Siemens intègre l’IA générative à l’ensemble du cycle de maintenance
Avec ses copilotes, Siemens entend exploiter l’IA générative sur l’ensemble de la chaîne de valeur de la conception et de la planification à l’ingénierie, en passant par les opérations et les services.
Le projet est ambitieux : transformer les opérations de maintenance prédictive. « Nous voulons permettre aux industries de passer en toute fluidité de stratégies de maintenance réactives à proactives et, ce faisant, de gagner en efficacité et en résilience dans un paysage industriel de plus en plus complexe », explique Margherita Adragna, CEO, Digital Enterprise Services, Siemens Digital Industries
S’intégrant à l’ensemble de la chaîne de valeur -de la conception aux services- les nouveaux copilotes alimentés par l’IA générative sous le nom de Siemens Industrial Copilots permettent aux équipes d’ingénierie de générer du code pour les automates programmables dans leur propre langue, d’accélérer la génération de code SCL (Structured Control Language) d’environ 60%, mais aussi de réduire les erreurs et le besoin de connaissances spécialisées. A la clé, un gain de temps de développement, une meilleure qualité et une productivité accrue à long terme, assure l’industriel. Si certains assistants sont disponibles dans l’immédiat, d’autres arriveront courant 2025.
Dépasser les pratiques de maintenance traditionnelle
Siemens veut proposer une stratégie proactive plutôt que réactive aux entreprises. C’est une suite complète de copilotes qui vient d’être présentée. Tous répondent aux normes industrielles pour les secteurs de la fabrication discrète et de la fabrication de procédés. Pour Margherita Adragna, il s’agit de dépasser les pratiques de maintenance traditionnelles pour adopter une approche intelligente basée sur les données.
C’est ainsi que la solution Senseye Predictive Maintenance, optimisée pour Microsoft Azure, sera enrichie de deux nouvelles offres. En pack d’entrée, d’abord, la solution offre une introduction accessible et économique à la maintenance prédictive, combinant des conseils de réparation basés sur l’IA et des fonctionnalités prédictives de base. Elle aide les entreprises à passer d’une maintenance réactive à une maintenance conditionnelle en offrant une connectivité limitée pour la collecte de données de capteurs et la surveillance de l’état en temps réel. Grâce au dépannage assisté par l’IA et à des exigences d’infrastructure minimales, les entreprises peuvent réduire les temps d’arrêt, améliorer l’efficacité de la maintenance et poser les bases d’une maintenance prédictive complète.
En version évolutive, ensuite, pour les entreprises souhaitant transformer complètement leur stratégie de maintenance, Senseye Predictive Maintenance sera renforcé par les fonctionnalités de Maintenance Copilot. Les clients pourront prédire les pannes avant qu’elles ne surviennent, optimiser la disponibilité et réduire les coûts grâce aux informations générées par l’IA. Offrant une évolutivité à l’échelle de l’entreprise, des diagnostics automatisés et des résultats commerciaux durables, cette solution aide les entreprises à dépasser la maintenance traditionnelle, en optimisant les opérations sur plusieurs sites tout en favorisant l’efficacité et la résilience à long terme.
Un gain de temps d’au moins 25 %
Cette nouvelle offre couvre l’intégralité du cycle de maintenance, de la réparation réactive aux stratégies prédictives et préventives, en exploitant des informations générées par l’IA générative qui optimisent la prise de décision et l’efficacité dans les environnements industriels.
A entendre Margherita Adragna, les stratégies de maintenance traditionnelles entraînent souvent des temps d’arrêt coûteux et d’autres inefficacités. « Siemens relève ce défi en intégrant des solutions de maintenance basées sur l’IA qui aident les entreprises à optimiser les performances de leurs actifs et à maximiser la disponibilité opérationnelle. La fusion de l’IA générative et de la maintenance prédictive permet d’exploiter des données en temps réel et des analyses avancées pour garantir des interventions rapides et une planification stratégique. »
Les premiers cas d’utilisation pilotes auraient montré que l’Industrial Copilot pour la maintenance permet de gagner en moyenne 25 % de temps de maintenance réactive.
