IA / MLOEE & production

Planification des équipes par IA

Automobile Allemagne

Un modèle ML remplace la planification manuelle des équipes — effort de planification divisé par deux, heures supplémentaires nettement réduites.

Un équipementier automobile de taille moyenne, avec trois lignes de production, consacrait chaque jour plusieurs heures à la planification manuelle des équipes. Vagues de vacances, profils de qualification et capacités machines devaient être coordonnés à la main.

RALUS a développé un système de planification basé sur le ML, qui combine l'historique des équipes, les profils de qualification et l'état des machines. Le modèle propose chaque jour des plannings optimisés — le planificateur les valide en quelques minutes au lieu de plusieurs heures.

Après six semaines de déploiement, le système était entièrement intégré au quotidien. L'effort de planification a baissé de 50%, les heures supplémentaires dues à un mauvais effectif de 31%.

Résultats

−50%
Effort de planification
−31%
Heures supplémentaires
6 sem.
Déploiement

Technologies utilisées

PythonFastAPIReactPostgreSQLDocker
#Planification des équipes#ML#Optimisation des ressources#Python