L’équipementier automobile Yazaki North America a accepté de déployer la plateforme Time and Motion AI de DeepHow sur ses lignes de production, en commençant par ses opérations au Mexique, dans le cadre d’un engagement facilité par Nvidia. Le système automatise la capture du temps de cycle et l’analyse du flux de travail, remplaçant ainsi les études manuelles de temps et de mouvement qui prenaient auparavant des semaines aux ingénieurs.
La plate-forme s’intègre au Metropolis Blueprint de Nvidia pour la recherche et le résumé vidéo et aux serveurs Nvidia RTX Pro. Alimenté par des modèles de langage de vision, le système capture les temps de cycle et classe les segments de flux de travail en temps réel, faisant apparaître des opportunités de réduction des déchets et soutenant l’amélioration des processus tout au long des cycles de production.
Yazaki North America prévoit de réduire le temps d’analyse des lignes de quelques semaines à quelques jours, avec des économies annuelles projetées se chiffrant en millions de dollars grâce aux seules opérations mexicaines. À l’échelle mondiale, l’entreprise prévoit des économies de plusieurs dizaines de millions par an.
Le déploiement permet une analyse à la demande de n’importe quelle ligne de production plutôt que des études planifiées plusieurs fois par an, permettant une identification plus précoce des goulots d’étranglement et un rééquilibrage plus rapide du travail. DeepHow développe également la génération automatique de rapports et l’intelligence des flux d’usine basées sur Nvidia Cosmos.
La couche de données créée par le système représente une opportunité à plus long terme. Les usines génèrent généralement de nombreuses données sur les machines, mais peu d’informations structurées sur le séquençage, les variations et les points de décision dans les flux de travail d’assemblage manuel qui influencent la qualité et le débit. En capturant ces dynamiques sous une forme structurée, Yazaki North America commence à constituer un enregistrement continu de ses méthodes de production, disponible pour une analyse continue et une amélioration inter-sites.
Source : DeepHow