Analyse vidéo par IA pour le contrôle de la qualité et de la production
Détecter les erreurs en temps réel.
Gardez un œil sur la qualité de votre production
L’analyse vidéo par IA pour le contrôle qualité et de production vous offre une solution intelligente pour surveiller visuellement les processus de fabrication et détecter rapidement les écarts. Dans les lignes de production modernes, chaque irrégularité compte, car même les plus petites erreurs peuvent entraîner des rebuts, des retards de production ou des réclamations. Si une erreur n’est pas détectée immédiatement, cela conduit souvent à des séries entières de produits défectueux. Cela entraîne des retouches, du gaspillage de matériel, des rappels, ou dans le pire des cas, une perte d’image et de confiance des clients.
Analyse vidéo classique vs. basée sur l’IA
Les systèmes classiques fonctionnent selon des règles fixes : « Si la distance entre le point A et le point B est inférieure à 2 mm, alors c’est une erreur. » Ces règles doivent être définies manuellement par un humain – le système ne connaît donc que ce qu’on lui a explicitement appris. Le système ne “comprend” pas ce qu’est une bonne ou une mauvaise pièce. Il ne fait que comparer des caractéristiques individuelles avec des tolérances prédéfinies. Ces systèmes basés sur des algorithmes sont fiables pour des tâches bien définies – telles que les contrôles dimensionnels, la détection de position ou la lecture de caractères codés (par exemple les codes-barres). Toutefois, les méthodes classiques atteignent leurs limites dans des scénarios complexes ou variables : si une erreur survient et qu’elle n’est pas couverte par ces caractéristiques définies, le système ne la détectera pas. L’analyse vidéo basée sur l’IA adopte une approche fondamentalement différente. Une caractéristique clé des systèmes assistés par IA est leur capacité à détecter des anomalies visuelles : grâce à l’entraînement de modèles, ces systèmes apprennent d’abord la normale (l’état cible des pièces sans défauts), puis identifient les écarts. Cela permet de détecter des défauts nouveaux ou inconnus auparavant sans programmation explicite préalable. D’une certaine manière, l’IA “comprend” à quoi ressemble un produit parfait et signale tout ce qui est inhabituel comme un défaut potentiel.
L’analyse vidéo par IA permet d’atteindre une meilleure qualité produit, des coûts réduits et une efficacité accrue des processus dans le contrôle qualité.
Notre technologie Vaidio contrôle avec précision les quantités et la qualité de production. L’IA est entraînée spécifiquement à partir d’images de matériaux et de produits afin de détecter de manière fiable les produits défectueux. Grâce à ce processus, l’IA identifie précocement les écarts spécifiques à l’entreprise, tels que les défauts de forme ou de surface, réduit le nombre de produits défectueux et optimise continuellement l’efficacité et la qualité des processus de production. En général, les secteurs avec des exigences élevées en matière de qualité, un large périmètre de contrôle ou des coûts élevés liés aux erreurs bénéficient particulièrement de l’analyse vidéo assistée par IA.
Fabrication industrielle et électronique
L’analyse vidéo par IA contrôle, par exemple, en temps réel les surfaces des pièces pour détecter des rayures, fissures, bosses ou défauts de matériau. Elle détecte les défauts de peinture sur les carrosseries, les défauts de soudure sur les circuits imprimés ou les erreurs d’assemblage lors du montage final des appareils.
Industrie automobile
L’industrie automobile, avec ses normes de qualité élevées (mot-clé « objectif zéro défaut »), est un pionnier dans l’utilisation de l’IA pour le contrôle qualité. Les pièces de carrosserie, les modules électroniques ou les composants de moteur sont inspectés automatiquement pour détecter des défauts tels que des fissures fines, des écarts dimensionnels ou des erreurs d’assemblage. L’IA détecte les défauts critiques pouvant affecter les performances ou la sécurité du véhicule (par exemple, la formation de fissures, des mauvais perçages, des jeux incorrects) et garantit ainsi un contrôle qualité complet de chaque pièce.
