Vos arrêts machine et votre pertes matière, expliqués par les données que vous avez déjà.
Jemba est la plateforme de machine learning des équipes production et amélioration continue. Un export CSV suffit : en deux semaines, vous savez si votre historique annonce vos arrêts, et quels réglages vous font perdre de la matière. Ensuite, vos équipes pilotent seules.
Votre usine est instrumentée depuis dix ans. Les données sont mortes en stockage.
Historians, automates, capteurs et systèmes qualité écrivent sur disque depuis des années. Les outils capables d’en tirer des décisions demandent un an d’intégration et une équipe data science. Alors l’export est ouvert dans Excel, puis refermé.
L’artillerie lourde ne descend pas jusqu’ici. Jumeaux numériques et modèles physiques sont excellents là où ils s’appliquent, et ils ne s’amortissent pas sur une constellation de sites plus petits.
Un pilote qui exige un data scientist a déjà échoué. Si l’analyste coûte dix fois le logiciel, le logiciel n’a pas de dossier.
C’est l’intégration qui tue les projets. Pas les mathématiques : les six mois de plomberie de données avant que quiconque voie un chiffre.
Un modèle n’est pas une réponse. Une équipe de production a besoin d’une plage de consigne et d’un seuil, dans le vocabulaire de la ligne.
Deux lignes clientes. Deux résultats mesurés sur leurs propres données, pas des projections.
Chacun provient de données que l’usine collectait déjà, aucun capteur ajouté, aucune préparation de données demandée au client.
À partir du seul journal marche/arrêt. Aucun capteur, aucune donnée de procédé.
977 colonnes d’un export existant, réduites à 10 leviers.
Le premier test, nous le faisons sur vos données. Ensuite, vos équipes pilotent.
Pendant deux semaines, nous préparons votre export et testons le modèle sur des données jamais vues. Si le résultat tient, Jemba passe entre les mains de votre équipe procédé : elle choisit la variable cible, relance le modèle en un clic et lit une plage de consigne, pas un notebook.
Nous publions les machines sur lesquelles ça n’a pas marché.
Sur la ligne aéronautique, deux machines sur quatre sont rentables et deux ne le sont pas. Les deux figurent dans le livrable, et aucune des deux n’est valorisée dans le dossier. L’économie machine par machine, le seuil de rentabilité par fausse alerte et la méthode de validation sont publiés intégralement.
Deux familles d’algorithmes, trois questions d’atelier.
Rien ci-dessous n’est un produit séparé. Chaque question est traitée par l’une des deux familles, et chacune s’appuie sur un déploiement client publié.
« Un arrêt sérieux commence-t-il dans l’heure qui vient ? »
En savoir plus →« Quelles variables décident vraiment du rendement ? »
En savoir plus →« Où faire tourner la ligne pour que le rendement tienne ? »
En savoir plus →
Une ligne, une variable cible, un export.
C’est toute la demande. Deux semaines plus tard, vous avez un dossier validé ou un non documenté. Dans les deux cas, le constat vous reste.
Nommez une ligne et une variable cible.
Nous lisons l’export que vous produisez déjà et vous disons En une heure d’échange, nous vous disons s’il peut répondre ; en deux semaines, vous avez un premier résultat.
