À propos
Logiciel et conseil pour une vision claire de la production.
Nous réunissons la connaissance des processus industriels et un logiciel AI-driven pour le textile, le métal, la plasturgie et les autres industries de transformation — et nous commençons toujours par comprendre le fonctionnement réel de l'usine.
Notre origine
Nés d'un manque que nous avons trouvé dans les ateliers.
En échangeant avec différentes industries, nous avons constaté qu'il manquait une chose simple à dire et difficile à faire : une vision de la production linéaire et objective — ce qui est fabriqué, où, et ce qui la freine.
C'est de là qu'est né FabVitals MES, conçu dès le départ avec l'intelligence artificielle au cœur : planification, saisie au poste et indicateurs tirés des données réelles de l'usine, et non de feuilles remplies en fin de journée.
Nos consultants connaissent les processus de différentes industries — textile, métal, plasturgie et autres industries de transformation. C'est pourquoi chaque projet commence à l'atelier, et non par le logiciel.
Nous choisissons maintenant les premières usines pour démarrer FabVitals avec nous. Si la vôtre peut en faire partie, parlons-en. D'autres nouvelles bientôt.
Ce que nous faisons
Comprendre le flux, écrire le processus, puis livrer le logiciel qui lui correspond.
Notre objectif n'est pas de vous vendre une licence. C'est de comprendre votre flux de travail assez bien pour le décrire avec justesse, puis de livrer — avec notre logiciel — quelque chose qui rende l'usine mesurablement meilleure.
Nous cartographions le flux de travail
Pas celui qui est documenté. Nous suivons de vrais ordres de fabrication dans l'usine et notons comment l'information, les matières et les décisions circulent réellement.
Nous écrivons le processus
La cartographie devient un processus écrit qui appartient à votre équipe. Ce document est utile en lui-même, quelle que soit la suite que vous déciderez de lui donner.
Nous livrons le logiciel
Lorsque le diagnostic appelle un système, nous le construisons et l'intégrons — et nous en assurons ensuite le support, parce que c'est nous qui l'avons écrit.
Nous mesurons le résultat
Une amélioration qui ne se voit pas dans les chiffres est une amélioration que personne ne défendra six mois plus tard.
Nos secteurs
Des industries dont nous connaissons les processus.
Industrie du métal
Découpe, formage, usinage et assemblage, où les ordres de fabrication se divisent puis se recomposent et où les en-cours sont réellement difficiles à suivre.
Textile — habillement et linge de maison
Transformation en plusieurs étapes avec des opérations sous-traitées, où un lot quitte les murs plusieurs fois avant d'être expédié — et où la traçabilité du produit devient une exigence réglementaire, plus un simple confort.
Plasturgie et autres industries de transformation
Des opérations de transformation où le rendement, les rebuts et les retouches décident de la marge, et où les données qui les expliqueraient sont le plus souvent enregistrées trop tard pour qu'on puisse agir.
Nos consultants connaissent ces processus de l'intérieur. C'est ce qui explique les questions que nous posons — et notre scepticisme devant les réponses qui arrivent avant les questions.
Comment nous raisonnons
Quatre positions que nous tenons, y compris celles qui dérangent.
La technologie est un moyen, jamais l'objectif
L'objectif, c'est un meilleur processus et de meilleures décisions. Le logiciel, l'IoT et l'intelligence artificielle sont des moyens. Si changer une routine résout le problème, c'est la bonne réponse et nous vous le dirons.
On ne numérise pas ce qu'on ne comprend pas
Un processus cartographié à partir d'un manuel de procédures décrit ce qui devrait se passer. Nous cartographions ce qui se passe, ce qui est généralement différent et toujours plus utile.
La plupart des projets d'IA échouent sur les données, pas sur les modèles
La modélisation est rarement la partie difficile. La partie difficile, ce sont des enregistrements cohérents, fins et fiables de ce qui s'est passé dans l'atelier — et la plupart des usines n'ont jamais été conçues pour les produire.
Parfois, le meilleur résultat est de ne pas faire de projet
Nous préférons vous dire que les fondations manquent plutôt que vous vendre un système qui ne survivra pas au contact de votre atelier. Moins bon pour ce trimestre, meilleur pour la relation.
Comment nous utilisons l'IA nous-mêmes
Comme instrument d'analyse, pas comme produit.
Nous utilisons des méthodes assistées par IA dans notre propre travail de diagnostic — pour repérer des motifs dans les données de production, les relevés d'arrêts et les descriptions de processus plus vite que nous ne le ferions à la main.
Cela compte pour une raison honnête : cela permet à une petite équipe d'analyser une usine à fond en moins de temps, et c'est ce qui rend un diagnostic sérieux abordable pour une PME. C'est un outil qui améliore notre travail, comme un instrument de mesure améliore le travail d'un ingénieur.
Ce n'est pas prétendre qu'un algorithme décide de ce que votre usine doit faire. Chaque conclusion que nous présentons est une conclusion que nous savons expliquer, défendre et rattacher à quelque chose que nous avons observé chez vous. Si nous ne savons pas expliquer pourquoi, nous ne l'écrivons pas dans le rapport.
Ingénierie + Industrie + Technologie
Trois disciplines qui doivent siéger à la même table.
Chacune, seule, produit un type d'échec prévisible. Tenir les trois ensemble est toute la raison d'être de notre façon de travailler.
Ingénierie
De la rigueur sur les causes et les effets. Mesurer avant de conclure, et être précis sur ce qu'un changement est censé produire. Sans cela, l'amélioration devient une opinion.
Industrie
Du respect pour la façon dont une usine tourne vraiment — les postes, les changements de série, les commandes urgentes, le savoir informel et les raisons d'être de chaque contournement. Sans cela, on conçoit un système pour une usine qui n'existe pas.
Technologie
Savoir ce qui est réellement constructible, intégrable et maintenable — et ce qui ne fait que bien démontrer. Sans cela, on installe des attentes qu'aucune mise en œuvre ne pourra tenir.
Montrez-nous comment fonctionne votre usine.
Laissez-nous regarder vos processus, repérer où la valeur se perd et déterminer où la technologie peut réellement aider.