La course de Lamborghini sur la route de l'innovation

Des super voitures de sport de luxe très particulières, belles et luxueuses. Et compliqué, très compliqué. Pas seulement pour la qualité des projets, du design, des matériaux et des technologies. Également pour les niveaux de personnalisation et de savoir-faire.

Les voitures de course Lamborghini sont une icône de l'automobile qui roule à deux cents kilomètres par heure, et l'innovation au sein de l'entreprise doit nécessairement aller aussi vite. La nouvelle frontière pour la marque taurine historique de Sant'Agata Bolognese est désormais la numérisation avancée et l'intelligence artificielle.

« Dans un contexte où l'entreprise gère une chaîne d'approvisionnement mondiale très complexe, avec plus de 1 000 fournisseurs et environ 10 000 pièces et composants à utiliser pour la production, la numérisation est fondamentale pour nous pour gérer toutes les complexités », a expliqué Ranieri Niccoli, directeur de la fabrication d'Automobili Lamborghini, à l'occasion du AI Operations Forum 2025, organisé dans les studios IBM de Milan par Bonfiglioli Consulting. Une digitalisation qui « n’est pas une fin, ce n’est pas le but ultime, c’est pour nous un chemin de transformation ».

Le long chemin de l'innovation

Le parcours numérique de Lamborghini a des racines lointaines. Les premières étapes remontent à 2011, avec la transition cruciale et complexe de toute l'entreprise vers le système de gestion SAP, remplaçant les anciens systèmes informatiques et créant une plateforme intégrée reliant la production, la logistique, les ressources humaines et les finances.

Par la suite, le développement de l'Urus en 2017, qui a conduit au doublement des volumes et des dimensions de production, a marqué la mise en place du MES (Manufacturing Execution System). Ce système connectait pour la première fois les différents systèmes de production à l'usine, offrant une vision plus globale et un premier « tableau de bord numérique ».

Le MES « est un autre outil qui s'est avéré essentiel », note le directeur de la fabrication de Lamborghini, « permettant à l'usine de devenir sans papierpassant de plus de 350 pages physiques d'instructions par véhicule à des informations en temps réel disponibles pour les opérateurs. Par exemple, dans le département de rembourrage, MES permet aux techniciens de gérer la configuration unique des sièges pour un client spécifique, dissociant ainsi la complexité et guidant les gens vers des activités à valeur ajoutée.

Le lac de données Lamborghini

Après l'introduction d'autres technologies génériques telles que la vision par ordinateur, la réalité augmentée et l'IoT, l'horizon actuel et futur de Lamborghini se concentre sur l'intelligence artificielle et la simulation virtuelle.

Un tournant clé a été de déterminer que l’IA ne pouvait pas apprendre efficacement pour l’entreprise sans une base de données solide. Pour cette raison, la création du lac de données Lamborghini était la prémisse essentielle pour franchir les prochaines étapes.

Ce lac de données, construit avec une traçabilité garantie par SAP, le MES et la connexion des différents appareils, ne se limite pas aux données de production, mais inclut également des informations commerciales et de recherche et développement.

L'IA prédictive et le projet Armonia

Les premières applications d'IA ont également été développées grâce à des initiatives internes telles que hackathonencourageant les idées de bas en haut. Le projet Armonia, développé dans l'usine de carbone, est né d'une idée gagnante lors d'un hackathon il y a quelques années.

Le processus de fabrication du carbone est chimique et complexe, impliquant des matériaux aux caractéristiques de viscosité spécifiques, des résines et des fibres, puis soumis à des processus de pression et de température (polymérisation en autoclaves et presses). Le principal défi réside dans le fait que les éventuels défauts n’apparaissent qu’à la fin, lors de la cuisson et de l’extraction de la pièce.

L'objectif d'Armonia est de créer un algorithme prédictif. Le système prend en entrée toutes les données historiques sur les défauts, les met en corrélation avec les données de production et suit les lots de carbone utilisés pour produire ces pièces. En croisant ces informations, le système peut fournir une alerte préventivesignalant l'apparition de conditions de fonctionnement (peut-être dans certaines machines ou avec des matériaux spécifiques) qui ont historiquement conduit à des problèmes défectueux.

