Fabrication
Querri utilise l'IA pour aider à automatiser les processus laborieux de nettoyage et d'analyse des données, et facilite l'optimisation des stratégies de maintenance grâce à la modélisation prédictive.
Des décisions plus intelligentes, une production plus rapide
Découvrez comment Querri transforme vos données de fabrication en informations exploitables grâce à l'analyse alimentée par l'IA et à la modélisation prédictive
Mettre en œuvre la RCM avec Querri
La mise en œuvre de la maintenance centrée sur la fiabilité nécessite une collecte, un nettoyage et une analyse importants des données. Le processus de collecte est souvent très manuel, ce qui aboutit à un jeu de données désordonné.
Querri peut :
✓ Reprendre ces données désordonnées et les nettoyer
✓ Automatiser le processus de création d'un cadre RCM
✓ Et développer des modèles PdM
Analyse des modes de défaillance et de leurs effets (FMEA)
Les capacités de traitement du langage naturel et de traitement des données de Querri peuvent aider à nettoyer les données saisies manuellement, telles que les commentaires de clôture, et à compléter les données manquantes de manière intelligente.
Cela facilite l'analyse des défaillances passées d'un actif, de ses modes de défaillance potentiels, des causes de ces modes et de leur impact au niveau des composants, des actifs et de l'usine.
Prêt à transformer vos opérations de fabrication ?
Démarrer l'essai gratuitOptimiser les stratégies de maintenance grâce à la modélisation prédictive
Querri peut utiliser ses outils d'exploration et de visualisation des données pour découvrir des schémas et des relations entre les conditions d'exploitation, les modes de défaillance et leurs effets.
Il s'appuie sur des techniques d'apprentissage automatique pour déterminer la planification optimale des activités de maintenance basées sur le temps ou sur l'état.
Charger et joindre des jeux de données pour une analyse complète
Dans l'industrie manufacturière, les données se trouvent à de nombreux endroits — ERP, CMMS, feuilles de calcul et journaux de machines. Avec Querri, les rassembler est nettement plus simple qu'avec les outils traditionnels. Il vous suffit d'importer ou de connecter vos fichiers, et Querri nettoie, normalise et joint automatiquement les jeux de données associés à votre place. Aucune configuration complexe, aucun codage. Le résultat est une vue unifiée de vos opérations, où vous pouvez analyser côte à côte les données de production, de maintenance et de chaîne d'approvisionnement pour obtenir des informations plus approfondies et plus précises.
Questions fréquentes
Comment Querri aide-t-il les équipes de fabrication à réduire les temps d'arrêt ?
Querri aide les équipes de fabrication à mettre en œuvre des modèles de maintenance centrée sur la fiabilité (RCM) et de maintenance prédictive (PdM) en nettoyant et en analysant les données d'équipement en langage naturel. Importez des relevés de capteurs, des journaux de maintenance ou des exports de production et posez des questions pour identifier les schémas de défaillance, optimiser les plannings de maintenance et repérer les machines qui approchent d'un seuil critique avant qu'elles ne tombent en panne.
Querri peut-il prendre en charge la maintenance prédictive et l'optimisation de la production ?
Oui. Querri peut créer des modèles de maintenance prédictive à partir de vos données d'équipement et de production, automatiser la création de cadres RCM et analyser le planning de production par rapport à la production réelle pour identifier les goulots d'étranglement. Les modèles sont transparents et inspectables — vous pouvez voir exactement comment chaque prédiction a été calculée.
À quelles sources de données de fabrication Querri se connecte-t-il ?
Querri accepte les exports CSV et Excel de tout système de fabrication, y compris les plateformes MES, SCADA, ERP et de gestion de la qualité. Il se connecte également nativement aux bases de données telles que BigQuery, PostgreSQL, MySQL et SQL Server. Les données provenant de plusieurs systèmes sont jointes automatiquement pour une analyse transversale.
Les ingénieurs de fabrication et les directeurs d'usine ont-ils besoin de SQL pour utiliser Querri ?
Non. Querri a été conçu pour les ingénieurs et les responsables d'exploitation qui comprennent les processus de fabrication, et non pour les data scientists qui écrivent du SQL. Posez vos questions en langage naturel — « Quel est notre OEE par ligne cette semaine ? » ou « Quelles machines ont le plus de temps d'arrêt non planifié ? » — et obtenez des réponses structurées avec des graphiques et des analyses de tendances.
Querri peut-il aider au contrôle qualité et à l'analyse des défauts ?
Oui. Importez vos données d'inspection qualité et demandez à Querri d'identifier les schémas de défauts, de corréler les taux de défauts avec les variables de production et de mettre en évidence les causes profondes des défaillances qualité. Les résultats incluent une analyse étape par étape que vous pouvez examiner et partager avec votre équipe qualité.
Pourquoi les équipes de fabrication choisissent Querri
Des moyens simples pour accomplir des tâches complexes
Parlez à vos données via une interface de chat et regardez-les se transformer dans une vue feuille de calcul.
Des flux de données fiables et reproductibles
Nettoyez, fusionnez et analysez une seule fois. Programmez ensuite vos flux de données pour qu’ils s’exécutent selon votre calendrier.
Conçu pour les humains, pas pour les machines
Ce n’est pas une boîte noire. Consultez l’explication des flux de données derrière chaque réponse de Querri.