Amélioration des techniques de contrôle qualité de l’opération piquage
Partenaire industriel : S.T.P.A (SBOULA)
Période de collaboration : 2023-2024
Sujet : Contrôle qualité en agroalimentaire
Durée : février – Août
Technologies clés : computer vision , IA , ML ,DL .
Services fournis : Création d’un application qui détecte la conformité du semoule à l’aide de Deep Learning.
Impact de l’expérimentation : Assurer la fiabilité dans le domaine de la qualité.
Description du sujet: Le projet se concentre sur le développement d’une application innovante utilisant la vision par ordinateur et l’apprentissage profond pour automatiser la détection des piqûres noires et brunes dans la semoule, un défi crucial pour maintenir des normes élevées de qualité et de satisfaction client dans l’industrie agroalimentaire.
Optimisation de processus de conditionnement par l’approche Kaizen
Partenaire industriel : LES LABORATOIRES ARRAZI
Période de collaboration : 2023-2024
Sujet : Optimisation de processus par l’approche Kaizen
Durée : février – Août
Technologies clés : POWER BI, Python , SQL.
Services fournis : Conception et réalisation d’un système de suivi de processus de conditionnement en temps réel.
Impact de l’expérimentation : Assurer la traçabilité, rentabilité dans la processus de conditionnement .
Description du sujet: Le projet réalisé aux Laboratoires ARRAZI a démontré l’impact de l’approche Kaizen pour optimiser les performances industrielles. La réduction des arrêts machine, grâce aux plans d’action et au suivi en temps réel, a amélioré la fiabilité et l’efficacité des équipements.
