Robin identifie les dérives en temps réel et les modélise pour comprendre ce qui impacte réellement votre production et proposer un meilleur ordonnancement : détection des retards récurrents, analyse des facteurs d’aléa : matières, compétences, machines, WIP, segmentation par famille de produits, postes, équipes.
Apprenez en continu grâce au Machine Learning industriel
Transformez chaque opération en source d’amélioration continue
Dans un environnement industriel où les aléas, les variations de charge et les contraintes machines évoluent en permanence, les approches traditionnelles atteignent vite leurs limites.
Avec Robin, votre atelier devient apprenant : chaque opération, chaque écart, chaque cycle nourrit une intelligence qui optimise vos opérations jour après jour.
Analyse automatique des écarts : prévu vs réalisé
Apprentissage basé sur l’historique réel
Chaque ordre de fabrication devient un signal d’apprentissage : temps opératoires réels, variabilité par gamme et par opérateur, charge réelle vs charge théorique.
Optimisation progressive des algorithmes d’ordonnancement
Votre ordonnancement devient plus intelligent chaque semaine : paramètres adaptatifs, règles d’ordonnancement optimisées selon la réalité terrain, réduction des files d’attente et des encours, recalcul dynamique des séquences en cas d’aléas.
Les bénéfices pour votre usine
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Réduction durable des retards grâce à une meilleure anticipation des goulots et aléas.
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Amélioration du taux de service (OTD) sans surcapacité ni pression supplémentaire sur les équipes.
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Diminution des encours et temps de cycle, grâce à des séquences plus fluides et réalistes.
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Stabilisation du planning, même en environnement job shop ou MRO.
En résumé
Avec Robin, votre production devient un système intelligent, capable d’apprendre, de s’adapter et de performer mieux chaque semaine. L’apprentissage continu n’est pas une fonctionnalité : c’est un changement de paradigme pour atteindre l’excellence opérationnelle.
Des questions ?
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01 Pourquoi Robin ?
Contrairement aux solutions classiques :
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Pas de modèle statique : le système s’adapte à votre contexte réel.
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Pas de configuration lourde : l’IA s’entraîne automatiquement, la plateforme est no-code.
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Pas de dépendance IT : la plateforme est plug-and-play avec vos systèmes d’information ERP, MES, etc.
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02 Qu’est-ce que le Machine Learning industriel ?
Le Machine Learning industriel consiste à utiliser des algorithmes d’apprentissage pour analyser les données de production (historique, temps réels, aléas) et améliorer en continu la performance des ateliers. Contrairement aux approches statiques, il ajuste automatiquement les modèles et prévisions en fonction des résultats réels.
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03 Quels types de données sont utilisés par Robin pour apprendre ?
La plateforme exploite principalement : les temps opératoires réels, les historiques d’ordres de fabrication, les statuts machines, les changements de série et temps de réglage, les aléas déclarés par les opérateurs, les plannings et données ERP/MES.
Plus la donnée reflète la réalité terrain, plus l’apprentissage est efficace.
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04 Le Machine Learning remplace-t-il les planificateurs humains ?
Non. Robin renforce leur capacité de décision en leur fournissant des prévisions plus fiables, des recommandations optimisées et une meilleure visibilité. Les équipes restent au centre du processus ; l’IA les accompagne.
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05 Combien de temps faut-il pour constater les premiers gains ?
La plupart des usines constatent des améliorations dès les 6 à 8 premières semaines : prévisions plus fiables, apaisement du planning, meilleure gestion des aléas. Les gains s’accélèrent ensuite grâce à l’apprentissage progressif.
