Kuken Industries explore 70 ans de plans en quelques minutes

Kuken Industries fabrique des équipements de climatisation et de ventilation pour les grands bâtiments, les centres commerciaux et les usines. L’entreprise détient l’une des plus grandes parts du marché japonais des tours de refroidissement. Ces tours évacuent dans l’air la chaleur de l’eau en circulation, contribuant ainsi à refroidir aussi bien les grands bâtiments et les centres commerciaux que les équipements des centres de données.

Lorsqu’une tour de refroidissement a besoin d’une pièce de rechange, les ingénieurs de Kuken consultent des archives de plans couvrant 70 ans d’installations. Pour un ingénieur peu expérimenté, trouver le bon plan impliquait souvent de demander à un collègue chevronné où chercher et comment le lire. Kuken souhaitait que les ingénieurs moins expérimentés puissent trouver ces documents eux-mêmes, tirer des enseignements des décisions qu’ils consignent et consacrer plus de temps à déterminer comment effectuer la réparation.

Les pièces fabriquées aujourd’hui ne conviennent pas toujours aux anciennes tours de refroidissement. Sans le plan d’origine indiquant ce qui a été installé, les ingénieurs doivent parfois concevoir et fabriquer une pièce de rechange en partant de zéro.

Une recherche par modèle ou par nom de pièce peut renvoyer plusieurs plans. Depuis plus de 70 ans, Kuken adapte ses équipements à chaque client : les spécifications varient donc selon le client et la date d’installation. Lorsque les archives étaient sur papier, une recherche pouvait prendre une demi-journée. Kuken a ensuite numérisé ses archives, mais les ingénieurs devaient toujours savoir quel nom ou quelle référence rechercher et où trouver le fichier. Les ingénieurs moins expérimentés, en particulier, passaient du temps à rassembler ces informations.

Kuken souhaitait que les ingénieurs puissent effectuer seuls leurs recherches dans les archives, quel que soit leur niveau d’expérience. En explorant les possibilités offertes par l’IA, Kuken a pris contact avec Recursive, une start-up japonaise spécialisée dans l’IA et partenaire officiel d’OpenAI.

Les deux entreprises ont développé ensemble le système de recherche et son application de terrain, en s’appuyant sur les archives de Kuken et les retours de ses ingénieurs. Elles ont testé plusieurs modèles d’IA sur un éventail de plans pour évaluer la précision avec laquelle chacun pouvait en extraire les détails, ainsi que le coût associé. Les modèles d’OpenAI ont obtenu de bons résultats sur ces deux critères, et l’API OpenAI a offert à l’équipe la souplesse nécessaire pour intégrer la recherche directement dans l’application.

Les échanges avec les ingénieurs de terrain ont guidé la conception de la recherche. Les ingénieurs peuvent saisir un numéro de plan ou une référence de pièce, ou importer une image ou un PDF d’un plan ou d’une liste de pièces.

Coller une capture d’écran de la liste leur évite de saisir chaque référence à la main. L’application lit les références des pièces et propose des correspondances possibles, notamment des plans de conceptions similaires. Pour trouver le bon plan, les ingénieurs vérifient les spécifications de la tour et l’historique des remplacements.

Kuken fait état des résultats suivants après avoir utilisé et testé l’outil de recherche.

• Kuken estime que l’outil réduira d’environ 90 % le temps consacré à la recherche de plans sur une année.

• Les ingénieurs expérimentés consacrent une partie du temps gagné à accompagner leurs collègues moins expérimentés.

• Les ingénieurs peuvent consulter les plans dans l’application, ce qui réduit les coûts d’impression.

Les ingénieurs passent désormais moins de temps à chercher un plan et plus de temps à l’étudier. Débutants comme chevronnés disent pouvoir ainsi réfléchir à des améliorations de conception et explorer des idées auxquelles ils avaient auparavant peu de temps à consacrer.

Les ingénieurs moins expérimentés peuvent désormais réaliser seuls un plus large éventail de tâches. Leurs collègues expérimentés, qui les guidaient auparavant dans chaque recherche, ont davantage de temps pour les former et mener leurs propres travaux d’ingénierie.

Kuken développe également un outil pour vérifier les plans préparés par ses partenaires. Aujourd’hui, les ingénieurs comparent visuellement chaque plan aux spécifications, à la recherche de détails ou de quantités qui ne correspondent pas. Kuken souhaite que l’outil signale ces écarts pour permettre aux ingénieurs de vérifier les plans plus vite et de repérer des erreurs qui pourraient leur échapper.

Selon Kuken, lors des tests du prototype, environ 90 % des problèmes signalés par l’IA étaient de véritables écarts. Si l’outil est mis en production, Kuken prévoit qu’il réduira considérablement le temps que les ingénieurs consacrent à la vérification des plans.

Chaque plan consigne les décisions prises par un ingénieur pour une installation donnée. En facilitant l’accès à ces décisions et leur compréhension, Kuken entend transmettre cette expérience à la prochaine génération d’ingénieurs.