Expliquer les variations de rendement industriel à l’aide de modèles IA

• Comprendre les facteurs qui font varier le rendement industriel
• Utiliser des modèles IA pour expliquer ces variations
• Transformer les explications en actions d’amélioration

Ingénieurs procédés, contrôleurs de gestion, data analysts

Savoir lire les indicateurs de rendement de sa production

• Définir le rendement industriel et ses modes de calcul
• Recenser les causes possibles de variation du rendement
• Rassembler les données de production, de matières et d’arrêts
• Préparer un jeu de données exploitable par un modèle IA
• Construire un modèle expliquant les écarts de rendement
• Mesurer le poids de chaque facteur dans les variations
• Interpréter les résultats avec les équipes de production
• Distinguer corrélation observée et cause réellement démontrée
• Prioriser les actions correctives selon leur gain potentiel
• Suivre l’effet des actions sur le rendement dans le temps

• Lister les facteurs possibles d’une baisse de rendement
• Interpréter un classement de facteurs issu d’un modèle
• Prioriser trois actions selon leur gain et leur faisabilité

• Guide d’interprétation des résultats d’un modèle explicatif
• Modèle de tableau de suivi du rendement par facteur d’influence
• Check list de préparation des données de rendement industriel