WAICE
Secteurs / Industrie manufacturière

Rendre l’IA utile à l’atelier : production, qualité et maintenance.

ETI et grands groupes industriels veulent gagner en performance sans complexifier leurs systèmes. WAICE les aide à relier MES, ERP et données machine, à fiabiliser les applications de production et à déployer l’IA là où elle apporte un gain mesurable.

Enjeux

Ce que vivent les équipes.

Une performance sous pression

Coût de l’énergie, concurrence et exigences clients poussent à produire mieux avec les mêmes ressources.

Des données machine sous-exploitées

Les capteurs produisent beaucoup de données, rarement reliées à la qualité et à la planification.

Pénurie de compétences

Recruter et former des techniciens prend du temps ; le savoir-faire doit être transmis.

Des systèmes empilés

ERP, MES, GMAO et outils maison se sont accumulés au fil des années.

Ce que WAICE apporte

Cinq angles, une même méthode.

Métier

Production, qualité et maintenance

  • Analyse des défauts qualité
  • Aide aux opérateurs et aux techniciens
  • Planification de la production

Data & IA

Données machine, MES, qualité et maintenance

  • Collecte et mise en contexte des données d’atelier
  • Maintenance prédictive
  • Traçabilité lot et série

Infrastructure & applications

ERP, MES, GMAO et automates

  • Intégration ERP / MES
  • Développement d’applications d’atelier
  • MCO / TMA des applications de production

Cybersécurité

Réseaux d’atelier et machines connectées

  • Segmentation IT / OT
  • Démarche IEC 62443
  • Sécurisation des accès à distance

Réglementation & conformité

ISO 9001, référentiels clients (IATF 16949 dans l’automobile), règlement Machines, NIS2 pour certains fabricants

  • Documentation qualité
  • Traçabilité des produits
  • Cartographie des usages IA au regard de l’AI Act

Une IA intégrée comme composant de sécurité d’une machine relève des exigences renforcées de l’AI Act et du règlement Machines.

Cas d’usage

Par où commencer.

Analyse des défauts qualité

Relier défauts, paramètres de production et lots pour trouver les causes plus vite.

Mesuré par

  • taux de rebut
  • délai d’analyse
  • réclamations clients

Maintenance prédictive

Anticiper les pannes des équipements critiques à partir des données machine.

Mesuré par

  • arrêts non planifiés
  • TRS
  • coût de maintenance

Assistant opérateur

Donner accès aux modes opératoires et aux solutions déjà trouvées, directement au poste.

Mesuré par

  • temps de résolution
  • temps de formation
  • erreurs de réglage

Planification assistée

Proposer des plannings qui tiennent compte des capacités, des stocks et des priorités.

Mesuré par

  • respect des délais
  • taux de service
  • niveau de stock

Équipe

Les profils que nous mobilisons.

Des profils IT aujourd’hui, rejoints progressivement par des experts métier de chaque secteur.

  • Chef de projet SI industriel
  • Consultant ERP / MES
  • Développeur d’applications métier
  • Data engineer industriel
  • Consultant IA
  • Ingénieur MCO / TMA

Programmes de transformation

Commencer petit, être prêt à passer à l’échelle.

Notre fondateur a participé à des programmes de transformation à grande échelle au sein de groupes internationaux. WAICE démarre sur un périmètre maîtrisé (un site, une fonction, un cas d’usage), puis monte en charge avec un réseau de consultants et d’experts sélectionnés.

  • Un premier périmètre livré en quelques semaines
  • Une gouvernance pensée dès le départ pour le passage à l’échelle
  • Des équipes constituées selon vos besoins, IT et métier

Comment nous démarrons

Quatre étapes, à votre rythme.

  1. 01

    Diagnostic

    Une heure ou une demi-journée pour qualifier un cas d’usage, un risque ou une décision.

  2. 02

    Cadrage

    Périmètre, données, systèmes, contraintes réglementaires et indicateurs de réussite.

  3. 03

    Réalisation

    Développement, intégration et déploiement, aux côtés de vos équipes.

  4. 04

    Exploitation

    Maintien en condition opérationnelle, support et amélioration continue, avec des engagements de service clairs.

Commençons par un cas concret.

Parlez-nous d’une décision, d’un processus ou d’un système à améliorer. Nous vous dirons franchement si l’IA est la bonne réponse.