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L'Oréal

Usine Aulnay - Production Cosmétiques

Contrôle Qualité Automatisé

Système de computer vision IA pour l'inspection automatique des produits cosmétiques, garantissant une qualité parfaite à chaque étape de production.

Computer Vision Contrôle Qualité Cosmétiques Automatisation
-89% Défauts
95% Contrôles automatisés
€2.1M Économies annuelles
99.8% Précision détection

Le Défi Qualité de L'Oréal

Avec 180 millions d'unités produites annuellement à Aulnay, L'Oréal devait automatiser ses contrôles qualité pour maintenir l'excellence tout en réduisant les coûts.

👁️

Contrôle manuel intensif

85 contrôleurs qualité pour inspecter visuellement chaque produit

Cadence élevée

500 000 produits/jour à inspecter avec un taux d'erreur de 3.2%

💰

Coûts de non-qualité

€4.5M/an de pertes dues aux défauts non détectés et rappels

Situation Initiale

Production/jour 500K unités
Contrôleurs qualité 85
Taux défauts 3.2%
Coût qualité/an €6.8M

Solution Computer Vision Intelligente

Forger2030 a développé un système de vision artificielle capable d'inspecter automatiquement tous les aspects qualité avec une précision surhumaine.

📷

Vision Multi-Spectrale

Caméras haute résolution pour détecter tous types de défauts

  • 48 caméras 4K par ligne
  • Éclairage LED multi-angle
  • Inspection 360° complète
🧠

IA de Classification

Algorithmes deep learning pour identifier et classifier les défauts

  • Réseau de neurones convolutifs
  • Classification 15 types défauts
  • Apprentissage continu

Traitement Temps Réel

Inspection instantanée à la cadence de production

  • 0.2 secondes par produit
  • Traitement edge computing
  • Rejet automatique défauts
📊

Analytics Qualité

Suivi des tendances et amélioration continue des processus

  • Tableaux de bord qualité
  • Analyse des causes racines
  • Prédiction dérives process

Déploiement Vision Industrielle

1

Analyse Défauts (6 semaines)

Catalogage exhaustif des défauts et création de la base d'apprentissage

  • Classification 15 types défauts
  • Constitution dataset 250K images
  • Définition critères qualité
2

Développement IA (14 semaines)

Création et entraînement des modèles de computer vision

  • Entraînement CNN sur GPU cluster
  • Optimisation précision 99.8%
  • Tests validation 50K échantillons
3

Installation Pilote (8 semaines)

Déploiement sur une ligne de production test

  • Installation 48 caméras
  • Intégration système MES
  • Validation performance
4

Déploiement Global (10 semaines)

Extension à l'ensemble des 12 lignes de production

  • 576 caméras installées
  • Formation 45 opérateurs
  • Certification ISO 9001

Excellence Qualité Atteinte

🎯

Réduction Défauts

Avant 3.2%
Après 0.35%

-89% de défauts

🤖

Automatisation

Avant 15%
Après 95%

+80 points automatisation

Vitesse Inspection

Avant 3.5 sec
Après 0.2 sec

17x plus rapide

🎖️

Précision Détection

99.8%

vs 96.8% humain

Retour sur Investissement

Investissement système €1.4M
Économies annuelles €2.1M
ROI sur 2 ans +200%
"
Cette solution a révolutionné notre approche qualité. Nous avons atteint un niveau de précision inégalé tout en réduisant drastiquement nos coûts. Nos clients bénéficient maintenant d'une qualité parfaite sur chaque produit.

Isabelle Rousseau

Directrice Qualité & Excellence Opérationnelle

L'Oréal France

Isabelle Rousseau

Technologies Vision IA

Computer Vision

PyTorch Framework deep learning
ResNet-50 Architecture CNN
OpenCV Traitement d'images

Hardware Vision

Basler Cameras Caméras industrielles 4K
NVIDIA Jetson Edge computing GPU
LED Strobes Éclairage synchronisé

Intégration

OPC UA Communication industrielle
InfluxDB Base données temps réel
Grafana Dashboards qualité

Automatisez Vos Contrôles Qualité

Atteignez l'excellence qualité avec la computer vision IA et réduisez vos coûts de non-conformité.