Contrôle qualité par vision par ordinateur
Détecter automatiquement les défauts de fabrication sur ligne de production via des caméras et du deep learning.
95%
taux de détection défauts
Le problème
Pas de pilotage fiable sur contrôle qualité par vision par ordinateur.
Le processus actuel est manuel ou hétérogène.
Les décisions arrivent trop tard faute de signaux clairs.
Les coûts et délais dérivent sans contrôle.
Prérequis : les données et outils nécessaires
Données requises
- Images/vidéos de production
- labels de défauts
Outils compatibles
- AWS Lookout for Vision
- Landing AI
- custom CNN
Pas sûr d’avoir ces données ? Notre Maturity Auditor peut diagnostiquer votre situation en 2 semaines.
Découvrir le Maturity Auditor →Ce qu’on met en place en 6-12 mois
En 6-12 mois : Détecter automatiquement les défauts de fabrication sur ligne de production via des caméras et du deep learning. avec un impact mesuré sur taux de détection défauts.
Semaine 1-2
Diagnostic
Semaine 3-6
Construction
Semaine 7+
Livraison
Livrables concrets
Cadrage métier et règles de décision pour contrôle qualité par vision par ordinateur
Moteur opérationnel pour contrôle qualité par vision par ordinateur
Tableau de bord de pilotage et alertes
Playbook d’actions et gouvernance
L’insight expert
Taux de détection >95% vs 80% humain. Investissement caméras + modèle à prévoir.
— Datasive, expertise terrain
Maturité technologique
Élevée
Solutions matures, déploiement rapide
Moyenne
Techno en maturation, nécessite du sur-mesure
Émergente
Innovation de pointe, approche R&D
Propulsé par nos agents spécialisés
Maturity Auditor
Scorecard + roadmap 90 jours pour cadrer la transformation data/AI.
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