Des algorithmes au service des décisions industrielles.
Mieux planifier des milliers d’opérations, augmenter la capacité des équipements existants, dimensionner les investissements ou réduire les moyens nécessaires aux essais : l’IA et la data science apportent des réponses concrètes aux enjeux de performance industrielle.
Au-delà de l’IA générative et des agents, le machine learning, les modèles d’optimisation et les jumeaux numériques permettent déjà d’obtenir des résultats mesurables et d’éclairer les décisions à partir des données et des contraintes opérationnelles.
Chez Avencore, l’expertise industrielle et la modélisation mathématique sont associées pour répondre à ces problématiques de décision complexes.
À travers six retours d’expérience anonymisés, Avencore illustre ces applications dans les achats, la logistique, la production et l’ingénierie.
- Achats : mieux évaluer les prix fournisseurs.
Un modèle de machine learning analyse les plans 3D et les caractéristiques techniques des produits pour estimer leur coût et préparer les négociations.
Résultat : 5 % d’économies mises en œuvre sur une famille d’achats à forts volumes et des consultations fournisseurs 25 % plus rapides.
- Logistique : réduire les kilomètres parcourus pour approvisionner une usine.
Un modèle recalcule les tournées de plusieurs centaines de fournisseurs en tenant compte de leurs contraintes de livraison.
Appliquée aux trajets de 2025, la simulation identifie un potentiel de réduction de 38 % des coûts de transport et de 48 % des kilomètres parcourus.
- Production : tester les options avant d’investir.
Dans l’agroalimentaire, un jumeau numérique compare plusieurs scénarios combinant amélioration des équipements existants, élargissement des horaires et ajout de lignes.
Il démontre qu’il est possible d’absorber 30 % de production supplémentaire et permet de recalculer un scénario en 20 secondes lorsque les hypothèses changent.
- Production : augmenter la capacité sans acheter de nouvelles machines.
Chez un équipementier de l’aéro, les opérations de traitement de surface freinent la montée en cadence.
En optimisant l’affectation et l’ordre de passage des pièces sur les équipements existants, le modèle montre que l’atelier pourrait traiter 40 % de volume supplémentaire sans investissement additionnel
- Industrie de l’emballage : mieux planifier pour livrer à l’heure.
Un modèle ajuste le planning aux capacités des lignes, aux changements de série et aux priorités de livraison.
Résultat : une amélioration de 8 points du taux de livraison à l’heure (= 8 livraisons ponctuelles de plus pour 100 livraisons).
- Ingénierie : accélérer le temps de développement des systèmes complexes (dans la défense par exemple)
Un modèle optimise la configuration des prototypes et l’ordre des essais pour réutiliser davantage les équipements.
Un premier test a montré qu’il était possible de réduire de 15 % des coûts non récurrents et de 25 % des équipements matériels nécessaires.
