Travaillez-vous avec des fournisseurs automobiles Tier-2 de moins de 250 employés ?

Yes. That is the typical Corvalys client. We size every AI implementation for SMEs that need to ship measurable outcomes without hiring a data team.

Comment l'IA s'inscrit-elle dans IATF 16949 ?

Chaque modèle est traité comme un livrable d'ingénierie. Exigences, validation, sign-off, et monitoring continu (drift, taux d'override, faux positifs) sont documentés au même standard que tout autre changement de production.

La documentation IA peut-elle passer un audit client OEM ?

Yes. The audit pack is shipped with the project. Data lineage, model decisions, human-in-the-loop checkpoints, and EU AI Act role mapping. So OEM auditors see what they expect to see.

En combien de temps un Tier-2 voit-il le ROI ?

La plupart des projets de production optimisation se remboursent en 6–12 mois grâce à moins de rebut, moins de refacturations OEM et un meilleur first-pass yield. Nous dimensionnons le business case en assessment, le chiffre est le vôtre, pas le nôtre.

L'IA pour les fournisseurs automobiles Tier-1 & Tier-2

Les programmes OEM exigent toujours plus à chaque cycle : PPM plus serrés, détection de défauts plus rapide, traçabilité de bout en bout, et maintenant une gouvernance IA défendable en audit. La plupart des Tier-2 n'ont pas d'équipe data à y dédier. Nous existons précisément pour ce gap.

Corvalys ships AI implementations that respect IATF 16949 clause expectations, integrate cleanly with your MES / ERP / QMS, and produce the documentation an OEM auditor expects to see. Without adding a parallel system your operators have to learn.

Ce que nous construisons pour les fournisseurs automobiles

Quatre cas d'usage IA à fort levier que nous avons livrés à des clients Tier-1 et Tier-2 en Italie, France, Allemagne et Suisse.

Qualité prédictive sur la ligne de production

Détection d'anomalies en temps réel sur les lignes presse, soudure, peinture ou inspection finale. Détecte le défaut avant qu'il ne quitte la cellule, avec une étape de validation human-in-the-loop. PPM en baisse, rebut en baisse, refacturations OEM en baisse.

Traçabilité de lot bout en bout avec recherche IA

Quand un OEM ouvre une alerte qualité sur un numéro de série, la réponse doit revenir en heures, pas en jours. Nous superposons recherche IA et corrélation d'anomalies sur MES, QMS et données de lots fournisseurs pour que les requêtes de traçabilité passent de deux jours à dix minutes.

Monitoring du risque fournisseurs (Tier-3 et au-delà)

Signaux de risque financier, géographique et de performance de livraison sur vos fournisseurs de matières premières et sous-composants. Le modèle vous signale le mercredi le fournisseur qui ratera la livraison du vendredi, pas une fois la ligne arrêtée.

OEM audit pack : gouvernance IA intégrée

Chaque implémentation IA est livrée avec la documentation que les audits OEM exigent déjà : data lineage, décisions du modèle, checkpoints human-in-the-loop, cartographie des rôles EU AI Act. Intégrée au projet, jamais une panique 90 jours avant l'audit.

Comment nous travaillons avec IATF 16949

IATF 16949 n'est pas optionnel dans la supply automobile, et l'IA ne fait pas exception. Chaque déploiement Corvalys pour un fournisseur Tier-1 / Tier-2 est conçu autour des clauses qui comptent vraiment quand l'IA arrive en atelier :

8.3 Design and development. Les modèles IA sont traités comme des livrables d'ingénierie : exigences, AMDEC, validation, sign-off. Pas « le data scientist a entraîné un truc ».
8.5.2 Identification and traceability. Model predictions are tied to the batch, line, operator and timestamp that produced them. So any later quality query can resolve back to evidence.
9.1 Monitoring and measurement. Drift, false-positive rate and operator-override rate are KPIs alongside PPM and OEE. Visible on the same dashboard as the rest of the line.
10.2 Nonconformity and corrective action. Quand le modèle se trompe, la boucle 8D tourne sur le modèle comme sur un outil : containment, root cause, retraining, vérification, documentation.

Forme typique d'une mission

Two to three weeks of assessment to pick the use case with the best effort-to-evidence ratio for your line. Four to eight weeks of pilot on a single line, single shift. Three to five months of rollout. Integrated with your existing MES, ERP and QMS. At which point the model is owned by your operations team with our retainer support.

Temps total du kick-off à l'IA en production sur une ligne Tier-2 : typiquement quatre à six mois. Documentation EU AI Act produite comme sous-produit du projet, pas comme retrofit.