ORYS / Cas clients

Résultats terrain.

Des déploiements réels, des données réelles, des résultats mesurés. Les noms de nos clients sont anonymisés à leur demande.

24h
POC moyen livré
-52%
Taux rebut moyen
-78%
Arrêts non planifiés
< 6 mois
Retour sur investissement
Automobile Contrôle qualité Computer Vision

Équipementier Tier-1 — Contrôle qualité visuel en cadence

800 salariés · Ligne d'assemblage · Région Hauts-de-France

POC livré en
18h

Contexte & Problème

Cet équipementier produisait 1 200 références de pièces plastiques moulées par injection à destination de constructeurs automobiles français et allemands. Le contrôle qualité final reposait sur 4 opérateurs en inspection visuelle manuelle à cadence maximale de 280 pièces/heure. Le taux de faux-positifs (pièces conformes rejetées) atteignait 8%, générant un surcoût de reprise conséquent, tandis que 0,3% de pièces non-conformes passaient en production client, déclenchant des réclamations IATF.

Solution déployée

J+0 (Audit) : Cartographie de la ligne, identification de 3 zones de contrôle critiques, définition de 8 défauts à détecter (bavures, retassures, inclusions, rayures).
J+1 (POC 18h) : Installation 2 caméras Basler GigE, serveur GPU Jetson Orin sur réseau isolé. Modèle YOLO fine-tuné sur 200 images de défauts réels capturées le matin même. Première inférence à 14h.
J+5 (Validation) : Test sur 2 400 pièces avec étiquetage contradictoire humain/IA. Précision IA : 99,4%. Faux-positifs IA : 0,8% vs 8% humain. Go de la direction qualité.
J+28 (Production) : Déploiement sur 3 lignes. Intégration alerte vers MES Siemens. Dashboard qualité temps réel accessible au responsable qualité et au client donneur d'ordre.

Résultats mesurés

-97%
Non-conformités
client échappées
-90%
Faux-positifs
(reprises inutiles)
×4.3
Cadence de contrôle
(vs manuel)
4.5 mois
Retour sur
investissement

"Le POC du lendemain matin nous a convaincus en 2 heures. Ce que nos opérateurs ne détectaient pas, l'IA le voyait systématiquement."

Aéronautique Traçabilité Conformité assemblage

Sous-traitant aéronautique — Traçabilité visuelle d'assemblage

220 salariés · Assemblage sous-ensemble · Région Occitanie

POC livré en
22h

Contexte & Problème

Ce sous-traitant Tier-2 assemblait des harnais électriques pour cabines d'avion long-courrier. Les audits NADCAP exigeaient une traçabilité visuelle complète de chaque connexion et fixation. La traçabilité reposait sur des photos manuelles horodatées par les opérateurs, génératrices d'oublis et non auditables en temps réel. Un audit client avait identifié 12 écarts documentaires sur 300 UO inspectées.

Solution déployée

Capteurs virtuels déployés : Zones de détection sur chaque poste d'assemblage pour capturer automatiquement une image datée à chaque étape franchie (détection de mouvement de la pièce + présence opérateur).
Vérification visuelle de présence : Détection des connecteurs installés (présence/absence, couleur, orientation) sans reconnaissance de référence — modèle léger, inférence <3ms.
Export automatique : Dossier de fabrication numérique généré automatiquement pour chaque UO, exporté vers le DMS client (Airbus) au format requis.

Résultats mesurés

0
Écart documentaire
audit suivant
-85%
Temps préparation
dossier audit
100%
Traçabilité UO
numérique temps réel

"L'audit suivant, notre client n'a trouvé aucun écart. C'est la première fois en 7 ans. Le dossier de fabrication se génère seul."

— Responsable Méthodes, Sous-traitant Aéronautique
Agroalimentaire Flux & Stocks Capteurs virtuels

Industriel agro — 12 capteurs virtuels sur 4 caméras

450 salariés · Ligne de conditionnement · Région Grand-Est

Capteurs virtuels
12 UC

Contexte & Problème

Ce site de conditionnement de produits laitiers disposait déjà de 4 caméras de surveillance installées depuis 3 ans — utilisées uniquement pour la sécurité physique. Les équipes perdaient 40 mn par poste en rondes de comptage de consommables (barquettes, films, couvercles) et ne disposaient d'aucune mesure fiable des micro-arrêts ligne. La direction industrielle cherchait une solution rapide sans investissement matériel.

Solution déployée

Sur les 4 caméras existantes, ORYS a déployé 12 capteurs virtuels sans aucun matériel supplémentaire :

▸ Niveau bac barquettes ×3
▸ Niveau bac rebus ×2
▸ Comptage produits sortie ×2
▸ Micro-arrêts convoyeur ×2
▸ Présence opérateur poste ×2
▸ Port gants zone froide ×1

Résultats mesurés

0 €
Investissement
matériel supplémentaire
-40mn
Rondes de comptage
supprimées / poste
+8pts
TRS mesuré sur
lignes instrumentées

"On avait les caméras depuis 3 ans sans s'en servir vraiment. Maintenant elles nous donnent 12 indicateurs en temps réel. C'est du ROI immédiat."

— Directeur de Site, Industriel Agroalimentaire
Logistique Sécurité HSE Flux entrepôt

Entrepôt logistique — Sécurité engins & flux en temps réel

120 salariés · Entrepôt 18 000 m² · Région Île-de-France

Incidents évités/mois
-7

Contexte & Problème

Cet entrepôt logistique de produits grande consommation enregistrait en moyenne 7 quasi-accidents engins/piétons par mois, documentés dans le registre HSE. La CARSAT avait émis un avertissement. Les caméras existantes (CCTV standard) permettaient de revoir les incidents a posteriori, mais pas d'alerter en temps réel. Par ailleurs, les responsables logistiques n'avaient aucune visibilité sur les goulots de flux internes.

Solution déployée

Zones de co-présence engins/piétons : 6 intersections critiques équipées de détection simultanée. Alerte sonore et visuelle en <200ms en cas de co-présence.
Heat map flux : Analyse des trajectoires sur 30 jours. Identification de 3 goulots structurels non identifiés par les équipes. Réorganisation du layout réalisée en conséquence.
Taux d'occupation quais : Dashboard temps réel de l'occupation des 12 quais de chargement pour optimisation des plannings de collecte.

Résultats mesurés

-100%
Quasi-accidents
engins/piétons (M+3)
+22%
Débit de préparation
après réorg layout
3 mois
ROI complet
calculé

"Zéro quasi-accident depuis 3 mois. La CARSAT a noté nos actions proactives. Et en bonus, on a gagné 22% de débit grâce à la heat map."

— Directeur Exploitation, Prestataire Logistique
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