L’introduction de l’intelligence artificielle dans le secteur de la fabrication met \u00e0 nu la principale faiblesse des organisations d’ing\u00e9nierie d’aujourd’hui, et ce sans piti\u00e9. L’entr\u00e9e de l’IA dans le d\u00e9veloppement des produits, la planification de la fabrication et l’assurance qualit\u00e9 r\u00e9v\u00e8le une dure v\u00e9rit\u00e9 : nos syst\u00e8mes d’ing\u00e9nierie n’ont jamais \u00e9t\u00e9 con\u00e7us pour fonctionner comme un tout int\u00e9gr\u00e9. <\/p>\n\n
L’ing\u00e9nierie dimensionnelle doit \u00eatre \u00e9lev\u00e9e \u00e0 un r\u00f4le de leadership strat\u00e9gique au centre de la qualit\u00e9, de l’int\u00e9grit\u00e9 des produits et de l’assurance des processus de production. Ce changement n’est pas facultatif. Il est fondamental pour toute organisation qui esp\u00e8re tirer parti de l’IA de mani\u00e8re responsable et comp\u00e9titive. <\/p>\n\n
L’intelligence artificielle arrive comme un train de marchandises.<\/p>\n\n
Les \u00e9quipes dirigeantes attendent des cycles de d\u00e9veloppement nettement plus courts, une diminution des probl\u00e8mes de fin de cycle et des am\u00e9liorations sans pr\u00e9c\u00e9dent de la qualit\u00e9 des produits. Il \u00e9tait temps de repenser le processus de d\u00e9veloppement des produits d’ing\u00e9nierie. <\/p>\n\n
Mais cette acc\u00e9l\u00e9ration exerce une pression sur toutes les faiblesses du processus de d\u00e9veloppement des produits. Alors que l’IA commence \u00e0 \u00e9valuer les conceptions, \u00e0 pr\u00e9dire les risques et \u00e0 recommander des strat\u00e9gies de processus, la discipline responsable de la gestion des variations – l’ing\u00e9nierie dimensionnelle – est propuls\u00e9e au premier plan de presque toutes les activit\u00e9s d’ing\u00e9nierie. <\/p>\n\n
L’intelligence artificielle ne va pas “inventer” de meilleures conceptions par elle-m\u00eame. Elle extraira, mettra en corr\u00e9lation et apprendra \u00e0 partir des donn\u00e9es de qualit\u00e9, de fabrication et d’inspection existantes pour \u00e9valuer les conceptions, pr\u00e9dire les risques et recommander des strat\u00e9gies de processus. Mais ce que l’on reconna\u00eet discr\u00e8tement en coulisses, c’est qu’une grande partie des donn\u00e9es de qualit\u00e9 g\u00e9n\u00e9r\u00e9es au cours des cinquante derni\u00e8res ann\u00e9es sont fondamentalement erron\u00e9es. <\/p>\n\n
Non pas parce que les gens \u00e9taient n\u00e9gligents, mais parce que le syst\u00e8me n’a jamais \u00e9t\u00e9 coordonn\u00e9.<\/p>\n\n
La conception, la fabrication, la qualit\u00e9, l’outillage et les mesures \u00e9voluaient en vase clos. Lorsque les conceptions \u00e9chouaient, lorsque les processus d\u00e9rivaient, lorsque les variations mena\u00e7aient la production, les \u00e9quipes faisaient ce qu’elles devaient faire pour que les usines continuent de fonctionner. Les montages \u00e9taient cal\u00e9s. Les processus \u00e9taient ajust\u00e9s. Les chiffres \u00e9taient manipul\u00e9s. Les solutions de contournement sont devenues des connaissances institutionnelles. Ces actions n’\u00e9taient pas des \u00e9checs d’ex\u00e9cution, mais les sympt\u00f4mes d’un mod\u00e8le de d\u00e9veloppement d\u00e9faillant. <\/p>\n\n
L’IA tirera fid\u00e8lement les le\u00e7ons de cette histoire. Elle absorbera les compromis, les hypoth\u00e8ses non exprim\u00e9es et les ajustements non document\u00e9s int\u00e9gr\u00e9s dans les donn\u00e9es h\u00e9rit\u00e9es. Sans intervention, elle ne corrigera pas ces comportements – elle les automatisera, sans faille et \u00e0 la vitesse du num\u00e9rique. <\/p>\n\n
C’est l\u00e0 que r\u00e9side le v\u00e9ritable danger : les organisations risquent d’amplifier les dysfonctionnements au lieu de les \u00e9liminer.<\/p>\n\n
Si les d\u00e9cisions prises par l’IA sont bas\u00e9es sur des structures de r\u00e9f\u00e9rence mal align\u00e9es, une GD&T ambigu\u00eb ou des strat\u00e9gies de mesure incoh\u00e9rentes, les lancements seront plus rapides, mais pas meilleurs. Les probl\u00e8mes de qualit\u00e9 appara\u00eetront plus tard, au lieu de dispara\u00eetre. Les causes profondes deviendront plus difficiles \u00e0 d\u00e9celer, et non plus faciles. <\/p>\n\n
Pour \u00e9viter ce r\u00e9sultat, il faut changer radicalement la mani\u00e8re dont les responsabilit\u00e9s sont attribu\u00e9es.<\/p>\n\n
C’est pourquoi l’ing\u00e9nierie dimensionnelle ne peut plus rester une fonction de soutien en aval. En consolidant la propri\u00e9t\u00e9 de la strat\u00e9gie de r\u00e9f\u00e9rence, de la d\u00e9finition GD&T, de l’analyse des variations, de l’alignement de la fabrication et de la planification des mesures au sein d’une seule discipline responsable, les organisations peuvent.. : Responsabilit\u00e9 totale de la conception dans la fabrication : \u00c0 qui appartient la GD&T ? <\/p>\n\n
Ce n’est qu’apr\u00e8s avoir recadr\u00e9 l’ing\u00e9nierie dimensionnelle comme une fonction de leadership – plut\u00f4t qu’un service d’analyse – qu’il devient enfin facile de r\u00e9pondre \u00e0 la question initiale.<\/p>\n\n
L’ing\u00e9nieur dimensionnel est propri\u00e9taire de la GD&T parce qu’il est propri\u00e9taire de la variation.<\/p>\n\n