SKEYETECH est une entreprise d’ingénierie mécatronique spécialisée dans la conception de solutions drones innovantes. Créée en 2014 par 3 ingénieurs passionnés d’aéronautique, la société compte aujourd’hui parmi son équipes 15 personnes aux compétences pluridisciplinaires. Son expertise dans 5 grands domaines (mécanique, électronique, intelligence embarquée, capteurs et liaison de données) lui permet de concevoir des produits drones durcis pour les secteurs de l’inspection, de la surveillance et de la défense.

Le marché du drone promet de grandes possibilités mais fait face à de nombreux freins : présence obligatoire d’un télépilote, homologations DGAC, manque d’autonomie, manque de fiabilité des machines…

C’est pour lever ces freins que SKEYETECH a développé la première solution de drone autonome et sans pilote. Cette solution révolutionnaire, permettant d’assurer des missions à forte récurrence et avec une grande réactivité, comprend un drone au fonctionnement autonome, grâce à un progiciel intégré, ainsi qu’une base d’accueil et de rechargement.

Le drone pourra ainsi décoller automatiquement de sa base sur alerte ou sur demande d’un opérateur afin de se rendre directement sur le point désigné. Sur place, il pourra capter des images permettant de lever le doute ou valider une inspection avec une rapidité d’intervention hors normes. A l’issue de sa mission, le drone rejoindra, seul, sa base avec une précision d’atterrissage unique afin de se recharger dans un espace protégé et sécurisé. La simplicité d’utilisation est liée au fait que toutes ces opérations se font sans l’intervention d’aucun pilote.

• Le drone est un quadri-rotor à décollage vertical avec une autonomie de 25 minutes. Il peut être équipé d’une grande variété de capteurs (jour-nuit, thermique…) afin de distinguer une intrusion dans toutes les conditions climatiques. Il présente de nombreuses redondances électroniques et systèmes de sécurité (batteries de secours, monitoring système…) pour assurer une fiabilité.
• La base d’accueil est identifiée via une connexion sécurisé Opérable à distance, elle assure le lien entre le drone, l’interface logicielle, et l’opérateur. Son ouverture, sa fermeture, ainsi que le recentrage du drone sont complètement automatisés. Via son interface logicielle, elle assure un déploiement du drone en moins de 30 secondes. Conçue pour abriter le drone et testée dans toutes les conditions climatiques, la station ainsi que tous ses composants ont été choisis afin de respecter les standards aéronautiques et un indice de protection IP67. Des prises Ethernet et USB sont facilement accessibles pour des opérations de maintenance simplifiées.  Elle peut être alimentée via une alimentation de type secteur ou un groupe électrogène.
• L’interface logicielle permet à l’opérateur, via une tablette / un smartphone / un poste de sécurité de démarrer une mission de routine ou de prendre directement la main sur les caméras du drone. Une fonctionnalité « click and go» est également disponible afin de permettre une levée de doute en toute simplicité.

Le développement de cette solution a été mené en étroite collaboration avec la DGAC afin d’obtenir les autorisations réglementaires nécessaires à un usage sans intervention humaine. SKEYETECH est aujourd’hui la seule entreprise française à avoir des dérogations pour opérer sans télépilote, sur sites privés, de jour comme de nuit.

L’entreprise vise la commercialisation des premiers systèmes début 2018 via son partenaire et installateur français DRONE PROTECT SYSTEM.

Pour plus d’informations : www.skeyetech.fr

La start-up parisienne fournit un service unique de maintenance prédictive. Le constat des deux dirigeants Ahmed Drif et Guillaume Le Vézouët est simple. Les Petits et Moyens Industriels n’ont pas de Branche “IoT” ou “Data Science” et se sentent perdus dans cette tendance dite de l’Industrie 4.0. C’est dans ce contexte qu’a été créé CYM (Connect Your Machine) en 2015 pour donner accès aux industriels aux technologies permettant d’améliorer la productivité de leurs parcs de machines.

Le premier objectif était de pouvoir rendre visible les taux d’usages des machines, en intégrant des capteurs correspondant aux paramètres à remonter, tels que la vibration, la pression ou encore la consommation électrique. Grâce à son écosystème de startups et fabricants renommés tels Bosch, CYM a la capacité d’intégrer les sensors qui remonteront les données pertinentes. Ces informations accessibles sur la Maintenance Factory permettent de mieux planifier les maintenances et surtout d’apprendre du comportement des machines.

Les travaux de recherches ont permis de mettre au point des algorithmes prédictifs pouvant être appliqués selon les besoins des métiers. S’améliorant cycle après cycle, ceux-ci permettent d’anticiper les défaillances et d’initier une opération de maintenance en amont de la panne.

Grâce à cette solution, l’industriel est accompagné dans la collecte, le transport et l’analyse des données.

De plus, les travaux actuellement menés avec un laboratoire de recherche permettront d’établir des paramètres de sécurité uniques permettant de garantir la confidentialité des données.

C’est en partenariat avec un industriel que CYM a par exemple développé une solution de supervision des filtres à air et d’optimisation de la maintenance sur site de Power Generation. La Maintenance Factory analyse la variation des débits volumiques en fonction des pressions différentielles dans plusieurs configurations et, corrélée à des facteurs externes, prédit les opérations de maintenance à venir.

La Maintenance Factory est aujourd’hui en place chez plusieurs PMI, ainsi qu’en POC chez de grands groupes français mais la jeune pousse ne compte pas s’arrêter en si bon chemin. Afin de financer sa croissance et la commercialisation de son offre, CYM prépare une levée de fond prévue pour fin 2017 et ambitionne de devenir le porte-drapeau de la performance industrielle.

