Interview Hugues Poiget_CEO Scortex

Interview avec Hugues Poiget, CEO de Scortex

Publié le

21 nov. 2024

par

L'équipe Scortex

Quel plaisir d’entendre l’un de nos clients nous annoncer qu’il est passé de 7 à 2% de taux de rebut en 1 mois !

 Entretien avec Hugues Poiget, CEO de Scortex, société française fondée en 2016 et membre du Groupe Trigo, leader de la qualité opérationnelle. Scortex s'est engagée à automatiser, transformer et rendre plus efficaces les inspections visuelles en production industrielle grâce à ses solutions de contrôle qualité avec IA.

Pouvez-vous présenter Scortex en quelques mots et expliquer sa mission dans l'industrie ?

Hugues Poiget : Chez Scortex nous aidons les industriels à réduire le coût de contrôler 100% de la production en développant pour eux des Intelligences Artificielles et en concevant avec eux les systèmes de vision qui permettent de contrôler l’aspect des pièces qu’ils fabriquent. Notre mission ne s’arrête pas au tri des pièces, notre vision est de générer via Spark, notre système d’automatisation du contrôle qualité, les données nécessaires à l’optimisation de la production. Demain nous pouvons imaginer que le réglage des paramètres des machines de production s’ajuste en temps réel en fonction de la qualité mesurée par nos systèmes en bout de ligne.

Quelle est la technologie derrière Spark et pourquoi est-elle un atout pour les industriels ?

Hugues Poiget : Chez Scortex, nous apprenons à la machine à trier les pièces et à catégoriser les défauts. Ainsi, pour trier des pièces, il faut regarder la pièce avec ses yeux, possiblement la retourner, inspecter toutes ses faces, et ensuite, décider si on l’écarte ou pas. Pour cela, nous avons fait le choix de technologies de pointe allant de l’Intelligence Artificielle pour être sans compromis sur la performance de détection qui se doit d’être aussi bonne que l’humain, à l’automatisme sur PLC (ordinateur numérique industriel robuste adapté au contrôle des processus de fabrication) pour des décisions en temps réel, et qui permet, par exemple, d’actionner un bras éjectant les pièces défectueuses. Attention nous ne faisons pas de magie, il faut que les défauts soient visibles. Pour cela nous nous sommes inspirés de la manière dont les opérateurs regardent les pièces et avons mis au point des techniques d’éclairage et de prise de vue qui nous permettent d’inspecter les pièces, y compris les pièces brillantes, très courantes dans l’industrie cosmétique, médicale, automobile et autres. Et parce qu’on utilise de l’intelligence artificielle (IA), les solutions qu’on déploie sont comme une nouvelle recrue que l’on doit former sur la ligne de production. On commence par apprendre à la machine ce que sont les pièces conformes. L’IA est ensuite capable de détecter tout ce qui s’éloigne de la variabilité acceptable de la ligne. Un humain lui confirme alors ce qui est acceptable de ce qui ne l’est pas avant que l’intelligence artificielle ne se lance dans le grand bain. Évidemment, l'humain met moins souvent la pièce dans le bac rouge à cause de la lumière bleue du chariot du cariste qui recule qui rentre dans la zone de prise de vue ou parce qu’il reste une goutte d’huile sur la pièce usinée. C’est précisément pour aider les industriels à gérer ces problèmes très concrets que nous avons mis en place toute une équipe dédiée. Nos clients nous confirment que cette marque de fabrique apporte une énorme valeur ajoutée. 

Quels secteurs industriels bénéficient le plus de la solution Spark ?

Hugues Poiget : On a toujours voulu que nos systèmes soient pertinents pour le plus grand nombre. Ainsi, nos systèmes inspectent aussi bien des fourchettes de boîte de vitesses automobile que des rouges à lèvres. Historiquement nés dans l’automobile, nous sommes désormais présents dans l’industrie cosmétique, l’aéronautique, le packaging, le médical, le luxe, la forge, l’électronique pour ne citer qu’elles. Aujourd’hui ce sont des dizaines de millions de pièces fabriquées par des Petites et Moyennes Entreprises comme par des grands groupes internationaux qui ont été inspectées par nos systèmes et qui sont dans les mains des utilisateurs finaux.

 Comment Scortex s’intègre au sein du groupe Trigo et en quoi cela renforce son positionnement ?

Hugues Poiget : Nous avons toujours été très « terrain » chez Scortex, et grâce à Trigo: nous avons accès à plus de 300 usines dans plus de 25 pays. Une chance que nous n’avons pas hésité à saisir pour faire la suite du chemin ensemble. Ce qui nous unit, c’est cette approche globale de la qualité. Les coûts de la qualité sont multiples : rebut, formation, pénalités, des rappels parfois, etc. Trigo nous permet aujourd’hui d’opérer au-delà de l’Europe : États-Unis, Canada, Brésil, Inde et Corée du Sud plus récemment, avec un niveau de réactivité imbattable.

