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Le process mining et l'IA copilotent la production chez Mercedes-Benz

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Mercedes-Benz a déployé une plateforme de process mining basée sur l'IA afin en particulier de connecter les données issues de sa production et de sa logistique. Un système qui lui permet de désiloter les données et de disposer d'un jumeau numérique de son appareil industriel.

PublicitéLe géant allemand de l'automobile Mercedes-Benz explique avoir augmenté la fiabilité de ses livraisons et accéléré ses processus de décision en production avec la digitalisation et l'IA. L'industriel s'est entre autres doté d'une plateforme de process mining éditée par son compatriote Celonis pour centraliser et connecter les données de ses systèmes de production et de logistique mondiaux, désiloter les data isolées dans les différentes fonctions (supply chain, production, qualité,après-vente, etc.) et donner l'accès à ces données à tous ceux qui en ont besoin dans l'entreprise. La plateforme sert en particulier au système de production MO360 de Mercedes-Benz, qui connecte en temps réel ses plus de 30 usines. Celui-ci assiste le constructeur dans la production de modèles électriques, hybrides et thermiques sur une même ligne et l'adaptation de la production de véhicules électriques à demande. Il repose notamment sur l'utilisation d'un jumeau numérique basé sur la solution Nvidia Omniverse et des applications d'IA.

Gestion des commandes, SAV et qualité

L'approche digital first en production privilégiée par le constructeur allemand exige par ailleurs une transparence totale sur l'ensemble du réseau de production, pour toutes les commandes de véhicules, tous les composants et tous les processus. Or, Celonis Process Intelligence combine process mining et IA pour lier les data des différents processus à leurs contextes métiers respectifs. La plateforme exploite les données brutes extraites des différents systèmes, des applications et des terminaux pour créer un jumeau numérique dynamique des processus de l'industriel.

Mercedes-Benz utilise actuellement cette approche dans trois domaines. Le premier concerne les commandes et les livraisons. Des assistants de genIA réalisent des prévisions de délais de livraison, optimisent l'ordonnancement et réduisent les risques de retards. Pour le deuxième domaine d'application, l'après-vente, le constructeur identifie avec le process mining, les goulots d'étranglement dans la logistique des pièces détachées et raccourcit les délais de réponse aux demandes des clients. Enfin, pour la gestion de la qualité, 3e domaine concerné, l'IA détecte les anomalies et repère ainsi les écarts avant qu'ils n'affectent réellement la qualité de la production.

L'essentielle transparence des données

Selon Jörg Burzer, membre du directoire de Mercedes-Benz Group AG en charge de la production, de la qualité et de la supply chain, plusieurs centaines d'employés utiliseraient déjà la plateforme. « Nous obtenons une transparence totale des données au sein de notre réseau de production et tout au long de notre chaîne d'approvisionnement pour que nos équipes travaillent plus rapidement et avec plus de précision, explique-t-il. Nous identifions les changements plus tôt, nous réagissons plus rapidement aux évolutions du marché et nous utilisons l'IA uniquement de manière ciblée. »

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Article rédigé par

Bernd Reder (CIO Allemagne, adapté par E. Delsol)

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