Qualité
Aéronautique
Machine Learning

Contrôle qualité prédictif : ciblez les risques, réduisez les coûts

Réduisez vos coûts d'inspection sans compromettre la sécurité aéronautique

INDUSTRIE
Aéronautique
METIER
Qualité
TECHNOLOGIE
Machine Learning

Contexte

Dans l'industrie de précision, le contrôle qualité exhaustif est un centre de coût qui ralentit les cadences de production. Les méthodes d'échantillonnage aléatoire traditionnelles manquent de finesse, risquant de laisser passer des non-conformités critiques. L'enjeu est de maintenir une exigence de sécurité absolue tout en accélérant la fabrication.

Solution

Notre solution de Machine Learning analyse l'historique de production et des contrôles qualité pour calculer un score de risque qualité en temps réel. Elle oriente intelligemment les tests vers les lots à haute probabilité de défaut. Cette approche de Smart Sampling dynamise les plans de contrôle, garantissant une couverture optimale avec un volume de tests rationalisé.

-30%
de volume des contrôles qualité
+25%
augmente de la détection des défauts
-15%
de temps de cycle

Bénéfices

  • Réduction drastique des volumes de tests sans dégradation du niveau de confiance statistique
  • Amélioration de la productivité et réduction des coûts en focalisant les experts sur les zones critiques
  • Rentabilité immédiate grâce à l'accélération significative des cycles de validation
Houcem
Responsable Technique

«La difficulté majeure était de modéliser des événements rares de non-conformité. Nous avons surmonté cet obstacle en intégrant l'expertise métier des contrôleurs directement dans la fonction de perte de l'algorithme. Cette synergie entre data science et réalité terrain a permis de stabiliser le modèle et d'instaurer une confiance totale.»

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