L'intelligence Artificielle au service de l'industrie du futur !
Le numérique et tout particulièrement l’Intelligence Artificielle permettent de créer des ruptures technologiques et d’usage.
Il s’agit là de leviers d’investissement primordiaux pour la performance industrielle et l’avancée vers la vague « Industrie du Futur » ou « Industrie 4.0 ».
Probayes accompagne ainsi de nombreux clients industriels dans leur transformation en développant des outils basés sur l’Intelligence Artificielle pour :
- Améliorer la qualité des produits, par exemple par l’identification et l’analyse des facteurs influençant la non-qualité
- Améliorer la performance industrielle, par exemple par la détection et l’anticipation des dérives du procédé
- Optimiser le procédé, par exemple par la recommandation des meilleurs paramètres à appliquer durant le fonctionnement des équipements
- Optimiser les ressources, par exemple le personnel, les machines et outils et les matières premières
- Réaliser de la maintenance prédictive en anticipant les pannes éventuelles
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Hall 5A - Stand 5W161
▶️ Rencontrons-nous :
- Hall 5A – Village Smart – Stand 5W161
- du 25 au 28 mars 2024
- Paris Nord Villepinte
Contrôle qualité automatisé par vision & amélioration du procédé de production
Benoît Hardier – Data Scientist et Chef de Projet – Probayes
Benoît est un ingénieur en mathématiques appliquées et data scientist chez Probayes depuis 2020. Son expertise se concentre sur l’application du deep learning dans des domaines tels que la vision par ordinateur (computer vision) et le traitement du langage naturel (NLP).
Dans le cadre de sa collaboration avec la société ITEN, spécialisée dans l’élaboration et la fabrication de micro batteries, Probayes a développé un projet visant à automatiser le contrôle qualité des plaques d’électrodes, ainsi qu’à améliorer la compréhension de la chaîne des procédés de production.
Le projet a consisté à élaborer des méthodes hybrides de vision par ordinateur, combinant des techniques d’apprentissage profond avec des algorithmes classiques, afin de détecter avec précision les défauts sur les plaques d’électrodes. En utilisant des données d’images fournies par des caméras haute-résolution, l’équipe de Probayes, a entraîné des modèles de deep learning pour reconnaître et localiser différents types de défauts aux formes et aux origines variées.
Prédiction des caractéristiques de l'huile chez Total Energies
Alexis Mignon – Directeur Scientifique – Probayes
Alexis est docteur en informatique spécialisé en Vision par Ordinateur et Apprentissage Automatique. Il travaille depuis 2013 chez Probayes en tant qu’ingénieur R&D et chef de projets sur des sujets d’Apprentissage Automatique.
Alexis est aujourd’hui Directeur Scientifique expert en Machine Learning.
TotalEnergies développe des services de monitoring prédictif pour ses clients. L’objectif est de connaître, en temps réel, la santé de leurs équipements : moteur de cogénération ou de bateaux, machines industrielles, éoliennes, etc.
A partir des données des huiles, issues des capteurs, on va déduire la santé des machines, en estimant l’état de vieillissement de ces huiles, et en détectant la présence de contaminants par exemple. Un apprentissage multi-niveaux mené par Probayes permet de convertir les données brutes fournies par les capteurs en des informations interprétables afin d’en déduire des actions de maintenance prédictive.
Et voici l'ensemble des conférences de nos partenaires
Mardi 26 Mars
🔹10:00 vrtice “Retex : 3 ans d’utilisation de Spherik chez EDF
Hydro pour préparer les interventions sur site”
🔹10:45 Optimistik “Donnée industrielle : démocratiser son utilisation
dans toute l’organisation, plutôt que de la limiter aux experts data”
🔹11:30 GROUPE SPC “Explorez les stratégies de valorisation de vos
données pour renforcer la résilience énergétique”
🔹14:00 Courbon Software “Digitalisation de l’industrie : adaptez la
solution à votre environnement et gagnez en agilité”
🔹14:45 QUATERNAIRE “Managez la performance de vos usines : engagez vos
collaborateurs en digitalisant vos rituels AIC”
🔹15:30 INEVO “Jumeau Numérique Process : comment & pourquoi ?”
🔹16:15 Probayes, “Contrôle qualité automatisé par vision & Amélioration du procédé de production”
Mercredi 27 Mars
🔹10:00 Probayes
Prédiction des caractéristiques de l’huile chez Total Energies
🔹10:45 Courbon Software
Digitalisation de l’industrie : adaptez la solution à votre environnement et gagnez en agilité
🔹11:30 QUATERNAIRE
Structurez et alignez la digitalisation des opérations aux enjeux de votre entreprise : diagnostic, schéma directeur et mise-en-œuvre
🔹14:00 INEVO
Jumeau Numérique Process : Comment & pourquoi ?
🔹14:45 GROUPE SPC
Exploitez la puissance de vos données industrielles pour gagner en efficacité et en productivité
🔹15:30 Optimistik
Maîtrisez vos procédés industriels par la data : améliorez vos KPI qualité, énergie et matières sur le terrain
🔹16:15 vrtice
Retex : 3 ans d’utilisation de Spherik chez EDF Hydro pour préparer les interventions sur site
Projet MONSOON
Projet visant à mettre en œuvre des techniques d’IA dans l’industrie de procédé – ici, l’aluminium (RIO TINTO – LIBERTY) et le plastique (GLNPlast, Portugal).
Projet ERAMET
Le groupe ERAMET est l’un des principaux producteurs mondiaux de métaux d’alliage. ERAMET produit dans son usine de Kvinesdal, en Norvège, des alliages de silicomanganèse.
PROJET DE QUALITÉ DE PRODUCTION
Projet visant à améliorer la fabrication de dispositifs médicaux
EasymAInt, solution de maintenance prédictive
À partir de capteurs plug&play, non intrusifs, EasymAInt permet de maitriser ses données, suivre ses équipements et réaliser de la maintenance prédictive
PROJET D'OPTIMISATION DE CHAÎNE LOGISTIQUE
Création d’un outil permettant de modifier les données d’entre et d’obtenir très rapidement, la résolution et la visualisation des résultats
Découvrez nos webinaires :
Améliorez votre performance industrielle grâce à l'Intelligence Artificielle
Le numérique est l’un des domaines clé de la performance industrielle. C’est donc un levier d’investissement primordial vers la vague « Industrie du Futur » ou « Industrie 4.0 ».
L'IA dans la boucle : Optimisez un procédé industriel
Retour d’expérience de Lynred sur le projet d’aide à la décision dans un procédé industriel, grâce à l’Intelligence Artificielle.
Retrouvez quelques photo. d'IA Paris & Big Data 2021 !
Probayes est très honoré d'avoir présenté à Mme Sophie Cluzel, secrétaire d'État aux personnes handicapées, Eye Tracking, solution d'interaction avec un système informatique, grâce au suivi oculaire !
▶️ Idéal pour utiliser sans contact, un écran et surtout une interface publique
▶️ Indispensable pour les personnes à mobilité réduite (alitées ou paralysées)
▶️ S’adapte à différents besoins sur les secteurs de la santé, de la finance, du loisir, etc.
En tant que filiale Le Groupe La Poste et tiers de confiance, Probayes
s’attache à développer des solutions respectant la souveraineté des
données
