Cas d'utilisation : Détection de défauts dans une chaîne de production

Cette étude de cas présente la mise en place d'un système de détection automatique de défauts pour une entreprise manufacturière utilisant les outils de vision par ordinateur de Techsolut. Le système permet d'identifier en temps réel divers types d'anomalies sur des produits industriels, améliorant ainsi la qualité et réduisant les coûts liés aux défauts non détectés.

Contexte et défis

Profil de l'entreprise

Une entreprise de fabrication d'électronique grand public produisant environ 5000 unités par jour sur plusieurs lignes d'assemblage.

Problématique initiale

• Taux de défauts de 1,2% échappant au contrôle qualité manuel
• Coûts élevés des retours clients et des réparations en garantie
• Processus d'inspection visuelle lent et sujet à la fatigue des opérateurs
• Grande diversité de défauts potentiels : soudures défectueuses, composants manquants, rayures, etc.

Objectifs du projet

1. Réduire le taux de produits défectueux expédiés à moins de 0,1%
2. Augmenter la vitesse d'inspection pour suivre le rythme de production
3. Collecter des données sur les types de défauts pour améliorer les processus en amont
4. Système capable de fonctionner 24h/24 sans dégradation de performance

Solution mise en œuvre

Configuration matérielle

• 8 caméras industrielles haute résolution (12MP) positionnées à des points stratégiques
• Éclairage LED contrôlé pour assurer des conditions lumineuses constantes
• 2 serveurs GPU pour le traitement d'images en temps réel
• Système de rejet automatisé pour écarter les produits défectueux du flux

Architecture logicielle

• Interface Techsolut pour la gestion centralisée
• Modèles de détection d'anomalies spécifiques pour chaque type de défaut
• Pipeline de traitement en temps réel avec latence < 300ms
• Système de feedback pour l'amélioration continue des modèles

Approche de développement

Phase 1 : Collecte et préparation des données

1. Collecte de plus de 50 000 images de produits (défectueux et conformes)
2. Annotation minutieuse de 8 types de défauts différents
3. Augmentation de données pour les défauts rares (rotation, luminosité, etc.)
4. Division en ensembles d'entraînement (70%), validation (15%) et test (15%)

Phase 2 : Développement des modèles

1. Utilisation d'une approche hybride combinant :
2. Détection d'objets pour les défauts localisés (YOLOv8)
3. Segmentation sémantique pour les défauts de surface (U-Net)
4. Détection d'anomalies non supervisée pour les défauts inconnus
5. Entraînement sur infrastructure GPU pendant 2 semaines
6. Optimisation des modèles pour l'inférence temps réel

Phase 3 : Déploiement et intégration

1. Mise en place graduelle sur une ligne pilote
2. Calibration fine du système avec les retours des opérateurs
3. Intégration avec le système MES (Manufacturing Execution System) de l'usine
4. Formation du personnel de maintenance et des opérateurs qualité

Résultats et impact

Performances techniques

• Précision : 98,7% de détection correcte des défauts
• Rappel : 99,3% des défauts effectivement détectés
• Vitesse : Traitement de 6 unités par minute (supérieur au rythme de production)
• Taux de faux positifs : 0,4% (produits conformes rejetés à tort)

Bénéfices business

• Réduction de 87% des retours clients pour produits défectueux
• Économie estimée de 1,2 million d'euros annuels
• ROI atteint en 7 mois
• Réaffectation de 60% du personnel d'inspection à des tâches à plus haute valeur ajoutée

Améliorations des processus

• Identification des causes racines grâce à l'analyse des données collectées
• Réduction de 23% des défauts à la source grâce aux actions correctives
• Traçabilité complète des défauts et amélioration de la documentation qualité

Défis et solutions

Défis rencontrés

Variabilité de l'éclairage

• Problème : Changements de luminosité affectant la détection
• Solution : Installation d'un système d'éclairage contrôlé et normalisation des images

Nouveaux types de défauts

• Problème : Apparition de défauts non présents dans les données d'entraînement
• Solution : Implémentation d'un système de détection d'anomalies génériques et feedback continu

Intégration avec les systèmes existants

• Problème : Systèmes propriétaires anciens difficiles à interfacer
• Solution : Développement d'une couche d'API adaptative et sessions de travail conjoint avec l'équipe IT

Résistance au changement

• Problème : Inquiétudes des opérateurs quant à l'automatisation
• Solution : Implication précoce des équipes, formation et repositionnement vers des rôles de supervision du système

Leçons apprises et bonnes pratiques

Facteurs clés de succès

1. Qualité des données : L'investissement dans la collecte et l'annotation méticuleuse a été déterminant
2. Approche hybride : La combinaison de plusieurs techniques a permis de couvrir tous les types de défauts
3. Déploiement progressif : La phase pilote a permis d'ajuster le système sans perturber la production
4. Implication des utilisateurs : La collaboration avec les opérateurs a amélioré l'acceptation et l'efficacité

Recommandations

1. Prévoir du temps pour la calibration fine en conditions réelles
2. Construire un système de feedback continu dès le début
3. Documenter précisément les conditions d'acquisition des images
4. Former une équipe interne capable de maintenir et faire évoluer le système

Évolutions futures

La prochaine phase du projet prévoit :

1. Extension du système à toutes les lignes de production
2. Ajout de capacités prédictives pour anticiper les dérives de qualité
3. Implémentation de l'apprentissage continu pour adapter les modèles aux évolutions des produits
4. Intégration avec des cobots pour la correction automatique de certains défauts

Conclusion

Ce projet illustre comment une solution de vision par ordinateur bien conçue peut transformer un processus industriel critique. Au-delà de la simple détection, le système est devenu un outil d'amélioration continue générant des données précieuses pour l'optimisation des processus de fabrication.

La clé de la réussite a été l'approche holistique combinant hardware adapté, modèles AI sophistiqués et intégration soignée aux processus existants, le tout accompagné d'une gestion du changement efficace.