Comment construire une proposition de valeur autour de l’IA et de la Data ?

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Comment intégrer l’IA et la Data dans son portefeuille de produits ?

De plus en plus d’industriels cherchent à intégrer ces nouvelles technologies et la Data dans leur portefeuille de produits ou de services mais ne savent pas comment procéder ni par où commencer.

Voici les étapes :

  • Avant de se lancer dans des investissements il faut revenir aux besoins des clients. La maturité digitale est une variation importante dans le besoin des clients.
  • Il faut ensuite comprendre et cerner quelles sont les solutions disponibles sur le marché. Pour ce faire il faut réussir à comprendre quel est la chaine de valeur et le périmètre exact du digital sur ce marché.

Pour le contrôle qualité dans l’industrie pharmaceutique, nous avons des solutions très proches des machines et qui leur permettent de communiquer entre elles. Nous avons des solutions transverses qui vont récupérer de la data de différents logiciels. Elles pourront par exemple prédire le contrôle qualité, et la qualité d’un produit, en fonction des paramètres de production de la ligne.

Il est important de prioriser ces solutions en fonction de ce qui fait sens au marché, au client mais aussi aux concurrents.
C’est cette priorisation qui va permettre de sélectionner les concept digitaux qui va apporter de la valeur au client.

Comment IAC accompagne les industriels ?

Chez IAC nous déroulons une approche adaptée à chaque marché pour répondre aux besoins spécifiques des clients.

Concrètement, on réuni nos chercheurs en intelligence artificielle et nos consultants qui ont une connaissance pointue de l’industrie et du sujet. Ainsi, nous repensons les architectures Big Data, explorons des solutions cloud ou installons de l’IoT.

Quelles sont les voies de progrès ?

En production aujourd’hui, nous arrivons à faire remonter beaucoup de données qui portent un grand nombre d’informations intéressantes. Nous peinons cependant encore à avoir une uniformité des moyens de communication entre les machines.

Cela rend l’interprétation des données très difficile, notamment pour la maintenance prédictive d’un atelier en entier.

Lorsque nous réussirons à établir et implémenter un standard de communication nous débloquerons un potentiel immense pour intelligence artificielle.

Tangible results at each mission

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