Alimentation et emballage

IA d’inspection visuelle pour les emballages à forte variabilité

Cette solution répond aux difficultés de qualité des emballages dans la production alimentaire, notamment lors de changements fréquents de références, d’exigences de conformité accrues et de systèmes d’inspection fragmentés.

Situation actuelle et difficultés

Les systèmes de vision classiques par gabarit peinent à offrir stabilité, souplesse et données exploitables à long terme.

Contexte sectoriel

  • La qualité des emballages influence directement la sécurité alimentaire, l’efficacité logistique et la réputation de la marque.
  • La multiplication rapide des références et la surveillance des exportations complexifient l’inspection.
  • Les méthodes de comparaison par gabarit deviennent fragiles lorsque l’éclairage, la couleur et les matériaux varient.

Principales difficultés

  • Les changements fréquents de références entraînent des coûts élevés de reconstruction des gabarits.
  • Les anomalies des codes imprimés, codes-barres et textes sont difficiles à détecter de façon fiable.
  • Les données restent fragmentées entre des systèmes isolés, sans vue globale de la qualité.
  • Les images prises sur site sont difficiles à conserver comme ressources réutilisables à long terme.

Les défis de la transformation par l’IA en entreprise

Du cloisonnement des systèmes à la sous-utilisation des données, les entreprises rencontrent des obstacles structurels au déploiement durable de l’IA.

1. Systèmes d’inspection cloisonnés

Les lignes de production utilisent des systèmes indépendants de différents fournisseurs, avec des règles fermées et sans gouvernance commune.

2. Adaptation lente aux nouvelles références

Chaque changement d’emballage nécessite une mise à jour du fournisseur, ce qui allonge les cycles de lancement.

3. Compétences internes limitées en IA

Les connaissances en modélisation, en données et en réglage restent chez les fournisseurs, limitant l’extension à de nouveaux scénarios.

4. Valeur des données inexploitée

Les images de défauts et de produits conformes sont stockées séparément, sans normes de données ni processus d’entraînement communs.

Comment nous développons vos compétences internes en IA

Un parcours en quatre étapes conçu pour faciliter la prise en charge par vos équipes et le déploiement à grande échelle.

Étape 1 : Créer la plateforme de données d’inspection d’entreprise

  • Reliez les interfaces de données des systèmes de plusieurs fournisseurs.
  • Stockez toutes les images d’inspection dans un référentiel commun.
  • Accompagnez le nettoyage initial des données et la définition de la classification des défauts.

Étape 2 : Lancer l’entraînement IA en libre-service

  • Permettez aux équipes internes d’entraîner elles-mêmes les modèles pour de nouvelles références.
  • Proposez des interfaces visuelles à faible code pour l’annotation et l’entraînement.
  • Exploitez des lignes pilotes avec un cycle complet : annoter, entraîner, publier.

Étape 3 : Former les équipes internes (parcours en trois étapes)

  • Pratique : nettoyage des données, annotation, entraînement et déploiement.
  • Ingénierie de l’IA : gestion des modèles et de leur cycle de vie.
  • Compétences avancées : affinage et création de modèles d’entreprise.

Étape 4 : Créer le centre d’IA pour la fabrication intelligente

  • Créez et testez des applications d’inspection d’emballages dans Awakedata Studio.
  • Exécutez les inspections avec Awakedata Edge et gérez les déploiements et les événements dans Awakedata Hub.
  • Étendez aux processus d’entreposage, de logistique, de sécurité et de gestion des matériaux.

De ce cas d’usage à votre déploiement

Développez et testez l’application dans Awakedata Studio, exécutez-la sur du matériel compatible avec Awakedata Edge, et coordonnez les événements et les déploiements avec Awakedata Hub.

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