Pour plus d’informations, rendez-vous sur le site www.cym-iot.com – Twitter : @Cym_IoT – LinkedIn : Cym-Predictive Maintenance 

La coopération entre le LETI et MultiX est à l’origine du développement par MultiX  de la première génération de détecteurs spectrométriques ME100. L’expertise du LETI, d’une part en conception et tests d’ASIC, traitement de signal et détecteurs à base de semi-conducteur de type CdTe/ Cd(Zn)Te et d’autre part en traitement de l’information multi-énergie X pour la discrimination de différents matériaux dans le cadre des applications de contrôle de bagages de cabine et du tri de déchets. Cette coopération a permis le transfert de ces briques technologiques à MultiX.

Le but final était de développer une barrette de détection spectrométrique à base de semi-conducteurs CdTe pour de forts flux X et d’y associer une méthode d’exploitation du signal multi-énergie de façon à améliorer l’identification du contenu d’un bagage à l’aéroport. Il s’agissait de démontrer l’amélioration apportée par la multi-énergie aux systèmes actuels qui exploitent une information biénergie. En particulier, ces détecteurs présentent des limites dans l’identification des matériaux organiques et conduisent à un taux important de fausses détections.

Le principal challenge pour le LETI était l’obtention EN TEMPS REEL d’un signal spectrométrique avec une résolution énergétique meilleure que 10% à 100keV à des flux de l’ordre de 3Mcps/s/mm². Une spécification associant vitesse et précision a priori très difficile à tenir !

Le Laboratoire Detecteurs (LDET) du LETI a mis au point une nouvelle électronique rapide de comptage et un traitement spécifique des coups détectés. Cette nouvelle électronique a permis d’obtenir le taux de comptage souhaité avec une spectrométrie présentant une excellente résolution en énergie (de l’ordre de 9%) à un flux de 3Mcps/s/mm² (flux nominal de rayonnement pour un système de contrôle de bagages).  8 brevets ont été déposés sur lesquels la technologie de MultiX s’appuie aujourd’hui.

Ces dernières années, on a vu l’émergence des détecteurs de rayonnement X à conversion directe réalisés à base de semi-conducteurs de type Cd(Zn)Te fonctionnant à température ambiante et pouvant se segmenter en électrodes (imagerie) avec des capacités spectrométriques (quantification). Couplées à un circuit de lecture CMOS permettant d’intégrer de nouvelles fonctionnalités, ces architectures ont ouvert des possibilités de traitement de l’information multi-énergie apportant ainsi des performances nouvelles aux systèmes d’imagerie RX et gamma. L’enjeu majeur est désormais la généralisation de l’ « imagerie couleur » dans le domaine de la sécurité afin de détecter les substances illicites et les explosifs dans les bagages aériens, le contrôle non destructif permettant, entre autres, de discriminer plus finement tout objet indésirable dans l’industrie agro-alimentaire, le tri de déchets conduisant à un processus de recyclage plus efficace et l’imagerie médicale.

Pour plus  d’informations : www.leti-cea.fr

L’industrie manufacturière est confrontée à une multitude de défis. La concurrence mondiale féroce et la vitesse de production toujours croissante exigent l’amélioration continue de la qualité de ses produits et services. L’augmentation des coûts de la main-d’œuvre et des cadences de production exige des processus de contrôle plus efficaces et une grande agilité.

A l’heure de l’Industrie 4.0, l’une des plus grandes améliorations potentielles est l’automatisation de l’inspection visuelle, tâche encore effectuée essentiellement manuellement. Un inspecteur humain introduit une forte variance dans la réalisation de l’inspection et ces inspections sont d’une grande pénibilité. De ce fait, la collecte d’informations liées aux contrôles ne peut pas être utilisée pour en tirer de conclusion globale. Les techniques de traitement d’image traditionnelles ont échoué dans l’automatisation des tâches d’inspections complexes. Une approche disruptive était nécessaire pour automatiser ces inspections sur les chaînes de production.

Scortex propose une solution d’inspection qui combine vision industrielle et deep learning. Celle-ci permet d’atteindre des niveaux inégalés en détection et cadence de contrôle.

Ce produit est destiné à l’ingénieur contrôle qualité. A partir de ses spécifications qualité et d’une base d’images, il peut créer une application d’inspection personnalisée à sa production. Grâce à une interface intuitive, aucune connaissance en deep learning n’est nécessaire.

L’application est facilement déployée en production grâce à une box connectée. Celle-ci est plug&play avec les caméras industrielles et peut communiquer avec l’ensemble des machines grâce à l’intégration des protocoles industriels. L’analyse est faite en temps-réel et le contrôle qualité n’est plus une étape ralentissant la supply chain. La synergie logiciel et hardware donne la possibilité d’une amélioration agile et d’adapter rapidement le contrôle à de nouveaux produits. La robustesse est une priorité dans les développements. . Scortex développe une architecture de calcul propriétaire pour l’exécution d’algorithme de deep learning.

Le flux d’images est converti en information utile et structurée : taux, type et location des défauts sur 100% de la production. Cela permet d’avoir une vue globale de la qualité des produits en temps réel et d’effectuer des analyses fines a posteriori.

Scortex déploie actuellement sa solution dans des usines du secteur automobile, des biens de consommation et dans les fonderies à travers l’Europe pour des applications de contrôle de pièces plastiques, métalliques ou peintes.

Pour plus d’informations : http://scortex.io/