• Ce système cyber-physique permettra la mesure de la dispersion de position sur les axes x, y, z des corps,
assurer la fiabilité du positionnement lors de son passage entre les positions sur la ligne de production.
• Ce système permettra de minimiser les coûts d’exploitation de 20% et d’améliorer la productivité grâce au
Optimisation de la conception et de l’exploitation en plus de garantir un contrôle qualité à 100%
• Les coûts de maintenance seront réduits de 25% grâce à la sélection des matériaux et à la conception technique
d’entre eux.
• Cette nouvelle solution permettra de réduire les coûts de main-d’œuvre associés aux stations de production d’un
45% grâce à l’automatisation du système, ainsi qu’à la réduction des temps d’arrêt imprévus à 40% des
Temps actuels en raison de défaillances de qualité.
Le projet PRESIAV propose le développement d’un système avancé, avec des caméras de vision artificielle conçues pour
environnements nuisibles (ATEX), détecteurs de position, système d’éclairage et version du logiciel informatique
libre de traiter toutes les informations et d’afficher les résultats en temps réel, en numérisant le positionnement de
le corps pour son processus de peinture ultérieur et la création d’une base de données pour agir plus efficacement sur
Le processus.
De cette façon, il est prévu de faire un saut technologique avec une solution abordable et viable du point de vue
économique qui intègre l’utilisation de la vision artificielle et le développement d’un outil qui permet le
le traitement des données massives (Big data), ainsi que le contrôle des actifs en temps réel.
Cette nouvelle solution améliorera la compétitivité de l’entreprise en s’appuyant sur l’innovation technologique qui
Il impliquera l’exécution de ce projet en plus de se positionner sur le marché en tant que développeur de solutions
Inspection avancée durable et adaptable aux environnements complexes. Elle permettra également d’augmenter le
Portefeuille de services offrant des solutions pour le traitement et le traitement de données massives fournissant le
Informations prédictives clients pour l’efficacité de leurs processus.
Projet cofinancé par le Fonds européen de développement régional (FEDER); No du greffe: IG223.2017.1.2.9
