IA pour la production, l’exploitation et la maintenance
Processus, cas d’usage et architecture
RAG sur les notices et procédures, préparation de comptes rendus GMAO et analyse des historiques de panne. La maintenance prédictive repose sur des signaux fiables, des événements qualifiés et une validation temporelle. Un LLM peut assister la rédaction ; il ne remplace pas un modèle de détection ni une consigne de sécurité.
Données et applications nécessaires
GMAO, référentiel équipements, interventions, capteurs si disponibles, notices versionnées et contraintes d’exploitation. Prévoir la connectivité du terrain et les modes dégradés.
Responsabilités humaines et limites
Temps de recherche, qualité des comptes rendus, faux signaux et disponibilité. Le technicien confirme les actions et le responsable maintenance valide la planification. Aucun ordre de sécurité critique ne doit être exécuté sur la seule proposition d’un assistant.
Mesurer les bénéfices
Le pilote compare une situation initiale à un processus cible sur un échantillon représentatif. Le métier définit les seuils de qualité et le droit de revenir au traitement manuel avant le lancement.
Mobiliser les bonnes expertises
FAQ
Comment intégrer l’IA dans un ERP ?
Définir une tâche précise, vérifier les données et les API, séparer lecture et écriture, puis tester un connecteur avec des droits limités. Les écritures et décisions engageantes disposent de validations, de journaux et d’un retour arrière.