Agent IA en planification de production : replanifier moins
Un agent IA en planification de production voit la panne avant le planificateur, mais replanifier à chaque signal fait moins bien qu'un humain. Ce qu'il décide seul, ce qu'il propose, et le rôle du planificateur qui reste.
L'essentiel
Un agent IA en planification de production voit la panne avant le planificateur, mais replanifier à chaque signal fait moins bien qu'un humain. Ce qu'il décide seul, ce qu'il propose, et le rôle du planificateur qui reste.
Ma thèse : un agent qui replanifie à chaque signal fait moins bien qu'un planificateur
Je vais défendre une position qui déplaît aux éditeurs d'ordonnanceurs, et que je tiens pourtant pour la plus solide : un agent IA branché sur un atelier et autorisé à recalculer le plan à chaque événement produit un résultat inférieur à celui d'un planificateur expérimenté avec un tableur. La raison tient à ce qu'un plan de production est d'abord un accord entre des gens, le régleur qui monte un outillage, le magasinier qui sort les composants, le chef d'équipe qui a organisé sa journée. Et c'est là que se joue la valeur d'un plan : elle réside dans le fait qu'il est exécuté, bien plus que dans son optimalité mathématique. Un planificateur applique sans le formuler un filtre que les agents n'ont pas par défaut : il sait qu'un changement de plan a un coût, et il ne change le plan que lorsque l'événement le justifie. Un agent conçu pour maximiser une fonction d'objectif, en revanche, trouve à chaque recalcul une séquence légèrement meilleure et la publie, parce que rien dans sa consigne ne lui dit que la stabilité vaut quelque chose. Le problème est de conception, il n'a rien à voir avec la puissance du modèle, et il se corrige, à condition de l'admettre au moment de cadrer l'agent plutôt qu'après six semaines de plans que plus personne ne suit.
Ce que l'agent perçoit que le planificateur ne voit pas
Là où l'agent est réellement supérieur, c'est sur la perception, et il faut lui laisser tout ce terrain. Un planificateur apprend une panne par un appel ou en passant dans l'atelier, souvent une à trois heures après l'arrêt ; il apprend le retard d'un composant quand l'approvisionneur le lui dit ; il découvre le décalage d'avancement d'un ordre de fabrication au pointage du soir. L'agent lit les mêmes informations à la source et sans délai : les déclarations d'arrêt de la GMAO ou du MES, l'avancement des ordres, les commandes fournisseurs qui glissent, la commande urgente qui vient d'être saisie par le commercial, les absences déclarées dans le planning d'équipe. Il tient en permanence une image de la capacité réellement disponible sur la semaine, ligne par ligne, et il sait à chaque instant quels ordres ne rentrent plus. Cette image, personne ne l'a aujourd'hui dans une ETI, elle est reconstituée de tête par deux ou trois personnes et elle est fausse dès qu'elles sont en réunion. Le gain d'un agent de planification se joue d'abord ici, dans le fait de savoir plus tôt, et j'insiste sur ce point parce que c'est le bénéfice qu'on oublie de mesurer quand on ne regarde que la qualité de la séquence.
Face à une panne : ce que l'agent décide seul, ce qu'il propose
Prenons l'arrêt d'une presse un mardi matin. L'agent commence par qualifier l'événement : la GMAO indique le type de panne, l'historique donne une durée d'immobilisation probable, et c'est cette durée, et non l'arrêt lui-même, qui décide de la suite. Si la capacité perdue tient dans les marges de la semaine, l'agent est autorisé à agir seul dans un cadre précis : décaler les ordres touchés sur une machine compatible dont la gamme est validée, sans dépasser un nombre de changements d'outillage fixé à l'avance. Il le fait sans faire glisser aucune date promise à un client, et en prévenant le chef d'atelier avec une phrase claire sur ce qu'il a déplacé et pourquoi. Si la capacité perdue ne tient plus dans la semaine, il ne décide rien ; il prépare. Il présente deux ou trois options, par exemple des heures supplémentaires sur la ligne voisine, la sous-traitance d'une série, ou le décalage d'une commande, avec pour chacune le surcoût en euros, les clients touchés et les pénalités prévues quand elles sont saisies quelque part. La frontière entre les deux régimes est une règle écrite, avec un seuil de capacité perdue et un seuil d'impact client, et cette règle appartient au planificateur, pas à l'éditeur.
L'arbitrage entre commandes : les données que l'agent n'a pas
L'agent connaît les contraintes de capacité mieux que quiconque : les gammes, les temps de réglage, les compatibilités machine, les calendriers d'équipe, les composants disponibles. Il ignore en revanche la plupart des données qui font un bon arbitrage entre deux commandes qui ne rentrent plus toutes les deux. La valeur d'un client sur trois ans n'est pas dans le système de planification. La promesse faite par la direction commerciale la semaine dernière n'y est pas non plus, ni la fragilité d'une relation en cours de renégociation, ni le fait qu'un lot en cours a un doute qualité que le laboratoire n'a pas encore tranché. Quand un agent choisit tout seul quel client attend, il choisit en général celui dont la pénalité contractuelle n'est pas renseignée, parce qu'une pénalité absente vaut zéro dans une fonction d'objectif. C'est pourquoi l'arbitrage entre commandes doit rester une proposition, présentée avec les euros que l'agent connaît et un espace pour ceux qu'il ignore, et validée par quelqu'un qui peut appeler le commercial. L'agent rend l'arbitrage plus rapide et plus documenté ; il ne le rend pas juste tout seul.
