Industrie
L'IA appliquée aux opérations réelles des usines
Achats et production planifiés dans un Excel qui mélange historique, intuition commerciale et « ce qu'on a fait l'an dernier ». Résultat : surstocks ou ruptures sur des références clés.
Les machines tombent en panne, les lignes s'arrêtent, on appelle les techniciens. Le coût des arrêts non planifiés reste le premier point à l'ordre du jour du comité mensuel.
Des lots défectueux repérés en fin de ligne ou, pire, par une réclamation client. Les données de process contiennent les causes racines, mais personne ne les lit en temps réel.
Des clôtures hebdomadaires ou mensuelles qui exigent une consolidation manuelle entre les systèmes. Quand la direction les voit, il n'est plus temps d'agir.
01
Des modèles qui combinent votre historique de ventes avec la saisonnalité, le calendrier et des signaux externes (prix des matières premières, météo, jours fériés). Les achats cessent de jouer aux devinettes.
Ce qui change
Réduction typique de 20 à 35 % des surstocks. Ruptures sur les références clés en baisse de 40 à 60 %. Décisions d'achat anticipées de plusieurs semaines par rapport au modèle manuel.
02
Des modèles qui apprennent le comportement normal de la ligne (températures, pressions, temps de cycle, vibrations) et alertent en temps réel quand les schémas se rompent. Bien avant que l'opérateur ne s'en aperçoive ou que le lot ne soit perdu.
Ce qui change
Défauts détectés pendant le process, pas après coup. Baisse mesurable des rebuts et des réclamations. Causes racines étayées par des données, pas par les « hypothèses du chef d'équipe ».
03
À partir de l'historique des pannes et de la télémétrie des équipements critiques, les modèles estiment la fenêtre de défaillance probable. La maintenance est planifiée avant l'arrêt, pas après.
Ce qui change
Arrêts non planifiés en baisse de 20 à 40 % sur les équipements concernés. Les coûts totaux de maintenance diminuent en évitant les interventions d'urgence.
04
Pour les usines multi-références soumises à des contraintes de capacité : des propositions hebdomadaires de mix de production tenant compte de la marge, des délais, des matières premières et de la charge. L'humain décide ; le modèle fournit une base étayée par les données.
Ce qui change
Marges améliorées grâce à de meilleures décisions de mix. Moins de changements d'outillage inutiles. Délais tenus sans surproduire.
05
Une vue unique sur le TRS, la qualité, les coûts et le réalisé par rapport au plan, alimentée en continu par les systèmes existants (MES, ERP, capteurs). La direction voit les opérations quand cela compte, pas en fin de mois.
Ce qui change
Les décisions qui prenaient une semaine se prennent dans la journée. Les comités s'appuient sur des données actuelles : fini les présentations du lundi avec les chiffres du jeudi précédent.
3-4 semaines
Audit des systèmes opérationnels, de la disponibilité des données et des processus critiques. Nous identifions les 2 ou 3 cas d'usage au meilleur ROI à 12 mois pour votre usine.
8-14 semaines
Mise en œuvre de bout en bout d'un cas d'usage (prévision, anomalies, maintenance prédictive) sur un périmètre restreint : une ligne, une référence clé ou une famille d'équipements.
6-9 mois
Pour les groupes industriels qui veulent regrouper plusieurs cas sur une couche commune de données et de modèles, mise à jour en continu.
Non. Il faut des données, pas toutes. Notre audit initial détermine si vos données permettent un cas d'usage. Souvent, les premiers mois sont consacrés à la remise en état des flux de données, et nous vous le disons avant de commencer, pas après.
Cela dépend. Une prévision avec saisonnalité annuelle demande 2 à 3 années propres. La détection d'anomalies démarre avec quelques semaines de fonctionnement normal. La maintenance prédictive exige un historique de pannes et de la télémétrie. Nous le précisons pendant la phase de maturité IA.
La plupart proposent du reporting étiqueté IA. Posez-vous la question : prenez-vous des décisions d'achat, de production ou de maintenance différentes grâce à lui ? Si ce n'est pas le cas, leur IA n'est pas appliquée, ce qui relève généralement d'un problème d'adoption ou de configuration. Nous l'auditons avant que vous n'achetiez quoi que ce soit de nouveau.
Maturité IA : 6 000 € à 12 000 €. Pilote sur un processus : 30 000 € à 70 000 €. Plateforme multi-cas : 90 000 € à plus de 180 000 € sur plusieurs mois. Notre règle : chaque euro investi doit être justifié par un business case avec ROI à 18 mois.
C'est une contrainte absolue. Nous déployons des architectures qui respectent la séparation OT/IT, sur site si nécessaire, et n'accédons aux réseaux opérationnels qu'en lecture seule, de façon contrôlée et contractualisée. Les données ne quittent l'usine que si c'est solidement justifié.