Planification
IA et planification de production : GPAO, MRP et APS
En bref
Un modèle de langage ne remplace pas un solveur d'ordonnancement. Il aide à expliquer un plan, à préparer des scénarios et à interroger les données de la GPAO en français. Le calcul du plan reste confié à l'APS ou au MRP de votre ERP, avec une validation par le planificateur.
La planification de production en PME industrielle se joue souvent entre une GPAO, un tableur et la mémoire du responsable d'atelier. Les ordres de fabrication (OF), les nomenclatures et les gammes sont dans l'ERP, mais les aléas (panne, absence, retard matière) sont gérés à la main, et personne n'a le temps de comparer les scénarios.
L'IA est utile ici si l'on est clair sur son rôle. Elle n'invente pas un meilleur ordonnancement par magie : elle rend les données lisibles, explique les causes de retard et accélère la préparation des arbitrages que le planificateur prend.
MRP, GPAO, APS : qui fait quoi
Le calcul des besoins (MRP) transforme la demande et les nomenclatures en ordres proposés, avec des délais forfaitaires. La GPAO gère le suivi des OF, des gammes et des postes de charge. Un APS (ordonnancement avancé) prend en compte la capacité finie, les outillages, les temps de réglage et les priorités, souvent avec un solveur d'optimisation ou des règles heuristiques.
L'IA générative s'ajoute à ces briques sans les remplacer. Pour calculer un planning sous contraintes, on utilise un solveur ou le moteur de l'APS. Pour comprendre le résultat, le comparer à la veille et en parler avec l'atelier, le modèle de langage est un bon outil.
Cas d'usage réalistes
Le premier cas est l'explication : pourquoi cet OF est-il décalé de trois jours, quelle opération en amont est en cause, quel composant n'est pas arrivé. Le second est la simulation guidée : que se passe-t-il si l'on avance cette commande client, ou si la machine de découpe est indisponible deux jours. Le modèle formule la question, appelle le moteur de planification avec les bons paramètres, puis résume l'écart.
Le troisième est la préparation de la réunion de production : synthèse des retards, des ruptures probables, des priorités clients et des heures supplémentaires à prévoir, à partir des données de la semaine.
- Explication des retards d'OF avec renvoi aux données source
- Scénarios « et si » exécutés par le moteur d'ordonnancement, non par le modèle
- Détection d'incohérences : gammes sans temps, nomenclatures obsolètes, stocks négatifs
- Synthèse hebdomadaire pour la réunion de production
- Aide à la qualité des données de base, point faible fréquent des GPAO
Les données dont l'IA a besoin
Les résultats dépendent de la qualité de ce qui est dans l'ERP : temps de gamme réalistes, délais fournisseurs à jour, stocks fiables, calendriers d'atelier. Une IA qui lit des temps de gamme faux produira de belles explications d'un plan faux. Un audit des données de base est donc une étape à part entière, souvent plus utile que le modèle lui-même.
Selon votre système (Sage X3, Divalto, Cegid, SAP, Odoo, Infor), on s'appuie sur les tables ou API d'OF, de gammes, de postes de charge et de réceptions. Si vous avez un MES, les temps réels d'exécution enrichissent considérablement les réponses.
Déploiement et confidentialité
Un planning révèle votre carnet de commandes, vos clients et vos capacités. Beaucoup d'industriels, notamment dans l'aéronautique et la défense, ne veulent pas que ces informations transitent par une API publique. Un modèle open-weight servi avec vLLM ou Ollama sur vos serveurs, ou dans un cloud souverain, répond à cette contrainte sans changer l'usage.
Le périmètre RGPD est modeste (peu de données personnelles), mais les informations de vos donneurs d'ordre peuvent être couvertes par des clauses de confidentialité : à vérifier dans vos contrats.
Garde-fous : le planificateur décide
L'assistant propose, le planificateur tranche. Aucun OF n'est déplacé, lancé ou clôturé sans validation humaine, et toute modification passe par les fonctions standard de l'ERP pour garder la traçabilité. Les explications citent les OF, les dates et les composants concernés pour être vérifiables en quelques secondes.
Si vos calculs actuels reposent sur un APS performant, l'IA n'a pas à entrer dans la boucle de calcul : elle se contente de rendre le résultat plus accessible.
Quand ce n'est pas la bonne priorité
Si votre problème principal est un MRP mal paramétré (délais, stocks de sécurité, lots), corrigez d'abord le paramétrage : aucune IA ne compensera des données de base fausses. Si l'atelier est petit et stable, un bon tableur et un MRP bien réglé peuvent largement suffire.
Un diagnostic de quelques semaines, avec vos données et vos questions réelles, permet de décider avant d'investir.
Questions fréquentes
L'IA peut-elle remplacer mon APS ?
Non. Un modèle de langage ne résout pas un problème d'ordonnancement sous contraintes de façon fiable. Il complète l'APS en expliquant et en préparant des scénarios, que le moteur calcule.
Mon ERP doit-il avoir un module APS ?
Non. L'IA peut déjà aider sur les données de GPAO et de MRP : explication des retards, qualité des gammes, synthèses. Un APS apporte en plus le calcul sous capacité finie.
Quelles données faut-il fournir ?
OF, gammes, nomenclatures, postes de charge, calendriers, stocks, commandes clients et fournisseurs. Les temps réels d'un MES sont un plus. La qualité de ces données conditionne les résultats.
Les données restent-elles dans l'usine ?
Oui avec un déploiement sur site : le modèle tourne sur vos serveurs GPU ou dans un cloud souverain choisi par vous, sans appel à une API publique.
Peut-on lancer des OF depuis l'assistant ?
Seulement avec une validation humaine et via les fonctions standard de l'ERP. Par défaut, l'assistant lit et propose, il n'exécute pas.
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