Pourquoi votre prochain audit va examiner vos données (pas vos process)

By |2026-09-16T09:57:09+00:00septembre 3rd, 2026|News, Qualité industrielle|

L'auditeur entre dans la salle. Il ne regarde pas vos opérateurs. Il ne regarde pas vos machines. Il ouvre votre référentiel PNs, vos plans CAO, votre ERP. Et il demande : "Montrez-moi la traçabilité de cette pièce, depuis 2019, sur trois sites." Si vous ne pouvez pas répondre en moins de 5 minutes, l'écart est déjà noté. Le problème n'est ni vos opérateurs ni vos machines : c'est votre donnée industrielle.

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Pourquoi 80% des projets IA industriels échouent avant même de commencer (et comment y remédier) ?

By |2026-09-02T09:54:07+00:00août 31st, 2026|Data Cleansing, Intelligence Artificiel (IA), News|

Vous avez validé le budget. Recruté une équipe data. Lancé un POC d'IA sur votre chaîne de production. Trois mois plus tard : le modèle ne scale pas, vos experts sont découragés, et votre DSI vous demande des comptes. Le problème ne vient pas de l'algorithme. Il vient d'un stock invisible que personne n'a voulu qualifier : votre backlog industriel.

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Les 5 risques d’une migration de données PLM CAO mal préparée

By |2026-07-09T10:21:15+00:00juin 30th, 2026|News, Qualité industrielle|

Vous migrez vers Teamcenter, Windchill+, ENOVIA ou un autre système PLM. Le projet est cadré, le planning est défini, les licences sont signées. Ce qui n’est probablement pas encore traité sérieusement : l’état réel de vos données techniques, plans CAO, BOMs, gammes, historiques ECO et relations de révision. 83 % des projets de migration de données échouent ou dépassent significativement les budgets et délais (Gartner). Dans un contexte PLM industriel, les conséquences ne sont pas seulement financières : plans inaccessibles, BOMs corrompues, traçabilité détruite, production bloquée. Cet article identifie les 5 risques les plus critiques, avec des exemples concrets et des données sourcées, et explique ce qui permet de les éviter avant qu’ils ne se matérialisent.

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Les causes cachées des non-conformités dans les processus industriels

By |2026-07-16T14:31:17+00:00juin 26th, 2026|News, Qualité industrielle|

Une non-conformité détectée en fin de ligne a rarement sa cause sur la ligne elle-même. Dans la majorité des cas industriels, elle remonte à un document, une donnée ou une référence incorrecte, une BOM qui n'a pas été mise à jour après un ECO, une gamme de fabrication désynchronisée entre le PLM et l'ERP, une fiche fournisseur avec une référence article erronée. Selon l'American Society for Quality (ASQ), les coûts de non-qualité représentent 15 à 20 % du chiffre d'affaires annuel d'un fabricant de maturité standard, et la majorité de ces coûts reste invisible dans les tableaux de bord.

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Comment nettoyer une base de données ERP industrielle avant une migration SAP ?

By |2026-08-28T11:02:21+00:00juin 1st, 2026|Data Cleansing, ERP, News|

Le nettoyage d'une base de données ERP industrielle avant une migration SAP S/4HANA consiste à identifier, corriger et valider les données critiques,Part Numbers, BOMs, Master Data fournisseurs/clients, statuts ECO/ECN,avant le transfert vers le nouveau système. Sans cette étape, les doublons, erreurs de codification et données obsolètes migrent avec vous : la production peut être bloquée dès le go-live. Chez Kleria, nous structurons ce travail en 5 phases méthodologiques via notre méthode propriétaire Zero-Backlog Engine™, avec un premier diagnostic livré en 48 heures.

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