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.

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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.

Tableau de bord de la maintenance centrée sur la fiabilité présentant l'analyse FMEA

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Optimiser 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.

Tableau de bord de la maintenance centrée sur la fiabilité présentant les capacités de modélisation prédictive

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.

Interface de chargement et de jointure des données présentant des capacités d'analyse complète

Dans l'app

Des données propres, des étapes enchaînées et une prévision à relancer

Ce sont des captures d'écran de Querri avec les données d'une entreprise de démonstration. Cette entreprise est un détaillant, mais les mêmes étapes fonctionnent avec des journaux de maintenance, des relevés de capteurs et des exports de production.

Un projet Querri : à gauche, la demande de prévoir les 6 prochains mois avec une fourchette, la source chargée et un tableau de résultats ; à droite, le Data Flow des étapes de la source à la requête, à la prévision et au graphique, avec les boutons Run Now et Schedule — Posez votre question en langage naturel et Querri construit les étapes, du chargement des données au graphique de prévision, pour que vous puissiez les relancer.

Une carte de la boîte de réception indiquant que le coût d'acquisition client par canal est faussé par des noms de canaux mal orthographiés, avec un graphique en barres des doublons et les colonnes de la table nettoyée — Querri repère les valeurs saisies à la main qui ne concordent pas, comme un canal écrit de plusieurs façons, avant qu'elles ne faussent un chiffre.

Un graphique linéaire de 36 mois de chiffre d'affaires historique, avec une ligne de prévision en pointillés et une fourchette de prévision ombrée — Une prévision tracée avec sa fourchette probable, pas une simple ligne.

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.

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.