Réduire durablement les coûts de non-qualité par l’analyse intelligente des défauts
Clustering intelligent des non-conformités pour prioriser les actions correctives et réduire durablement les coûts de non-qualité.
Contexte
Airbus traite des millions de non-conformités (NC) sur des pièces achetées, souvent gérées en silos par chaque site de production. Cette fragmentation génère des inefficacités majeures et alourdit considérablement les coûts de non-qualité (CNQ). L’enjeu critique est de centraliser l’analyse pour identifier les causes racines et prioriser les actions correctives stratégiques.
Solution
Nous avons déployé un modèle de Machine Learning basé sur une approche de clustering automatisé. La solution regroupe intelligemment les non-conformités par caractéristiques similaires pour prédire leur criticité réelle. Cet outil permet aux équipes Qualité et Achats de focaliser leurs efforts sur les incidents ayant le plus fort impact industriel.
Bénéfices
- Réduction significative de la charge de travail administrative liée à la gestion des litiges et anomalies
- Diminution de l'impact financier et opérationnel des défauts grâce à la prédiction de la criticité
- Rentabilité accrue par une meilleure allocation des ressources sur les sujets à fort enjeu économique
« Le défi majeur consistait à unifier des données de non-conformité provenant de sites industriels hétérogènes. Nous avons utilisé le NLP pour normaliser ces informations textuelles complexes. Cette étape a été cruciale pour permettre au modèle de clustering de détecter les schémas récurrents, invisibles lors d'une gestion manuelle. »
Réduisez vos coûts de non-qualité (CNQ)
Optimisez votre gestion des anomalies grâce à l'IA prédictive
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