Pour gagner en réactivité et en qualité : développez des modèles d’identification et d’authentification de produits
Le développement de modèles d’authentification et d’identification de produits
Vous êtes des acteurs de l’industrie en production ou en R&D et vous êtes confrontés aux problématiques d’identification de matières premières à réception ou de détection des non-conformités sur les produits finis ? Pour répondre à ces enjeux, vous envisagez de développer des modèles d’identification et d’authentification des produits ?
Vous souhaitez :
Développer
des modèles précis et robustes pour l’authentification
Maintenir
vos modèles d’identification existants
Transférer
ces modèles d’une ligne de production à une autre
Sachez qu’il existe des méthodes d’analyse de données pour la discrimination, la classification et l’identification de produits et la détection de défauts. Ces modèles de « Pattern recognition » permettent de fiabiliser le tri de vos matières premières à réception et de qualifier vos produits finis, pour réduire significativement vos coûts de production et les temps de libération des lots.
Les données utilisées pour la construction des modèles d’identification et d’authentification de produits peuvent avoir des origines très diverses, comme des mesures spectrales optiques (spectroscopie proche infrarouge (SPIR-NIR), moyen infrarouge (MIR – FTIR), Raman, UV, etc) ou encore des mesures physico-chimiques de laboratoire de chimie humide , des mesures chromatographiques ou de spectroscopie de masse (HPLC, GC, GC-MS, etc)… Tous ces paramètres de différentes sources peuvent être combinés par des méthodes multi-blocs afin de produire des modèles d’identification plus précis.
Grâce à nos connaissances en chimiométrie et Machine Learning appliquées à des données issues de spectroscopie, de mesures de laboratoire ou de procédés industriels, nous vous assistons dans les différentes étapes du développement, de l’optimisation et de la maintenance de modèles d’identification et d’authentification de produits pour des classifications précises et robustes.
- Classification (PLS-DA, SIMCA, Support Vector Machines (SVM), Arbres de décisions (CART, RF, XGBoost …)
- Validation et Robustesse des modèles
- Transfert de calibrations (standardisation (PDS, etc.), méthodes d’orthogonalisation, …)
- Mise à jour des modèles
- Implémentation des modèles pour utilisation en routine
Implémentation logicielle
Nous développons vos calibrations avec tous les logiciels de chimiométrie du marché (Unscrambler®, SOLO®, PLS_Toolbox® dans l’environnement MATLAB®, SIMCA®, etc…), ainsi que ceux fournis par les équipementiers de spectroscopie (OPUS, WinISI, NIRCal, TQ Analyst, etc…), mais aussi les logiciels libres (R, Python…).
Notre expertise au service de l’analyse de vos données
Forts d’une expérience de plus de 15 ans dans l’analyse de données (Chimiométrie et Machine Learning), en particulier appliquée aux mesures issues de spectromètres, de données de laboratoire ou procédés, les experts de nos équipes vous accompagnent à chaque étape de vos projets.
Ils en parlent
« Nous faisons appel à Ondalys pour exploiter nos données. »
Ondalys et FONDIS travaillent en partenariat pour accompagner leurs clients communs, utilisateurs des solutions MicroNIR de VIAVI. Ondalys propose des formations de traitement de données multivariées afin que les utilisateurs de nos spectromètres puissent exploiter leurs spectres et créer leurs propres modèles. Pour les problématiques les plus complexes, Ondalys peut également les accompagner en créant des modèles robustes répondant à leurs besoins. Nous sommes toujours ravis de travailler avec Ondalys.Exemples d’applications concrètes
Communication scientifique
Conférence Chimiométrie 2017
Communication scientifique
Conférence HelioSPIR 2014
Publication scientifique
INRA 2007