Pourquoi replanifier à l'horloge est une erreur de conception
Le réglage que je vois le plus souvent consiste à lancer le recalcul toutes les heures, ou à chaque retour d'avancement, parce que cela paraît réactif. Ce réglage confond la perception et la décision : l'agent doit percevoir en continu, il ne doit pas décider en continu. La bonne architecture est événementielle et filtrée par un seuil de matérialité, autrement dit le plan ne bouge que si un événement dépasse un impact défini, en capacité perdue, en jours de retard client ou en euros. Il reste figé sinon, même si un meilleur optimum existe sur le papier. Il faut aussi que le coût du changement figure dans l'objectif de l'agent : un changement d'outillage inutile, des composants sortis du magasin pour rien, une équipe qui refait sa journée sont des coûts réels. S'ils n'existent pas dans la fonction que l'agent optimise, l'agent optimise autre chose que ce que veut l'usine. Je propose d'ailleurs un indicateur qui surprend à chaque fois : le nombre de plans que l'agent n'a pas changés alors qu'il aurait pu trouver mieux. Un agent de planification mûr se reconnaît à sa retenue, et une usine qui reçoit deux séquences différentes le même matin a un problème de cadrage, quelle que soit la qualité de chacune.
Le planificateur qui reste
Il reste un planificateur, et son travail change de nature plus qu'il ne rétrécit. Il écrit et révise les règles : les seuils de matérialité, le nombre de changements autorisés, les références et les clients que l'agent n'a pas le droit de faire glisser, la longueur de la zone où le plan ne bouge plus. Il tranche les arbitrages que l'agent lui présente, en apportant ce que les données n'ont pas, et il note sa raison dans le journal de l'agent, ce qui fait que la panne suivante partira d'un précédent plutôt que de zéro. Il relit chaque semaine ce que l'agent a fait seul, pour resserrer ou élargir le périmètre sur des faits. Il devient ainsi le propriétaire des règles de décision de l'usine, un rôle que personne ne tenait explicitement quand tout se faisait de tête. Le plan sera faux, une prévision de charge tombe juste à peu près aussi souvent qu'une prévision de vente, et aucun agent n'y changera rien. Ce qu'un bon agent apporte, c'est une usine qui sait plus tôt et un planificateur qui n'a plus qu'à choisir ce qu'on sacrifie, en connaissant les euros de chaque option. Et ce choix, je préfère qu'il reste à une personne qui voit les clients.
Cet article part d'une conviction : la prévision parfaite n'existe pas, ce qui compte c'est la décision d'après.
- Ma thèse : un agent qui replanifie à chaque signal fait moins bien qu'un planificateur
- Ce que l'agent perçoit que le planificateur ne voit pas
- Face à une panne : ce que l'agent décide seul, ce qu'il propose
- L'arbitrage entre commandes : les données que l'agent n'a pas
- Pourquoi replanifier à l'horloge est une erreur de conception
- Le planificateur qui reste
Clevizio
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Nelson Mukuze
CTO & CAIO, cofondateur de Clevizio
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Questions fréquentes
Un agent IA peut-il remplacer le planificateur de production ?
Non, et ce serait un mauvais montage. L'agent perçoit mieux et plus tôt que le planificateur, et il peut déplacer seul les ordres à faible enjeu dans un cadre écrit. Les arbitrages entre commandes exigent des données qu'il n'a pas, comme la valeur du client ou une promesse commerciale, et le planificateur devient celui qui écrit les règles et tranche ces arbitrages.
Que fait un agent IA en cas de panne machine ?
Il estime la durée d'immobilisation, repère les ordres qui ne rentrent plus dans la capacité restante, puis déplace seul ou propose des options chiffrées. L'estimation vient de la GMAO et de l'historique. Il déplace seul les ordres compatibles si aucune date client ne glisse ; sinon il prépare deux ou trois options chiffrées en euros, heures supplémentaires, sous-traitance ou décalage d'une commande, pour une décision humaine.
Pourquoi ne pas laisser un agent IA replanifier en continu ?
Parce qu'un plan vaut par le fait qu'il est exécuté, et qu'un plan qui change à chaque recalcul cesse d'être suivi par l'atelier. L'agent doit percevoir en continu mais ne modifier le plan que lorsqu'un événement dépasse un seuil de matérialité, et le coût de chaque changement doit figurer dans son objectif, sinon il optimise autre chose que ce que veut l'usine.
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