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MecaProd

MecaProd Industries a intégré l’IA et la data dans ses usines pour optimiser la maintenance, réduire les arrêts machines et améliorer la productivité globale.
-70%
Taux de rebut
-60%
Arrêts non planifiés
+20%
Productivité
Vision industrielle
Maintenance prédictive
Optimisation

Le défi

MecaProd Industries, fabricant de pièces mécaniques pour l’automobile, faisait face à des interruptions coûteuses sur ses lignes de production et à une gestion complexe des flux.

TurnK a déployé une solution intégrée :

  • Maintenance prédictive : capteurs IoT connectés aux machines, analysés par l’IA pour anticiper les pannes avant qu’elles ne surviennent.
  • Optimisation des flux de production : ajustement dynamique des cadences en fonction de la demande et de la disponibilité des ressources.
  • Pilotage qualité : détection automatique d’anomalies sur la chaîne grâce à la vision assistée par IA.
  • Reporting intelligent : génération automatisée de rapports de performance pour les managers.

Problématiques rencontrées

01
Taux de rebut trop élevé sur les lignes de production
02
Pannes machines imprévues causant des arrêts coûteux
03
Contrôle qualité manuel source d'erreurs
04
Difficulté à optimiser les cadences de production

Notre solution

Déploiement d'une solution Industrie 4.0 combinant vision par ordinateur, maintenance prédictive et optimisation de production.

Vision industrielle IA

Détection automatique des défauts sur les pièces en temps réel avec caméras intelligentes.

Maintenance prédictive

Analyse des données machines pour anticiper les pannes et planifier les interventions.

Digital twin

Jumeau numérique de la chaîne de production pour simulation et optimisation.

Digital twin

Jumeau numérique de la chaîne de production pour simulation et optimisation.

"La vision industrielle a révolutionné notre contrôle qualité. Nous détectons maintenant des défauts invisibles à l'œil nu."
Jean-Marc Petit, Directeur Industriel

FAQ

Comment l’IA prédit-elle les pannes des machines ?

Les capteurs IoT collectent en continu les vibrations, températures et cycles, analysés par des modèles IA capables de détecter des signaux faibles annonciateurs de pannes.

Quels gains de productivité ont été obtenus ?

La maintenance prédictive et l’ajustement des cadences ont permis une augmentation de 15 % de la productivité et une réduction notable des arrêts non planifiés.

En quoi cela a amélioré la qualité des produits ?

L’IA a détecté en temps réel des anomalies visuelles ou mécaniques, réduisant les défauts de production et renforçant la traçabilité qualité.