 

Quelles sont les principales tendances dans le contrôle qualité industriel que Scortex anticipe ?

Hugues Poiget : Aujourd’hui nous souhaitons aider le contrôleur qualité sur chacune de ses principales missions : lui éviter d’avoir à regarder 8h par jour des pièces pour trouver les anomalies, accélérer sa levée de doute entre une anomalie acceptable et un vrai défaut, lui fournir la donnée qualité afin qu’il ajuste rapidement la sévérité du tri en fonction des volumes de production. La première grande tendance que nous anticipons est que les outils à base d’IA vont devenir très rapidement des commodités. Nous avons tous en tête l’exemple récent de Chat GPT. L’IA entre dans notre quotidien et entre déjà dans les usines. C’est, entre autres, ce qui permettra à un industriel d’être plus compétitif que les autres.L’autre tendance est la nécessaire réduction de l’impact de l’industrie sur l’environnement. Chez Scortex nous comprenons qu’il faut réconcilier des impératifs de production avec l’obligation de qualité. Cela est indispensable si on souhaite maintenir un certain niveau de vie accessible au plus grand nombre. L’usage d’outils comme les nôtres, en améliorant l’efficience des lignes de production, permettent de minimiser l’usage de l’énergie et des matières premières.

 

Pourquoi les industriels choisissent-ils Scortex pour leurs besoins en contrôle qualité automatisé ?

Hugues Poiget : Chez Scortex, on ne craint pas de tâcher le bleu de travail. Il le faut pour passer de la preuve de concept à un système vissé sur une ligne de production. Nos clients sont venus nous voir parce qu’ils cherchaient une solution puissante mais simple qui adresse le problème complexe de l’inspection visuelle. Notre produit Spark est la combinaison d’un outil utilisable par un opérateur qualité directement sur la ligne de production et d’une tour de contrôle dans laquelle remonte la donnée qualité de l’usine, appelée Quality Center, qui permet d’optimiser la production. Tout est fourni par Scortex, du matériel au logiciel en passant par l’algorithme. Et parce que la qualité est vivante, nos équipes se tiennent prêtes à accompagner les industriels dans toutes les phases du projet. Quel plaisir d’entendre l’un de nos clients nous annoncer qu’il est passé de 7 à 2% de taux de rebut en 1 mois !

 

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Interview Hugues Poiget_CEO Scortex

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21 nov. 2024

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L'équipe Scortex

Quel plaisir d’entendre l’un de nos clients nous annoncer qu’il est passé de 7 à 2% de taux de rebut en 1 mois !

 Entretien avec Hugues Poiget, CEO de Scortex, société française fondée en 2016 et membre du Groupe Trigo, leader de la qualité opérationnelle. Scortex s'est engagée à automatiser, transformer et rendre plus efficaces les inspections visuelles en production industrielle grâce à ses solutions de contrôle qualité avec IA.

Pouvez-vous présenter Scortex en quelques mots et expliquer sa mission dans l'industrie ?

Hugues Poiget : Chez Scortex nous aidons les industriels à réduire le coût de contrôler 100% de la production en développant pour eux des Intelligences Artificielles et en concevant avec eux les systèmes de vision qui permettent de contrôler l’aspect des pièces qu’ils fabriquent. Notre mission ne s’arrête pas au tri des pièces, notre vision est de générer via Spark, notre système d’automatisation du contrôle qualité, les données nécessaires à l’optimisation de la production. Demain nous pouvons imaginer que le réglage des paramètres des machines de production s’ajuste en temps réel en fonction de la qualité mesurée par nos systèmes en bout de ligne.

Quelle est la technologie derrière Spark et pourquoi est-elle un atout pour les industriels ?

Hugues Poiget : Chez Scortex, nous apprenons à la machine à trier les pièces et à catégoriser les défauts. Ainsi, pour trier des pièces, il faut regarder la pièce avec ses yeux, possiblement la retourner, inspecter toutes ses faces, et ensuite, décider si on l’écarte ou pas. Pour cela, nous avons fait le choix de technologies de pointe allant de l’Intelligence Artificielle pour être sans compromis sur la performance de détection qui se doit d’être aussi bonne que l’humain, à l’automatisme sur PLC (ordinateur numérique industriel robuste adapté au contrôle des processus de fabrication) pour des décisions en temps réel, et qui permet, par exemple, d’actionner un bras éjectant les pièces défectueuses. Attention nous ne faisons pas de magie, il faut que les défauts soient visibles. Pour cela nous nous sommes inspirés de la manière dont les opérateurs regardent les pièces et avons mis au point des techniques d’éclairage et de prise de vue qui nous permettent d’inspecter les pièces, y compris les pièces brillantes, très courantes dans l’industrie cosmétique, médicale, automobile et autres. Et parce qu’on utilise de l’intelligence artificielle (IA), les solutions qu’on déploie sont comme une nouvelle recrue que l’on doit former sur la ligne de production. On commence par apprendre à la machine ce que sont les pièces conformes. L’IA est ensuite capable de détecter tout ce qui s’éloigne de la variabilité acceptable de la ligne. Un humain lui confirme alors ce qui est acceptable de ce qui ne l’est pas avant que l’intelligence artificielle ne se lance dans le grand bain. Évidemment, l'humain met moins souvent la pièce dans le bac rouge à cause de la lumière bleue du chariot du cariste qui recule qui rentre dans la zone de prise de vue ou parce qu’il reste une goutte d’huile sur la pièce usinée. C’est précisément pour aider les industriels à gérer ces problèmes très concrets que nous avons mis en place toute une équipe dédiée. Nos clients nous confirment que cette marque de fabrique apporte une énorme valeur ajoutée. 

