Qui était le client ?
Un constructeur automobile à la pointe de l’électrification et du développement logiciel.
Quel était le problème ?
L’inspection visuelle joue un rôle essentiel dans la fabrication automobile. Chaque véhicule doit être contrôlé pour s’assurer qu’il répond aux spécifications du modèle, du marché, du client, etc. Il faut plusieurs minutes à un humain pour effectuer ces contrôles, contre seulement quelques secondes pour un système utilisant des caméras. Mais le client a constaté que sa solution initiale d’inspection visuelle ne pouvait pas être déployée à l’échelle de toutes ses usines et n’était donc pas en mesure de suivre le rythme de la production.
Quelle solution a été proposée par Expleo ?
Le client avait besoin d’un système plus rapide et plus fluide. Le premier changement a consisté à adopter un modèle de développement permettant d’effectuer des contrôles de conformité en temps réel « à la périphérie ». Cela signifie que le calcul est effectué sur l’appareil lui-même, au lieu d’être transféré vers un serveur ou un cloud. Une telle approche élimine les problèmes de latence et accélère le processus.
Grâce à notre expertise dans les domaines de l’ingénierie et du numérique, nous avons également été en mesure de recommander des algorithmes plus efficaces pour trouver le bon équilibre entre temps de traitement et précision.
En quoi cela a-t-il été utile ?
Notre approche a permis d’élaborer une méthode rentable et beaucoup plus rapide, grâce à laquelle le nouveau système de caméra 3D a pu être déployé dans 15 usines à travers le monde. Les inspecteurs humains reçoivent désormais chaque rapport sur une tablette en temps réel, ce qui réduit le niveau de subjectivité des contrôles de conformité tout en maintenant une supervision humaine experte.
Quels ont été les résultats ?
Notre approche a permis de réduire le temps de traitement de 50 à 30 secondes et nous nous efforçons actuellement de passer sous la barre des 20 secondes. Au fur et à mesure que le modèle identifie de nouvelles non-conformités, nous effectuons des itérations visant à aboutir à un système où le modèle d’IA s’auto-entraîne automatiquement sans avoir besoin de la contribution de data scientists – avec à la clé, un système encore plus efficace.
Cette approche pourrait-elle fonctionner pour moi ?
L’inspection visuelle fait partie intégrante de la plupart des processus de fabrication. Dans les secteurs certifiés , tels que l’industrie pharmaceutique, les réglementations exigent de démontrer que ces processus sont systématiques et reproductibles. Compte tenu de nos connaissances intersectorielles, nous savons que rien ne nous empêche d’appliquer ces meilleures pratiques dans des secteurs non certifiés afin de gagner en rapidité, en précision et en efficacité.
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