Use case comprendre les causes de non qualite des produits finaux
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Secteur de l'industrie

Comprendre les causes de non qualité des produits finaux (seringues)

Client : Becton Dickinson
Technologies utilisées :
Machine Learning
Deep Learning

Enjeux

  • Mieux comprendre les causes de non qualité
  • Maîtriser le Process de fabrication
  • Discriminer les domaines d’impact (MP, Process stockage PSF, etc.)

Démarche

  • Isolement des champs de données (ERP, Analyses qualité, Supervisions industrielles)
  • Produire des jeux de données (quantitatifs et qualitatifs)
  • Outils et algorithmes d’exploration des données, Segmentation/Classification, etc.)

Résultat

  • Produire des jeux de données (quantitatifs et qualitatifs)
  • Outils et algorithmes d’exploration des données, Segmentation / Classification, etc.)
  • Identification de la contribution des facteurs qualité
  • Rapport d’étude /  Préconisations
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