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Agroalimentaire

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Notre objectif :
réduire vos pertes de matières premières et optimiser vos process

Depuis de nombreuses années, l’industrie agroalimentaire et agricole porte un regard intéressé aux technologies du numérique (IoT, IA…) à la recherche de gains de productivité, d’une production plus constante mais également de réduction des pertes de matières premières.

C’est dans cet objectif que nous apportons l’expertise de nos collaborateurs en analyse de données, en algorithmes (intelligence artificielle, régulation…) et en outils d’aide à la décision : formulation des aliments (Nutriscore…), reconnaissance, tri et calibrage de produits, réduction du surdosage, conduite de troupeaux, nutrition animale…

Travaillons ensemble !

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Vos cailloux dans la chaussure

  • pertes de matières premières trop importante
  • production non constante
  • augmentation des troubles musculosquelettiques (TMS)
  • prise de décision complexe
  • contrôle qualité compliqué
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Vos enjeux forts

  • réduire les coûts
  • économiser la matière première
  • faciliter la maintenance
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Ce que vous allez vivre

  • partager vos enjeux et vos besoins
  • collecter les « bonnes » données sans interrompre vos activités
  • simuler votre process grâce à la modélisation
  • utiliser des algorithmes pour optimiser votre process
  • profiter d’un outil développé sur-mesure
  • valider les gains réalisés
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Nos références

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Notre jargon

  • mathématiques appliquées, interfaces ergonomiques,
  • intelligence artificielle, outils d’aide à la décision,
  • industrie 4.0, maintenance prédictive,
  • optimisation de process, big data
  • Matlab, Python, R

Mise en pratique

Agroalimentaire

Des plats enfin préparés au gramme près !

Dans l’industrie agroalimentaire, la réglementation impose de respecter le poids affiché sur l’emballage selon des règles bien précises (Tu1, Tu2…). Selon le process de fabrication, les ingrédients ou les recettes, de nombreux facteurs impactent le poids final obtenu au conditionnement.

Informatique scientifique

Expertise data

Optimisation

Agroalimentaire

Les réseaux de neurones : quand l’informatique est capable d’apprendre

Le principe du réseau de neurones est de reproduire schématiquement le cerveau humain et son mode d’association afin de l’automatiser dans une machine : c’est ce qu’on appelle l’intelligence artificielle.

Expertise data
Optimisation
Simulation
Traitement du signal

TOUS LES CAS PRATIQUES