Quels secteurs industriels bénéficient le plus de la solution Spark ?

Hugues Poiget : On a toujours voulu que nos systèmes soient pertinents pour le plus grand nombre. Ainsi, nos systèmes inspectent aussi bien des fourchettes de boîte de vitesses automobile que des rouges à lèvres. Historiquement nés dans l’automobile, nous sommes désormais présents dans l’industrie cosmétique, l’aéronautique, le packaging, le médical, le luxe, la forge, l’électronique pour ne citer qu’elles. Aujourd’hui ce sont des dizaines de millions de pièces fabriquées par des Petites et Moyennes Entreprises comme par des grands groupes internationaux qui ont été inspectées par nos systèmes et qui sont dans les mains des utilisateurs finaux.

 Comment Scortex s’intègre au sein du groupe Trigo et en quoi cela renforce son positionnement ?

Hugues Poiget : Nous avons toujours été très « terrain » chez Scortex, et grâce à Trigo: nous avons accès à plus de 300 usines dans plus de 25 pays. Une chance que nous n’avons pas hésité à saisir pour faire la suite du chemin ensemble. Ce qui nous unit, c’est cette approche globale de la qualité. Les coûts de la qualité sont multiples : rebut, formation, pénalités, des rappels parfois, etc. Trigo nous permet aujourd’hui d’opérer au-delà de l’Europe : États-Unis, Canada, Brésil, Inde et Corée du Sud plus récemment, avec un niveau de réactivité imbattable.

 

Quelles sont les principales tendances dans le contrôle qualité industriel que Scortex anticipe ?

Hugues Poiget : Aujourd’hui nous souhaitons aider le contrôleur qualité sur chacune de ses principales missions : lui éviter d’avoir à regarder 8h par jour des pièces pour trouver les anomalies, accélérer sa levée de doute entre une anomalie acceptable et un vrai défaut, lui fournir la donnée qualité afin qu’il ajuste rapidement la sévérité du tri en fonction des volumes de production. La première grande tendance que nous anticipons est que les outils à base d’IA vont devenir très rapidement des commodités. Nous avons tous en tête l’exemple récent de Chat GPT. L’IA entre dans notre quotidien et entre déjà dans les usines. C’est, entre autres, ce qui permettra à un industriel d’être plus compétitif que les autres.L’autre tendance est la nécessaire réduction de l’impact de l’industrie sur l’environnement. Chez Scortex nous comprenons qu’il faut réconcilier des impératifs de production avec l’obligation de qualité. Cela est indispensable si on souhaite maintenir un certain niveau de vie accessible au plus grand nombre. L’usage d’outils comme les nôtres, en améliorant l’efficience des lignes de production, permettent de minimiser l’usage de l’énergie et des matières premières.

 

Pourquoi les industriels choisissent-ils Scortex pour leurs besoins en contrôle qualité automatisé ?

Hugues Poiget : Chez Scortex, on ne craint pas de tâcher le bleu de travail. Il le faut pour passer de la preuve de concept à un système vissé sur une ligne de production. Nos clients sont venus nous voir parce qu’ils cherchaient une solution puissante mais simple qui adresse le problème complexe de l’inspection visuelle. Notre produit Spark est la combinaison d’un outil utilisable par un opérateur qualité directement sur la ligne de production et d’une tour de contrôle dans laquelle remonte la donnée qualité de l’usine, appelée Quality Center, qui permet d’optimiser la production. Tout est fourni par Scortex, du matériel au logiciel en passant par l’algorithme. Et parce que la qualité est vivante, nos équipes se tiennent prêtes à accompagner les industriels dans toutes les phases du projet. Quel plaisir d’entendre l’un de nos clients nous annoncer qu’il est passé de 7 à 2% de taux de rebut en 1 mois !

 

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Louis et les membres de l’équipe Scortex sont heureux de répondre à vos questions.

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