IA prédictive qualité process

Contexte

Usine chimique produisant des polymères spéciaux avec des variations de qualité produit significatives entre les lots. Le contrôle qualité est réalisé en fin de process (post-production) avec analyse en laboratoire prenant 4-8 heures. Si un lot est non-conforme, il est détecté trop tard : 35% de la matière est déjà transformée en produits finis non-conformes.

Problème & Défi

Contrôle qualité post-production : 4-8h de latence entre la fin du process et le résultat labo. 35% de la matière non-conforme déjà transformée quand le défaut est détecté. Rebuts de 8% en valeur : 5M€/an de matière première et d'énergie gaspillées. Ajustement process empirique : les opérateurs modifient les paramètres au feeling sans données prédictives. Variabilité inter-lots élevée : le même process ne donne pas les mêmes résultats selon les matières premières et les conditions.

Solution & Livrables

Modèle ML de prédiction de qualité en cours de process basé sur les paramètres temps réel (température, pression, débit, composition). Ajustement prédictif : recommandation de correction des paramètres process AVANT que la qualité ne dérive. Virtual sensor IA : prédiction de la qualité finale en temps réel sans attendre l'analyse labo. Alerting : notification immédiate quand le modèle prédit une dérive qualité avec recommandation d'action. Dashboard qualité temps réel : prédiction vs mesure labo, tendances, corrélation paramètres/qualité. Partenariat continu : monitoring, alerting et amélioration continue.

Technologies