Cas d'usage · AI LAB · Nucléaire
Des centaines de plannings fournisseurs, un seul master schedule fiable.
Un grand acteur du nucléaire reçoit les plannings de plusieurs centaines de fournisseurs. Avant de les intégrer, il faut les contrôler. OFFOLIO automatise ce contrôle et propose les corrections.
Nucléaire
+95 %
de précision mesurée des modèles deep learning, appliqués à la correction de non‑qualité.
Le problème
Ce que vous vivez aujourd'hui.
- 01
Des plannings internes et fournisseurs de qualité inégale.
- 02
Un contrôle qui mêle standards reconnus (DCMA) et règles maison propres à l'entreprise.
- 03
Des allers‑retours fournisseurs trop lents pour tenir le master schedule à jour.
Démo interactive
L'IA fiabilise un planning saisi à la main
OFFOLIO prédit la charge de chaque activité ; durées et Gantt se recalculent, les écarts en vert.
Chapitres
- Un planning fournisseur à fiabiliser
- Prédire la charge
- Charge prédite, planning recalculé
À la dernière étape : « Voir sur vos données » → demande de démo.
Concrètement
Ce que vous faites avec OFFOLIO.
- 01
Recevez
Chaque planning, interne ou fournisseur, entre dans le pipeline de quality check.
- 02
Contrôlez
Les 14 contrôles DCMA et vos contrôles internes sur mesure, appliqués automatiquement.
- 03
Corrigez
L'IA propose une résolution pour chaque anomalie ; le retour au fournisseur se fait en temps réel.
- 04
Intégrez
Seuls les plannings conformes rejoignent le master schedule.
Contrôle standardisé sur des centaines de fournisseurs
Règles internes appliquées sans effort
Retours fournisseurs en temps réel
Master schedule fiabilisé
« Précision des modèles deep learning propriétaires mesurée à +95 %. Appliqués à la correction de non‑qualité et au génératif scheduling. »
Module :AI LAB
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