Devillé
Fabricant de composants automobiles

Devillé est une entreprise spécialisée dans la fabrication de composants automobiles et de pièces plastiques techniques. Fondée en 1865, elle emploie 900 collaborateurs sur 5 sites en France et en Europe. Son activité se concentre principalement sur les secteurs de l’automobile et de l’industrie​.

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Faire gagner du temps aux chefs d'ateliers et aux opérateurs

Avec une performance optimisable, et la sursollicitation des chefs d’ateliers, notre client recherche une solution qu’il pourra internaliser, sans cout de licence prohibitif et permettant un temps de calcul de charge inférieur à 1 minute

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Objectif

Solution

DEVILLE

Optimiser la phase de colisage

En s’appuyant sur un solveur libre, Cross Data développe une solution sur-mesure qui répond aux besoins du clients en moins de 5,2 secondes (1/10e secondes par semaine) sans changer les méthodes de travail de son client et en complétant des outils connus de ses équipes

Résultats
Amélioration de la performance
+ 0 %

ET DE MANIERE GENERALE,

Comment la Data Science peut agir pour accompagner les industriels ?

La data science peut jouer un rôle crucial dans l’amélioration de la rentabilité pour les industriels en fournissant des insights approfondis et en optimisant les processus. Voici quelques applications concrètes de la data science dans le secteur industriel :

  1. Optimisation des processus de production : La data science permet d’analyser des données opérationnelles pour identifier les inefficacités et les goulots d’étranglement dans les chaînes de production. En appliquant des algorithmes d’optimisation, les industriels peuvent réduire les temps de cycle, minimiser les déchets et maximiser l’utilisation des ressources, ce qui conduit directement à une augmentation de la rentabilité.

  2. Maintenance prédictive : En utilisant des techniques d’apprentissage automatique pour analyser les données issues des capteurs sur les machines, les industriels peuvent prédire les pannes avant qu’elles ne surviennent. Cela permet de planifier la maintenance de manière proactive, réduisant les temps d’arrêt imprévus et les coûts de réparation, tout en prolongeant la durée de vie des équipements.

  3. Gestion de la qualité : Les modèles de data science peuvent aider à surveiller et à contrôler la qualité des produits en temps réel, en détectant les défauts et en identifiant les causes sous-jacentes des variations de qualité. Cela réduit les coûts liés aux rappels de produits et augmente la satisfaction des clients.

  4. Analyse de la demande et gestion des inventaires : En prévoyant précisément la demande, la data science aide les industriels à ajuster leur production et à gérer leurs stocks plus efficacement. Cela minimise le surstockage et les ruptures de stock, réduit les coûts de stockage, et assure une réponse rapide aux besoins du marché.

  5. Optimisation de la chaîne d’approvisionnement : La data science permet une analyse approfondie des performances de la chaîne d’approvisionnement, aidant à identifier les meilleures sources de matières premières, à négocier les meilleurs tarifs, et à réduire les coûts de transport et de logistique.

  6. Développement de produits : Les techniques d’analyse de données peuvent être utilisées pour comprendre les préférences et les comportements des consommateurs, ce qui guide le développement de nouveaux produits ou l’amélioration des produits existants. Cela augmente la probabilité de succès sur le marché et peut générer de nouveaux revenus.

  7. Efficacité énergétique : Les industriels peuvent utiliser la data science pour surveiller et optimiser la consommation d’énergie de leurs installations, identifiant ainsi les opportunités d’économies d’énergie et réduisant les coûts opérationnels.

  8. Conformité réglementaire : La data science aide également les entreprises à respecter les réglementations environnementales et industrielles en fournissant des outils pour surveiller les émissions, gérer les déchets et assurer la conformité, évitant ainsi les amendes et les pénalités.

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