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La Lettre des Achats - Janvier 2002 N°91
Janvier 2002

Management

Dossier

Achats et fusions

Achats et qualité

Interviews

Jean-Claude Lefebvre, Solving International
“ Évaluer avec le fournisseur le coût de la prescription du client ”

David Weber, directeur des achats au sein de l’ACT Advanced Turbo, Garrett, groupe Honeywell
“ L’acheteur sera responsable de ses évaluations et de ses estimations, en particulier en cas de défaillance du fournisseur ”

Frédéric Nicaise, responsable qualité, délégation générale aux achats, Groupe Air France
“ Le service que les achats rendent aux clients internes sera aussi certifié ”

Points-clés

Achats et fusions
Les cinq points-clés

Achats et qualité
Les dix points-clés

Témoignages

Yasser Balawi, program purchasing manager VISTEON
« Rendre les fournisseurs responsables de la qualité et du processus de production »

Jamil Dhib, directeur technique SOTUFEM
« Le fabricant doit assurer la qualité des matériaux achetés »

Sylvain Lancigu, directeur de la qualité CAPELLE (Groupe Aluthea)
« La norme ISO 9000 incite à une meilleure organisation »

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Achats et qualité
Vers l’intégration de la performance économique

Normes de certification

Achat de compteurs d’électricité
Travailler sur le prix des produits ou le coût des processus ?

L’ACT Advanced Turbo
Accélérer la mise sur le marché

Intelligence artificielle collaborative
Définir les conditions optimales à la qualité

6 Sigma

Publié le 09/10/2004 - Par la rédaction

Intelligence artificielle collaborative

Définir les conditions optimales à la qualité

Dans ce système, il suffit qu’une donnée d’analyse soit dite « localement pure », par exemple qu’une pièce en milieu industriel ne présente pas de défaut, pour que le système en déduise une loi de comportement vis-à-vis des facteurs composant son environnement. Celle-ci décrira les conditions optimales de production de la pièce étudiée, sans attendre que les données soient assez complètes pour permettre l’analyse statistique classique. Il y a donc un gain de temps, d’argent et de ressources. Même avec 5 % des données disponibles, la fiabilité de la prévision atteint 90 %, ce qui est un véritable avantage compétitif dans le « data mining ». L’intelligence artificielle collaborative est capable de formaliser les règles de comportement dans un langage compréhensible par tous. De plus, elle se prête parfaitement « au reverse engineering », c’est-à-dire que l’on part du résultat souhaité pour obtenir le mode opératoire. Le logiciel d’intelligence artificielle utilisé par Garrett a été acquis auprès de la société Pertinence Data Intelligence.

Publié le 09/10/2004 - Par la rédaction

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