Ordonnancement assisté par IA
Optimisation en temps quasi-réel de la séquence des ordres de fabrication selon capacité, contraintes matière et priorités commerciales. Prise en compte des changements de série, des temps de chauffe et des ressources partagées.
ROI typique+5 à +12 % d'utilisation capacité, −15 à −30 % de retards de livraison
Contrôle qualité par vision en ligne
Détection automatique des défauts de surface et dimensionnels en sortie de ligne. Modèles vision entraînés sur vos défauts réels, déployés sur edge (caméras industrielles + GPU local). Intégration avec l'arrêt machine et la remontée MES.
ROI typique−60 à −90 % de non-conformité client, −40 % de coût de contrôle final
OEE prédictif et diagnostic causal
Prédiction des pertes d'OEE à 24-72 h à partir des données machine, et identification automatique des causes racines (micro-arrêts, vitesse dégradée, défauts qualité). Tableau de bord superviseur avec suggestions d'action.
ROI typique+3 à +8 points d'OEE sur les lignes pilotes
Détection d'anomalies process multivariées
Surveillance continue de dizaines à centaines de signaux process (températures, pressions, débits, courants moteurs). Alerte précoce en cas de dérive avant que la non-qualité ne soit produite. Modèles statistiques ou deep learning selon la nature du process.
ROI typique−20 à −50 % de rebuts liés aux dérives process
Jumeau numérique de ligne
Modèle exécutable de votre ligne de production, utilisé pour simuler des changements de réglage, tester des scénarios d'industrialisation, entraîner des opérateurs. Nourri par vos données réelles, mis à jour en continu.
ROI typique−30 à −60 % de temps d'industrialisation sur nouveau produit