Les infrastructures énergétiques essentielles des télécommunications sont très demandées à mesure que la transition vers une société plus verte s'accélère. Malgré cette progression rapide, les entreprises réalisent que la qualité ne peut pas être sacrifiée au profit de la vitesse. En conséquence, l'objectif principal est d'assurer un déploiement rapide tout en répondant aux exigences de qualité et maintenant l'efficacité.
Les entreprises veulent les deux parce que c'est le saint graal d'une croissance efficace. Pour y parvenir, deux éléments essentiels sont nécessaires : le contrôle qualité (CQ) et l'assurance qualité (AQ). Ces deux concepts sont souvent confondus et sont même opposés, comme s'ils étaient dans un duel. Il s'agit d'une idée fausse qui entrave le progrès.
Dans ce blog, nous allons explorer les différences entre le contrôle qualité et l'assurance qualité en regardant comment ils se matérialisent dans les opérations sur le terrain. Nous allons également nous pencher sur le rôle crucial que joue l'IA dans la révolution de ces pratiques, en mettant en avant comment les organisations d'opérations sur le terrain peuvent obtenir un avantage concurrentiel grâce à une gestion de la qualité améliorée.
Contrôle Qualité : un Processus pour Détecter les Anomalies
Contrôle qualité dans les opérations sur le terrain
Le contrôle qualité (CQ) est défini comme une série de procédures de vérification conçues pour garantir que les résultats d'un bien ou d'un service produit répondent aux attentes. Il implique une inspection, une mesure et des tests rigoureux pour détecter et corriger les écarts par rapport aux normes de qualité souhaitées, favorisant l'amélioration continue de la qualité.
Dans les opérations sur le terrain, le processus de contrôle qualité consiste à vérifier que le travail du technicien sur une intervention donnée respecte les normes établies, empêchant ainsi l'escalade des défauts. Traditionnellement, le contrôle qualité a fortement reposé sur des méthodes de vérification manuelle où le personnel du back-office examine des photos ou réalise des audits sur site, affectant la satisfaction du client.
Cette dépendance au jugement humain est coûteuse, car les inspections manuelles sont chronophages par rapport aux outils d'assurance qualité automatisés. L'intégration d'outils d'assurance qualité avancés peut considérablement améliorer ce processus.
De plus, le contrôle qualité est souvent réalisé sur un échantillon d'opérations. L'IA permet d'effectuer des vérifications complètes sur toutes les opérations à vitesse. Sa composition manuelle l'empêche d'être évolutif, ce qui laisse de nombreuses opérations non vérifiées et des anomalies non détectées.
Exemple
Avant de mettre en place une solution de contrôle qualité assistée par IA pour les installations de fibre optique, les opérateurs telecom français ont connu des taux d'échec allant jusqu'à 30%, selon l'ARCEP, le régulateur français. Cela handicapait lourdement les bénéfices des opérateurs, car ils devaient planifier des retours coûteux pour corriger les erreurs.
Digitaliser le contrôle qualité dans les opérations sur le terrain avec l'IA
L'IA a été un amplificateur remarquable de la gestion du contrôle qualité dans les opérations sur le terrain grâce à sa capacité à permettre une approche plus systématique. Cela est dû au fait que l'IA automatise l'analyse des données de chaque photo capturée sur place, détecte les défauts avec une grande précision et fournit un retour d'information immédiat aux travailleurs sur le terrain.
La technologie derrière cette transformation s'appelle la vision par ordinateur, l'un des outils de contrôle qualité effectué par l'IA qui permet aux travailleurs sur le terrain de réaliser des tests produits en temps réel et d'apporter des corrections avant de quitter le site.
Les avantages du contrôle qualité avec l'IA incluent :
- Réduction des erreurs et des oublis : Détection des anomalies sur le champ, ce qui conduit à une plus grande précision et fiabilité dans les évaluations de qualité.
- Économies de coûts et amélioration de l'efficacité : L'automatisation de ces processus minimise le besoin d'inspections manuelles et réduit l'occurrence des défauts, permettant aux organisations d'économiser sur les coûts de main-d'œuvre et d'éviter des reprises coûteuses.
- Accélération des délais du projet : La capacité de corriger les problèmes immédiatement avec un retour d'information en temps réel et des corrections sur le champ signifie que les projets peuvent avancer sans les retards habituellement associés aux inspections et corrections après achèvement.