Optimisation de la peinture

Un autre projet innovant, appelé Vendredi hautvise à révolutionner la gestion de la peinture automobile, un processus qui, de par ses caractéristiques, n'est pas linéaire, mais plein de variables.

L'atelier de peinture de Lamborghini gère environ 400 couleurs différentes. La complexité varie énormément : une couleur standard comme la pics jaunes peut nécessiter 20 étapes de fonctionnement, tandis qu'une couleur spéciale ou une livrée particulière (comme leorange boréale) peut en nécessiter 200 ou 400.

Actuellement, la planification quotidienne du flux de voitures – qui ont des charges opérationnelles complètement différentes – est gérée manuellement par des personnes dans un seul salle de contrôlebasé sur les conditions d'usine en temps réel : par exemple, s'il y a des cabines de peinture plus pleines ou des lignes plus vides.

Le projet du Grand Vendredi

High Friday est conçu pour automatiser et optimiser cette gestion complexe. Le système, en acquérant toutes les contraintes de production, les plans de production futurs, les conditions de flux et les urgences commerciales, sera en mesure de prédire le meilleur plan de production quotidien possible, en optimisant l'utilisation des différentes installations.

Parallèlement à ces applications d'IA, l'entreprise développe également un chatbot, utile pour les activités logistiques et manufacturières : il s'agit d'un outil numérique qui permet aux opérateurs d'interroger les fichiers et enregistrements SAP, obtenant rapidement des informations sur les stocks quotidiens ou les cycles d'assemblage et de démontage des composants.

Gouvernance et stratégie d’adoption de l’IA

L'adoption de l'IA chez Lamborghini est motivée par une stratégie bien définie, axée sur la valeur tangible. Le leçons à apprendre Dans ce voyage numérique, plusieurs piliers sont mis en évidence :

Une gouvernance forte : un effort est essentiel de haut en bas souhaité par la direction, ce qui garantit un développement solide.

Engagement : nécessité d'impliquer les gens d'en bas, par exemple à travers le hackathon et d'autres formes de participation au changement.

Collaboration avec des partenaires : Lamborghini est une entreprise qui fabrique des voitures, pas des logiciels. Il est donc essentiel de communiquer avec les fournisseurs de technologies tels qu'Amazon, SAP et Nvidia, pour identifier les outils les plus efficaces déjà disponibles sur le marché.

Définir un plan et standardiser : Tous les projets doivent être collectés, inscrits sur une feuille de route et définis en termes de priorités et de normes communes.

Évaluation des performances et des résultats : chaque projet doit apporter une valeur ajoutée, la recherche ne se fait pas comme une fin en soi. La valeur doit se traduire par une efficacité, une plus grande rapidité d’application des processus ou une plus grande capacité de personnalisation pour le client final.

Perspectives d'avenir : l'IA et la chaîne d'approvisionnement

Pour l’avenir, l’intégration de l’IA avec des fournisseurs et partenaires externes est la prochaine étape attendue. La chaîne d'approvisionnement de Lamborghini est fragmentée et complexe, le contrôle des fournisseurs est crucial pour le modèle économique de ces produits de luxe.

« L'entreprise doit être agile et réactive, capable de s'adapter rapidement aux évolutions de la demande sans créer de stocks excessifs », souligne le Chief Manufacturing Officer de Lamborghini. « L'idée d'étendre les technologies et applications d'IA du côté de l'offre est sur le radar, mais l'entreprise veut procéder avec prudence. L'objectif premier est d'acquérir plus de compétence et de confiance dans les applications internes », avant de « convaincre les fournisseurs de nous suivre sur des innovations qui doivent encore être pleinement développées ».

L’intégration de l’IA tout au long de la chaîne d’approvisionnement est considérée comme une « conséquence naturelle » de la numérisation interne de la fabrication, un projet qui se développera probablement au cours des deux prochaines années. « Lamborghini veut être un pionnier non seulement pour le produit, mais aussi pour le processus de production », remarque Niccoli, « et l'intelligence artificielle est le moteur pour transformer l'artisanat en excellence opérationnelle basée sur les données ».