Use case comprendre les causes de non qualite des produits finaux
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Secteur(s) : Industrie

Comprendre les causes de non qualité des produits finaux (seringues)

Client :
Technologies utilisées :
Machine Learning
Deep Learning

BD est l'une des plus grandes entreprises mondiales de technologie médicale et fait progresser le monde de la santé™ en améliorant la découverte médicale, les diagnostics et la prestation des soins. L'entreprise soutient les héros en première ligne des soins de santé en développant des technologies, des services et des solutions innovants qui contribuent à faire progresser à la fois la thérapie clinique pour les patients et le processus clinique pour les prestataires de soins de santé. BD et ses plus de 70 000 employés ont la passion et l'engagement d'aider à améliorer la sécurité et l'efficacité du processus de prestation de soins des cliniciens, de permettre aux scientifiques de laboratoire de détecter les maladies avec précision et de faire progresser les capacités des chercheurs à développer la prochaine génération de diagnostics et de thérapies. BD est présente dans pratiquement tous les pays et s'associe à des organisations du monde entier pour s'attaquer à certaines des questions de santé mondiale les plus difficiles. En travaillant en étroite collaboration avec ses clients, BD peut contribuer à améliorer les résultats, à réduire les coûts, à accroître l'efficacité, à améliorer la sécurité et à élargir l'accès aux soins de santé. 

Source : https://www.linkedin.com/company/bd1/about/

Enjeux

  • Mieux comprendre les causes de non qualité
  • Maîtriser le Process de fabrication
  • Discriminer les domaines d’impact (MP, Process stockage PSF, etc.)

Démarche

  • Isolement des champs de données (ERP, Analyses qualité, Supervisions industrielles)
  • Produire des jeux de données (quantitatifs et qualitatifs)
  • Outils et algorithmes d’exploration des données, Segmentation/Classification, etc.)

Résultat

  • Produire des jeux de données (quantitatifs et qualitatifs)
  • Outils et algorithmes d’exploration des données, Segmentation / Classification, etc.)
  • Identification de la contribution des facteurs qualité
  • Rapport d’étude /  Préconisations
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