Réinventer le contrôle qualité industriel par l’analyse prédictive des risques
Smart Sampling par IA pour réduire les coûts d’inspection, améliorer la détection des non-conformités critiques et accélérer la production.
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.
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
« 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. »
Passez au contrôle qualité augmenté
Maximisez votre efficacité industrielle sans compromis sur la conformité
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