Maîtriser les effets systémiques des aléas sur une ligne d’assemblage aéronautique
IA prédictive pour détecter les risques de rupture, réduire les arrêts de production et sécuriser les cadences industrielles.
Contexte
Dans l'industrie aéronautique, identifier proactivement les risques de production est vital pour tenir les cadences élevées du programme A320. Une simple pièce manquante ou une panne machine peut déclencher un "effet cascade" désastreux sur la ligne d'assemblage (FAL). L'enjeu réside dans la détection précoce des goulots d'étranglement pour garantir une fluidité opérationnelle totale.
Solution
Nous avons déployé un modèle de Machine Learning capable de détecter en temps réel les risques critiques tels que les non-conformités ou les ruptures d'approvisionnement. En analysant les signaux faibles, la solution anticipe les dérives de planning et prescrit des mesures correctives immédiates avant que l'incident ne paralyse la chaîne.
Bénéfices
- Renforcement de la fiabilité opérationnelle par la réduction des arrêts non planifiés
- Optimisation des ressources et diminution des coûts de maintenance corrective
- Sécurisation de la rentabilité et respect des objectifs de livraison (OTD) du program
« Le défi majeur était de modéliser la propagation systémique des retards à travers une chaîne de montage aussi complexe. Nous avons surmonté cette difficulté en corrélant des sources de données disparates pour identifier les déclencheurs de goulots d'étranglement. Cette visibilité accrue permet désormais d'agir avant que l'aléa n'impacte la livraison. »
Éliminez les goulots d'étranglement
Sécurisez vos cadences de production grâce à l'IA prédictive.
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