Machine Learning - pilotage prédictif d'une ligne de production grâce au machine learning

Après la mise en place de Vision par Ordinateur, une nouvelle question s'est posée : pouvait-on anticiper certains défauts avant même qu'ils n'apparaissent à l'image ? Les données machine existaient déjà (température, vitesse, vibrations, vannes, consignes) mais elles n'étaient pas encore croisées avec les défauts détectés.

Reconstituer le contexte machine autour de chaque défaut, identifier les paramètres qui influencent leur apparition, puis construire un modèle capable d'alerter avant la dérive. L'objectif n'était pas seulement de prédire, mais de produire des recommandations compréhensibles et réellement actionnables par les opérateurs.