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Heraeus Materials SA : L'Intelligence artificielle au service de l'organisation

Publié le 28/05/2019

La société yverdonnoise Heraeus Materials développe et produit des microcomposants métalliques précieux et non précieux pour les industries médicales. Face à la concurrence internationale, la société a mis en place depuis plusieurs années une stratégie de rationalisation et d’optimisation de la production comme de l’organisation.

La société

Le groupe familial allemand Heraeus, fondé en 1851, est actif sur de nombreux marchés technologiques (environnement, énergie, santé, etc.). La société yverdonnoise Heraeus Materials, elle, développe et produit des microcomposants métalliques précieux et non précieux pour les industries médicales de la gestion du rythme cardiaque, des dispositifs cardio et neurovasculaires, de la neurostimulation, ainsi que pour l’industrie horlogère de luxe.

Le projet

L’entreprise, qui exporte la majorité de sa production, fait face à une concurrence internationale féroce. Face à ce défi, elle a mis en place depuis plusieurs années une stratégie de rationalisation et d’optimisation de la production comme de l’organisation.

L’entreprise décide de miser sur l’utilisation de la masse de données internes qu’elle génère et met au point un système de cadencement de production qui lui permet de faire une avancée considérable en termes de productivité. Elle utilise la même stratégie pour transformer également sa structure organisationnelle. Au printemps 2016, elle sollicite Alliance, qui l’oriente vers une collaboration avec le professeur Ghorbel de la HE-Arc, spécialiste des problématiques d’analyse des données et des approches prédictives.

Un projet CTI sera déposé pour développer la solution. L’objectif est de définir une structure organisationnelle adaptative à la demande fluctuante des clients, des commandes à la livraison des produits, tâchant d’oublier les structures fonctionnelles classiques et totalement concentrée sur l’efficacité des flux.

Le projet se termine fin 2018 et la solution est livrée après dix-huit mois d’efforts intenses. Heraeus Materials tire un enseignement fondamental de cette approche innovante : la qualité des données est vitale au machine learning, et le choix des données à capter est plus important que celui du bon réseau neuronal.

Contact: alliance@alliance-tt.ch