Manufacturier

Suivi de la production en cours dans une usine

  • Problématique d’affaire : Pas de visibilité sur la production en cours – perte de productivité
  • Objectif du projet : identifier et localiser en tout temps les bacs de vis
  • Solution proposée : technologies RFID passives UHF premiers tests en cours
  • Partenaires technologiques : PTS
  • Partenaires d’affaires : VISQUE
  • Retombées SDG : Catalyseur à l’adoption des technologies numériques dans le secteur manufacturier – formation étudiants

Robotique autonome utilisant l’intelligence artificielle pour production à haute diversité

  • Problématique d’affaire : Difficultés pour les PME traitant de la haute diversité de créer un flux continu de production entièrement automatisée afin de compenser la perte de personnel et de diminuer les coûts de production pour être plus compétitif à l’échelle mondiale
  • Objectif du projet : Créer des solutions innovantes pour répondre aux problèmes de fabrication actuels et futurs dans le contexte de l’industrie X.0.
  • Solution proposée :  Générer des programmes robot par l’IA pour accomplir des tâches à haute diversité
  • Retombées :  Automatisation des lignes à peinture dans l’industrie et mise en marché d’un produit par Cadence et NeuroBotIA
  • Concordia, Prof. Rolf Wuthrich, Étudiante, Soha Kabir et Zhaohan Zheng
  • ÉTS, Prof. Lucas Hoff, Giuseppe Di Labbio, Jean-Pierre Kenné, Étudiant, Rafael Brunet

Amélioration des processus de planification et d’assemblage de murs manufacturés pour salles blanches

  • Problématique d’affaire : Mecart fabrique des salles blanches et bâtiments modulaires en acier. L’efficacité de la fabrication est généralement liée à une planification et un ordonnancement efficace de la production.
    Ce projet est motivé par le besoin de planifier automatiquement des activités (ordonnancement) tout en permettant à l’utilisateur de reprogrammer certaines activités (planification) sans compromettre la validité de la solution.
  • Objectif du projet : Réalisation d’un outil pour une planification tactique efficiente (bonne utilisation des ressources) et agile (permettant d’avoir une bonne prévisibilité et une capacité d’ajustement en fonction des contingences). Mise en place d’un système de réalité augmentée non invasive pour assister l’opérateur lors des étapes d’assemblage.
  • Solution proposée : Dans le premier sous projet, un ordonnancement automatique avec modèle de programmation par contrainte avec un MIS pour permettre de conserver la validité du plan est proposé, ainsi qu’une interface utilisateur pour améliorer l’expérience utilisateur en s’appuyant sur les concepts d’interaction humain-machine et d’expérience utilisateur (UX). Dans le deuxième sous projet, un système de réalité augmentée non invasive est mis en place pour assister les soudeurs / assembleurs grâce à l’optimisation temps-réel.
  • Partenaires : MECART
  • Retombées SDG : Formation d’étudiants, solution à une problématique qu’on retrouve dans pas mal d’entreprises.
  • Professeurs et étudiants impliqués : Jonathan Gaudreault, Maha Ben Ali, Éloise Prévot, Ali Fradi, Jean-Thomas Sexton Michael Morin, Marc-André Ménard, Ludwig Dumetz

Système de gestion prédictive de la santé pour drones

  • Problématique d’affaire : L’état de santé inconnu des composants du drone impose des risques et des coûts.
  • Objectif du projet : Pour surveiller l’état de santé et prédire la durée de vie restante des composants du drone.
  • Solution proposée : Prédiction de l’état de santé des batteries et des moteurs, basée sur l’apprentissage automatique.
  • Partenaires : Vozwin Inc., McGill University, et Université de Sherbrooke
  • Retombées SDG : Une plateforme pour une planification intelligente de la maintenance et des opérations.
  • Professeurs : Yaoyao Fiona Zhao, Elaine Mosconi