pays du monde auront des taux de fécondité inférieurs au niveau de remplacement de la population en 2050. Et d’ici 2100, ce chiffre devrait atteindre 97 %. A ce problème il faut ajouter celui mentionné Eurofonds concernant l’augmentation de l’espérance de vie et le retard de l’âge de la retraite des Européens.
« Tous ces facteurs vont avoir un impact évident sur l’innovation, la productivité et la capacité à pourvoir des postes qualifiés dans le secteur industriel. En fait, les données d’un organisme sectoriel européen montrent que 75 % des fabricants sont préoccupés par le vieillissement de leur main-d’œuvre », dit-il. Stephan Pottel, responsable de la fabrication EMEA chez Zebra Technologies. « Attirer et retenir une main-d’œuvre plus jeune est un problème permanent. L’âge moyen du personnel a augmenté et il n’est pas rare que les plus de 40 ans constituent désormais la majorité des salariés du secteur.
L’industrie est confrontée au tsunami d’une main-d’œuvre vieillissante et au défi d’attirer et de retenir les nouvelles générations, les digital natives, qui ne semblent pas trouver ces métiers intéressants.
Trois piliers stratégiques pour le secteur industriel
Les responsables du secteur industriel misent sur la numérisation et l’automatisation pour combler les pénuries de main-d’œuvre, former plus rapidement les travailleurs et mettre à leur disposition de meilleures solutions et appareils. L’application de toutes ces nouvelles technologies sera essentielle dans trois piliers stratégiques :
- Visibilité en temps réel sur les stocks, les actifs, les processus et les employés. Par exemple, un constructeur automobile a numérisé et automatisé tous les suivis et traçabilités des véhicules dans son usine à l’aide d’un système d’identification par radiofréquence (RFID). Grâce à cela, il a obtenu une amélioration de 50 % dans l’allocation des ressources et une réduction de 10 % des erreurs humaines.
- La connectivité des travailleurs de première ligne. Tous les travailleurs doivent être bien connectés, afin que les informations puissent parvenir à la bonne personne au bon moment. Une entreprise de recyclage et de revente d’automobiles, qui traite en moyenne 70 à 80 véhicules par jour, gère environ 2 000 pièces de rechange et maintient un stock d’environ 350 000 articles, a équipé ses employés d’ordinateurs portables robustes avec connectivité Wi-Fi, téléphone et talkie-walkie. -capacités talkie. Ainsi, les opérateurs de première ligne peuvent recevoir directement chaque commande avec toutes les informations nécessaires sur le produit et, de plus, leurs appareils sont connectés à une plateforme d’apprentissage automatique qui propose des métriques d’utilisation et une maintenance prédictive.
- Plus de qualité grâce à l’automatisation et à l’IA. Ces technologies amélioreront de nombreux aspects de la qualité des produits, de la détection des anomalies, du transport des matériaux, du suivi ou de la localisation. Par exemple, un fabricant de produits frais a mis en œuvre un système de préparation de commandes robotisé utilisant la vision artificielle qui a réduit les coûts totaux d’environ 75 % par rapport à d’autres options plus traditionnelles. Une autre entreprise, leader mondial du machinisme agricole, utilise déjà des solutions de vision par ordinateur dotées de capacités d’apprentissage profond avec un taux de précision de 99,5 %.
De nouveaux outils pour le travail et les tâches de demain
Le secteur industriel équipe ses ingénieurs, techniciens, programmeurs et data scientists de nouvelles solutions d’automatisation et d’IA afin qu’ils puissent effectuer leur travail plus rapidement et plus efficacement. En fait, ceux qui disposent de ces outils se différencieront des autres, car ils disposeront des connaissances et de l’expérience nécessaires dont ont besoin les usines de fabrication.
Parmi ces solutions, se distinguent les solutions de deep learning avec reconnaissance optique de caractères, qui ont été entraînées avec des milliers d’images et ne nécessitent pas de connaissances techniques spécialisées. D’autres, cependant, fonctionnent comme des environnements prêts à l’emploi permettant aux programmeurs et aux data scientists de créer leurs propres environnements. propres outils.
Les technologies d’IA et d’automatisation permettent d’améliorer la productivité du travail et contribueront donc à remédier aux pénuries de main-d’œuvre. Une étude de McKinsey suggère que près de 30 % du total des heures de travail pourraient être automatisées au cours de la prochaine décennie, ce qui entraînerait une nette augmentation de la demande de main-d’œuvre dans les disciplines STEM.