Industrie de l’acier et des métaux
Ici aussi, l’analyse vidéo par IA peut être utilisée pour détecter les défauts de surface sur l’acier laminé ou les tôles (par exemple, rayures, inclusions).
Industrie pharmaceutique et technologie médicale
Dans les secteurs réglementés tels que la pharmacie et la medtech, la qualité est primordiale car les erreurs peuvent directement représenter des risques pour la sécurité des patients. Les systèmes vidéo basés sur l’IA sont utilisés, par exemple, pour le contrôle des emballages et des étiquettes des médicaments. Les algorithmes comparent les informations imprimées sur les lots, les codes-barres ou les notices avec les données cibles et détectent en temps réel les écarts tels que des impressions incorrectes ou incomplètes, des inversions ou des emballages endommagés. Par rapport aux contrôles manuels par échantillonnage, cela a considérablement augmenté la vitesse d’inspection et presque éliminé les erreurs, assurant des économies de coûts ainsi que le respect des exigences réglementaires strictes. L’analyse vidéo par IA peut également être utilisée pour inspecter les flacons d’injection à la recherche de particules, vérifier les comprimés pour des défauts visuels (cassure, décoloration) ou contrôler les instruments chirurgicaux pour des défauts de surface.
Industrie agroalimentaire et des boissons
Le contrôle qualité assisté par IA prend également de l’importance dans le secteur agroalimentaire et des boissons. Ici, en plus de la qualité du produit, la sécurité alimentaire est particulièrement au centre des préoccupations. L’analyse vidéo par IA peut être utilisée sur les lignes de production pour détecter les corps étrangers. Outre les corps étrangers, l’IA peut également surveiller des paramètres de qualité tels que la forme et la couleur des aliments (par exemple, le degré de brunissement des produits de boulangerie, le niveau de remplissage des bouteilles, le scellement des emballages). Les emballages mal remplis ou endommagés sont détectés et éliminés sans que les employés aient à contrôler chaque pièce individuellement. Le résultat est moins de rebut, des processus de tri optimisés et une efficacité globale accrue.
Industrie solaire (photovoltaïque)
Grâce à l’analyse vidéo par IA, les panneaux solaires sont inspectés pendant la production pour détecter des microfissures ou des défauts des cellules — une IA peut détecter en quelques secondes des fractures cellulaires à peine visibles à l’œil humain, permettant de trier rapidement les modules défectueux. Un projet pilote dans la fabrication de cellules solaires a montré qu’en plus d’un gain de temps énorme, le taux de détection des défauts s’est amélioré grâce à l’inspection par IA, car le système a détecté de manière constante de minuscules fissures pendant des heures, alors que les inspecteurs humains perdaient en concentration au fil des heures.
Vaidio Data – Optimisation intelligente des processus avec IA et support LLM
Identifiez précisément les goulots d’étranglement, les processus inefficaces et les sources d’erreurs récurrentes : Quand et où les erreurs se produisent-elles ? Quelles machines sont particulièrement sujettes aux pannes ? À quelles étapes du processus surviennent les problèmes de qualité ? Vaidio Data vous fournit des réponses solides — automatiquement, de manière contextuelle et formulées de façon compréhensible.
Analyses claires au lieu d’un chaos de données brutes
Grâce à Vaidio Data et au composant LLM, vous bénéficiez d’analyses visuelles claires et de documentations en langage naturel. Cela permet de gagner du temps et rend les données complexes immédiatement exploitables.
Prévention plutôt que réaction
En sachant quand, où et pourquoi des erreurs surviennent, vous pouvez prévenir les perturbations futures avant qu’elles ne se produisent — et optimiser activement votre maintenance et production.
Amélioration de l’efficacité basée sur des données réelles
Vous prenez des décisions éclairées non plus basées sur l’intuition, mais sur des analyses réelles et évolutives du système — adaptées individuellement à vos processus.