CRÉEZ VOS PROPRES SOLUTIONS AVEC WIZATA

EXPLOITEZ LA PUISSANCE D'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE AVEC LA PLATEFORME WIZATA POUR LE CONTRÔLE DE LA QUALITÉ, LA PERFORMANCE ET LA MAINTENANCE

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Contrôlez la qualité de vos produits, produisez plus avec le même apport, gérez temps d'arrêt et dysfonctionnements

La plateforme Wizata offre une boîte à outils complète pour optimiser de nombreux aspects des process de production. Pour toutes les applications possibles, la plateforme Wizata supporte les 3 principales étapes de création de solutions :

  • Construction des solutions d'IA pour améliorer un process de production
  • Déploiement des solutions d'IA pour un impact positif sur le process
  • Réplication des solutions d'IA à tous les actifs similaires et amélioration de coûts à grande échelle
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Qualité

Contrôlez la qualité de vos produits

Grâce au machine learning ('apprentissage machine'), isolez dans les données historiques des motifs qui ont conduit à une amélioration ou à une diminution de la qualité, afin d'éviter ces problèmes de qualité ou d'atteindre une qualité encore meilleure.

Un modèle de machine learning bien entraîné peut reconnaître, à l'avance parfois, les situations où la qualité risque de déraper et les mesures qui ont été prises pour revenir à la qualité souhaitée. Une fois déployées en temps réel, les solutions d'IA peuvent anticiper les problèmes de qualité et prescrire des changements au process pour éviter ou minimiser les problèmes de qualité.

Entraîné selon une approche plus axée sur l'efficacité, un modèle de machine learning peut également détecter les paramètres optimaux du processus de production qui ont permis d'obtenir un produit de qualité supérieure. En production, un tel modèle peut faire converger le process et le maintenir dans ces conditions optimales.

Avec un meilleur contrôle de la qualité du process, les risques de retraitement et de mise au rebut sont considérablement réduits et vous réalisez des économies de coûts de production avec des produits de meilleure qualité et un meilleur prix sur le marché.
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Performance

Produisez plus avec le même apport

Comme les processus de production sont en constante évolution, avec des performances fluctuantes dans le temps mais aussi en fonction de l'expertise en ingénierie, le machine learning peut être utilisé pour identifier, reproduire et consolider les configurations de process qui ont conduit à des performances idéales.

Les modèles d'apprentissage machine peuvent détecter les conditions de performance optimales et recommander des actions correctives pour les atteindre.

Puisque l'IA peut interpréter des associations de données sur des dimensions supérieures à celles de l'esprit humain, elle peut également intégrer simultanément plusieurs KPI et fournir le meilleur équilibre entre les performances du process de production et les effets secondaires aux conséquences négatives, pour maximiser les revenus globaux tels que : équilibre entre rendement et émissions de CO2, meilleur ratio entre  vitesse du process et qualité de la production, ou amélioration du rendement global en utilisant la même énergie ou moins d'énergie et de matériaux de base.
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Maintenance

Gérez temps d'arrêt et dysfonctionnements

Avant que se déclenchent des événements accidentels, certains signes précurseurs apparaissent toujours dans une série de mesures sur les machines. Certains comportements peuvent être évidents et facilement identifiés par les opérateurs. D'autres comportements sont plus subtils et ne peuvent être interprétés par l'esprit humain, car un événement catastrophique peut être la conséquence d'une séquence ou de l'addition concomitante d'événements mineurs.
 
Le machine learning peut être utilisé pour détecter et/ou prévenir les comportements associés à un bon état et à la condition des machines d'un process de production spécifique.
  • L'IA peut être entraînée pour reconnaître chaque situation associée à la performance nominale d'un process de production et détecter ou anticiper les dérives par rapport à cette performance nominale. Les opérateurs peuvent être avertis automatiquement d'une dérive du process et, le cas échéant, des actions correctives pour revenir à la normale.
  • L'IA peut être entraînée pour estimer la durée de vie utile restante des pièces de machines, pour optimiser l'utilisation et la gestion des pièces, en plus de réduire les arrêts de maintenance non planifiés et d'optimiser la planification de la maintenance.
  • L'IA peut être entraînée à la détection et au diagnostic d'anomalies spécifiques du process, et à la séquence d'actions requises pour rétablir le fonctionnement nominal du process.
Cette liste méthodologique non exhaustive amène au même résultat: la réduction des temps d'arrêt du processus, qui est aussi - sinon plus - important que le contrôle de la qualité en termes de retour sur investissement.

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Pourquoi et comment un producteur d'acier à l'échelle internationale utilise l'intelligence artificielle pour garantir la qualité de sa production.
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