Arrêts non planifiés : pourquoi chaque minute de diagnostic coûte de plus en plus cher
Les capteurs détectent une panne en quelques secondes, mais trouver sa véritable cause peut prendre beaucoup plus de temps. Découvrez pourquoi le temps de diagnostic représente une part importante du coût des arrêts non planifiés et quels leviers peuvent accélérer le retour à la production.
L’IA n’est pas toujours la meilleure solution à un problème manufacturier
L’IA peut créer une réelle valeur dans le secteur manufacturier, mais elle n’est pas toujours la meilleure solution à chaque problème. Découvrez comment déterminer si l’IA, l’automatisation, l’intégration des systèmes ou une amélioration plus simple des processus est la bonne approche pour votre défi manufacturier.
Vos données sont-elles prêtes pour l’IA ?
Les manufacturiers disposent souvent de nombreuses données provenant de leurs ERP, équipements, rapports de maintenance et systèmes de qualité. Pourtant, ces données ne sont pas automatiquement exploitables par l’intelligence artificielle. Cet article explique comment évaluer leur pertinence, leur cohérence, leur contexte et leur représentativité avant d’amorcer un projet.
Par où commencer avec l’IA dans une entreprise manufacturière?
De nombreuses entreprises manufacturières souhaitent adopter l’intelligence artificielle sans savoir quel projet prioriser. Cet article explique pourquoi une démarche d’IA devrait commencer par un problème d’affaires concret plutôt que par le choix d’un outil. Il présente les principales questions à examiner : valeur attendue, données disponibles, intégration aux systèmes, compétences internes et adoption par les utilisateurs.
Pourquoi tout le monde parle du niobate de lithium en couche mince (TFLN) ?
Le TFLN transforme la photonique intégrée. Découvrez pourquoi le niobate de lithium en couche mince s’impose pour les réseaux optiques, les télécoms et les centres de données.
Comment financer votre projet d’innovation grâce au programme PARI CNRC
Découvrez comment le PARI CNRC aide les PME canadiennes à financer leurs projets d’innovation grâce à un soutien non dilutif et stratégique.
Cartographier l’eau lunaire grâce aux détecteurs infrarouges
La mission Lunar Trailblazer de la NASA cartographie l’eau et la composition de la surface lunaire grâce au Lunar Thermal Mapper. Cet instrument, développé par le département de physique de l’Université d’Oxford, est équipé de détecteurs infrarouges conçus par INO. Découvrez-en davantage dans cet article de blogue !
Comment réduire les coûts et les erreurs en design optique ?
Dans les projets de conception optique, il est essentiel de ne pas sous-estimer l’impact des tolérances optomécaniques sur les performances réelles du système. Découvrez dans cet article de blogue comment COMET simplifie cette étape critique.
FAQ - Explorer l’intersection de la technologie quantique et de l’aérospatial
Plongez dans le monde de la technologie quantique en aérospatial et découvrez le rôle de INO dans cette industrie.
Surveillance des feux de forêt : un enjeu financier et environnemental
Saviez-vous qu’il y a environ 7 600 feux de forêt chaque année au Canada? Ces feux ont des conséquences environnementales importantes, et les combattre peut coûter plus de 1 G$.
Prototype de système optique à résolution extrême
En réponse au criant besoin de hausser la résolution et la couverture des systèmes d’imagerie air-sol et espace-sol, les domaines de l’aérospatiale et de la défense ont développé une norme encadrant la charge utile des dispositifs d’imagerie de haute précision pour qu’ils soient compacts, légers et stables dans les conditions ambiantes auxquels ils sont exposés.