Chez Deepomatic, nous rejetons le « Contrôle Qualité Post-Travail » dépassé – une approche réactive consistant à identifier les défauts ou problèmes une fois le travail terminé. Au lieu de cela, nous soutenons le concept de Contrôle Qualité en Temps Réel et Automatisé. Cela permet à nos clients de réaliser des opérations réussies du premier coup, garantissant que les opérations sur le terrain réussissent dès la première visite de l'ingénieur. Notre plateforme de vision par ordinateur a été développée pour atteindre cet objectif et permet donc à nos clients de bénéficier de tous les avantages énumérés ci-dessus.
Assurance Qualité : un Cadre Préventif Contre les Anomalies
Assurance Qualité dans les Opérations de Terrain
L'Assurance Qualité (AQ) vise à prévenir les défauts, erreurs et écarts, en garantissant le maintien des normes de qualité tout au long de chaque phase de l'opération sur le terrain. En d'autres termes, quels leviers pouvons-nous actionner pour éviter que ces problèmes ne surviennent en premier lieu ?
C’est une approche proactive qui s'efforce de construire la qualité dans le flux de travail, plutôt que de se fier uniquement aux inspections post-événement. Dans le cadre de cette approche, les entreprises créent des cadres robustes pour maintenir des normes élevées tout au long du cycle de production.
Dans les opérations de déploiement de la fibre optique, l'AQ implique l'établissement de normes de qualité par les responsables de l'Infrastructure, des Opérations et de la Qualité. Ces règles guident la manière dont les travailleurs de terrain et les sous-traitants doivent exécuter les tâches pour garantir la qualité du réseau, comme la disposition correcte des câbles et l'étiquetage des équipements.
Améliorer l'Assurance Qualité dans les Opérations de Terrain avec l'IA
L'IA est désormais la clé de voûte d'un Cadre d'Assurance Qualité entièrement optimisé. Avec la vision par ordinateur, les entreprises peuvent analyser les photos des infrastructures en temps réel lors des opérations sur le terrain, garantissant une qualité de produit constante.
Le retour d'information en temps réel permet aux travailleurs de terrain de comprendre quelles actions de travail ils doivent surveiller attentivement lors de leurs futures interventions, renforçant ainsi un processus proactif en matière d'assurance qualité. Cela s'appelle l'apprentissage sur le tas. Chez Deepomatic, nous avons conçu une interface terrain qui communique clairement les résultats de l'analyse IA aux travailleurs de terrain, à travers des textes et des visuels, pour faciliter l'amélioration continue des compétences et donc améliorer les performances futures.
Nous générons également et affichons des données sur la conformité du travail effectué par les équipes de terrain afin que les responsables des opérations puissent identifier les domaines à améliorer et prendre des mesures proactives, telles que la formation. De plus, les organisations peuvent utiliser les données de conformité au travail collectées sur le terrain pour décider quels sous-traitants elles devraient maintenir sous contrat afin de garantir que leurs normes de qualité sont correctement appliquées.
Enfin, notre plateforme génère des informations qui contribuent également au déploiement d'infrastructures de qualité à mesure que les opérations passent par la Gestion des Actifs. L'analyse de chaque photo capturée sur le terrain dans les systèmes de contrôle de la qualité permet de suivre l'état physique des actifs du réseau (armoires de rue ou points de distribution dans le cas d'un réseau de fibre optique). Un score de santé est automatiquement calculé et fournit aux entreprises des informations clés sur le moment et l'endroit où déclencher des opérations de maintenance préventive.
L'IA Propulse les Normes de Gestion de la Qualité vers de Nouveaux Sommets
Alors que nous examinons de près l'AQ et le CQ et les analysons sous tous les angles, il est clair que le contrôle qualité contre l'assurance qualité est la mauvaise discussion. Bien qu'elles diffèrent dans leur approche—l'AQ étant proactive et axée sur les processus, et le CQ étant réactive et axée sur le produit—les deux sont indispensables pour maintenir des normes élevées et atteindre l'excellence opérationnelle.
Elles sont en fait des composantes complémentaires d'un système de gestion de la qualité complet et orienté processus, démontrant l'importance de l'AQ et de le CQ.
Alors que nous nous tournons vers l'avenir, le rôle de l'IA dans la gestion de la qualité ne fera que croître. L'assurance qualité avec l'IA a déjà établi la nouvelle référence, offrant des outils et des insights puissants qui stimulent l'excellence.
Utiliser des outils d'assurance qualité IA comme Deepomatic permettra aux travailleurs de terrain de bénéficier d'une analyse instantanée et de mesures correctives, favorisant une approche proactive de la gestion de la qualité.
Cela améliore non seulement l'efficacité et l'exactitude, mais contribue également à une culture d'amélioration continue et d'apprentissage au sein des systèmes de qualité, tout en aidant les organisations à accélérer le déploiement de leurs infrastructures.
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