Helder Kiyoshi Miyagawa / Rivanildo Duarte Almeida / Roberto Ferreira de Lima
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Dans un environnement industriel de plus en plus compétitif, la détection rapide et précise des défauts est devenue un facteur décisif pour garantir la qualité, la fiabilité et la performance opérationnelle. Cet ouvrage présente le développement d’un système intelligent de détection des non-conformités basé sur la logique floue, conçu pour analyser les indicateurs de qualité en temps réel et convertir les données de production en diagnostics de risques clairs et structurés.En utilisant l’indicateur PPM (parties par million) et des techniques de modélisation floue, le système classe les performances du processus depuis les niveaux d’excellence jusqu’aux situations critiques, en favorisant des transitions graduelles et une plus grande sensibilité analytique par rapport aux méthodes déterministes traditionnelles. La structure du modèle prend en compte des fonctions de pertinence et des règles basées sur la connaissance des experts, ce qui permet des évaluations plus proches de la réalité industrielle.Appliqué aux processus du secteur automobile, le modèle montre comment l’intelligence informatique peut améliorer le contrôle de la qualité, réduire les risques opérationnels, soutenir les décisions stratégiques et renforcer les programmes d’amélioration continue dans la fabrication industrielle.
