Client :Boulangerie St-Méthode
Durée du projet :2 ans – en cours
Secteur d'activité :Agroalimentaire
Expertise IA :Stratégie globale en IA/Science des données
Nous avons développé des algorithmes de machine learning capables de prédire la hauteur du pain à la sortie du four à partir de données captées à différents moments de la chaîne de fabrication.
Ces prédictions sont mises en valeur dans des tableaux de bord interactifs, permettant aux équipes de réagir plus rapidement et d’anticiper avec une meilleure précision les variations à venir.
Notre client
Stéphane Perreault, vice-président des opérations chez Boulangerie St-Méthode, supervise les activités d’une entreprise emblématique du Québec reconnue pour ses produits de boulangerie de haute qualité.
Son équipe souhaitait moderniser les outils d’analyse et de suivi afin d’améliorer la prise de décision en production et de réduire le nombre de pains déclassés.
L'idée
L’équipe de production devait constamment observer les hauteurs de pain tout au long du processus et prendre des décisions rapides en tenant compte d’une multitude de facteurs : température, humidité, fermentation, cuisson, etc.
L’idée était d’utiliser l’intelligence artificielle pour fournir des recommandations claires et objectives aux opérateurs — et éventuellement, permettre au système d’ajuster certains paramètres directement sur l’équipement.
L'aventure
Nous avons débuté par une analyse approfondie des données issues de la ligne de production afin d’identifier les corrélations et les variables les plus influentes, tout en nous familiarisant avec les différentes étapes de fabrication du pain.
Nous avons ensuite réalisé une preuve de concept démontrant la corrélation entre les hauteurs mesurées à deux moments clés, et mis en lumière des opportunités d’amélioration prédictive pour la suite du projet.
Sur cette base, nous avons développé des algorithmes de prédiction de la hauteur du pain, dont les résultats sont présentés dans des tableaux de bord dynamiques destinés à la fois à l’équipe de R&D et aux opérateurs sur le plancher.
Tout au long du projet, nous avons travaillé étroitement avec l’équipe de Boulangerie St-Méthode, afin que la solution s’aligne sur leurs besoins opérationnels et s’intègre naturellement à leur routine de production.
Les résultats
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Les tableaux de bord sont déployés et utilisés au quotidien par les équipes.
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Les données sont désormais centralisées, facilitant l’analyse globale et la collaboration entre la R&D et les opérations.
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Le système offre une meilleure compréhension des liens de cause à effet entre différentes étapes de la chaîne de production.
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Les équipes disposent de nouveaux insights qui leur permettent d’anticiper et d’agir plus efficacement.
Prochaines étapes
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Ajouter progressivement de nouveaux facteurs d’analyse pour affiner les modèles prédictifs.
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Développer la fonctionnalité de recommandation pour assister les opérateurs en temps réel.
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Explorer la possibilité d’un bouclage automatique, où le système pourrait ajuster certains paramètres de production de façon autonome.
