Contrôle qualité industriel : moins de défauts grâce au numérique

Du bureau d'études à l'atelier : repenser le contrôle qualité industriel

Un défaut détecté en fin de production peut coûter cher. Pièces non conformes, retouches, retards de livraison : les conséquences peuvent affecter l'ensemble de la chaîne de fabrication.

Mais et si le contrôle qualité commençait bien avant la production ?

C'est tout l'enjeu de la transformation numérique industrielle. En rapprochant conception, fabrication et inspection, les nouvelles technologies permettent d'anticiper certaines anomalies plutôt que de simplement les constater.

Jumeaux numériques, intelligence artificielle, métrologie connectée ou réalité augmentée : ces outils facilitent la circulation des données entre les bureaux d'études, les ateliers et les services qualité.

L'objectif est clair : détecter les dérives plus tôt, améliorer la traçabilité et réduire les coûts de non-qualité, sans compromettre les exigences de précision.

Deux industriels illustrent concrètement cette évolution.

Renault Group : l'IA et les jumeaux numériques au service de la qualité

Dans l'industrie automobile, les données sont devenues un levier majeur de performance.

Chez Renault Group, la transformation numérique engagée depuis 2016 repose sur une conviction : pour exploiter pleinement l'intelligence artificielle, il faut d'abord maîtriser les données de production.

Selon les informations publiées par le constructeur, près de 90 % de ses lignes de production sont connectées, générant plus de 100 000 données par seconde, soit environ 5 milliards chaque jour dans l'ensemble de ses usines.

Ces informations alimentent un métavers industriel, véritable réplique numérique des opérations physiques.

De l'emboutissage à l'assemblage final, les équipes peuvent ainsi suivre les processus en temps réel, détecter des anomalies et ajuster les paramètres de fabrication.

700 millions d'euros d'économies grâce au métavers industriel

Les résultats annoncés par Renault Group illustrent le potentiel de cette approche :

• Plus de 300 projets développés depuis le lancement du métavers industriel en 2019.
• 700 millions d'euros d'économies réalisées selon le constructeur.
• Une consommation énergétique industrielle réduite de 26 % entre 2021 et 2024.

Au-delà des gains économiques, l'exploitation des données permet de renforcer le suivi des opérations et la maîtrise de la qualité.

L'exemple de Renault montre ainsi comment la continuité numérique contribue à faire évoluer le contrôle qualité : d'une vérification ponctuelle vers un pilotage plus continu des processus industriels.

Latécoère : jusqu'à 30 % de temps gagné sur les inspections

Dans l'aéronautique, où la précision et la traçabilité sont essentielles, le contrôle qualité représente également un enjeu majeur.

L'équipementier français Latécoère en apporte une illustration avec l'utilisation de la solution DELMIA Augmented Experience de Dassault Systèmes.

Le principe ? Transformer les modèles 3D issus de la conception en véritables outils d'inspection grâce à la réalité augmentée.

Sur le terrain, les techniciens peuvent visualiser les points de contrôle directement sur les structures aéronautiques, à l'aide d'un support numérique adapté.

Ils vérifient ainsi la présence, l'orientation et le positionnement des composants assemblés. Les résultats sont enregistrés pour faciliter la traçabilité, documenter les éventuelles non-conformités et améliorer les processus.

La réalité augmentée accélère le contrôle qualité

Selon Grégory Marrocco, responsable de la digitalisation des systèmes industriels chez Latécoère, l'utilisation de DELMIA Augmented Experience permet de réduire les temps d'inspection de 20 à 30 %, tout en fiabilisant les méthodes de contrôle.

Cette application illustre une évolution importante : les données numériques ne restent plus limitées aux bureaux d'études. Elles accompagnent désormais les opérateurs tout au long de la fabrication et de l'inspection.

Un moyen concret de rapprocher conception et production, tout en renforçant la qualité des opérations.

Vers une qualité industrielle plus prédictive et connectée

Les expériences de Renault Group et de Latécoère illustrent deux approches complémentaires de la transformation numérique.

D'un côté, l'analyse massive des données permet de mieux piloter les processus de fabrication. De l'autre, les modèles 3D et la réalité augmentée facilitent les opérations de contrôle directement sur le terrain.

Dans les deux cas, la qualité industrielle ne repose plus uniquement sur la détection des défauts, mais aussi sur leur anticipation.

Pour les entreprises, l'enjeu consiste désormais à connecter les outils de conception, de production et de contrôle, tout en mesurant les gains réellement obtenus.