Assembler AI est une entreprise de vision par ordinateur. La fabrication la plus précieuse du continent dépend encore de gens qualifiés à leurs postes. Nous existons pour leur donner, ainsi qu'aux ingénieurs qui les soutiennent, mieux que des suppositions pour travailler.
Les biens de plus grande valeur du continent sont fabriqués à la main : assemblages d’avions, dispositifs médicaux, composants de véhicules. Ce travail reste en Amérique du Nord grâce à la précision et à la rapidité, et les deux se jouent au poste de travail. Chaque poste qui se rapproche de sa norme est un argument pour fabriquer ici. C’est le résultat que nous visons, et c’est pourquoi cette entreprise s’adresse aux fabricants à forte variété et faible volume plutôt qu’aux lignes aux plus gros volumes du monde. Il y a un second effet qui nous tient à cœur. Les rebuts portent le carbone intrinsèque de chaque étape qui les a produits : prévenir un défaut évite donc les émissions liées à la matière, en plus du coût. Bien faire ce travail, c’est moins de gaspillage dans les deux sens du terme.
C’est la combinaison qu’il fallait. Quelqu’un qui a déjà bâti et vendu de l’IA vidéo. Quelqu’un qui a passé des années dans les usines concernées. Et quelqu’un dont la recherche porte sur le problème technique à résoudre.
Chef de la direction
Depuis 25 ans, Brett crée de zéro et fait croître des entreprises d’IA. Venu de la vision par ordinateur, il a développé l’IA vidéo de Genetec, fondé puis vendu Viion (reconnaissance faciale), puis développé l’IA vocale de Nuance jusqu’à son rachat par Microsoft.
Directeur des produits
Fondateur qui a mené des entreprises de zéro à un, Jonayed a développé son agence de production vidéo, puis lancé JetScale AI chez Diagram Ventures. Avant, il a été des années consultant en stratégie pour des fabricants comme GE Aerospace et Stellantis, et des dizaines d'usines de taille moyenne en Amérique du Nord. Le problème que résout Operator Vision, il l'a vu persister d'un plancher à l'autre.
Directeur de l'IA
Docteur publié, il étudie la généralisation en vision par ordinateur, le problème même qui rend ce produit possible. Il a mené des déploiements complets de vision en usine pour un sidérurgiste mondial et plusieurs des plus grands verriers du monde, et d’autres à l’échelle du Fortune 500 dans le commerce de détail.
Directeur de l'ingénierie
Stephan bâtit et fait croître des équipes d'ingénierie depuis plus de vingt ans en télécoms, logiciels d'entreprise et sécurité. Il a dirigé des équipes chez Nuance et Trend Micro, puis bâti l'organisation d'ingénierie de Boost Security. Chez Assembler AI, il apporte une expertise pointue en architecture évolutive, plateformes distribuées, création d'équipes et automatisation par l'IA.
Les fabricants soignent vraiment leurs instructions de travail. Les ingénieurs les rédigent, la qualité les révise, puis on les imprime et les affiche au poste. Puis vient l’assemblage, et rien n’enregistre s’il a suivi le document. Non que les opérateurs soient négligents : personne ne peut être à chaque poste à chaque quart. Les preuves sont reconstituées après coup à partir des fiches suiveuses, de papiers remplis en fin de série et du souvenir qu’a quelqu’un d’une unité finie il y a trois semaines. Cet écart coûte au fabricant sur trois fronts à la fois. La qualité, car une étape oubliée reste invisible jusqu’à l’inspection ou au client. La rapidité, car personne ne sait quelle étape dérive, ni à quel quart. Et le risque, car les gestes qui gâchent une pièce n’ont jamais été écrits comme des étapes.
Vous avez déjà vu les modèles de langage changer ce qu’une entreprise peut faire de ses documents. Le même virage atteint maintenant le travail physique. Les modèles de vision ne se limitent plus à reconnaître des objets dans une image. Ils comprennent le mouvement humain comme un processus : quelle est l’action, à quelle étape d’une procédure elle appartient, et si elle respecte la procédure. C’est autre chose qu’une caméra qui repère un défaut sur une pièce, et c’est ce qu’attendait la fabrication manuelle.
Les machines sont instrumentées depuis des décennies. Les gens qui fabriquent vos produits les plus précieux ne le sont pas, car rien ne pouvait observer ce travail et le comprendre. C'est maintenant possible. La fabrication en profite la première, car le travail y est assez répétitif pour être appris, assez précieux pour compter et assez invisible pour que rien d'autre n'ait pu le voir.
Nous disons ce que la caméra rate
Nous étalonnons chez vous, pas sur notre démo
L'opérateur est averti en premier
Nous commençons par un seul poste
Les valeurs de couple sont dans l’outil. L’intérieur d’un boîtier fermé échappe à une caméra comme à un superviseur à côté. Si une règle voulue dépend de ce que nous ne distinguons pas à votre poste, vous le saurez à l’étalonnage, pas après la mise en service.
Les deux premières semaines, on compare ce que voit la caméra à vos instructions de travail et on règle les écarts avec votre équipe. On découvre souvent des étapes périmées, que nul ne fait, et des gestes que le document ignore.
Chaque alerte arrive au poste avant d’arriver à un superviseur. Un système qui informe la hiérarchie avant la personne qui peut corriger le problème ne survit pas au plancher, et il ne le mérite pas.
Pas parce que nous voyons petit, mais parce qu’on n’équipe pas une usine sur la promesse d’un fournisseur. En deux semaines, vous avez des données sur vos pièces et décidez de la suite.
Operator Vision commence par détecter les écarts à un seul poste. Ce qu’il accumule est plus intéressant que ce qu’il détecte. Dès qu’une usine a un registre du travail tel qu’il se fait, la meilleure façon de faire une tâche cesse d’être un savoir oral propre à un opérateur chevronné. Elle devient visible, mesurable et transmissible. Dans un groupe d’usines, la meilleure méthode, où qu’elle soit, devient la norme partout, appuyée par des séquences vidéo de quelqu’un qui l’applique vraiment. C’est notre direction : saisir comment le travail manuel qualifié se fait vraiment, et faire tourner chaque poste comme le meilleur.
Choisissez un poste où les erreurs surgissent tard ou où la variabilité reste inexpliquée. Operator Vision est en service en deux semaines; vos données sur vos pièces, dans le mois.
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