Client : JSC Grainmore
Secteur : Transformation d’avoine, production de flocons et granola
Localisation : Lituanie
Solution : Système d’inspection qualité céréales GrainODM basé sur l’IA
1. À Propos de JSC Grainmore
JSC Grainmore est l’un des transformateurs d’avoine les plus avancés d’Europe du Nord, produisant des flocons d’avoine, du gruau et des bases de granola pour les marques alimentaires leaders mondiaux.
À cette échelle, la cohérence et la pureté de l’avoine brute déterminent directement la qualité du produit — des flocons de petit-déjeuner aux barres de granola.
Traditionnellement, l’inspection des céréales reposait sur des contrôles visuels manuels qui étaient lents, subjectifs et laborieux.
Pour répondre à la demande croissante et maintenir une qualité sans compromis, Grainmore s’est tourné vers l’automatisation.
2. Le Défi
Le tri manuel des céréales nécessitait jusqu’à 20–30 minutes par échantillon et dépendait largement de l’expérience de l’opérateur.
En période de récolte de pointe, des centaines d’échantillons arrivaient quotidiennement, créant des goulots d’étranglement en laboratoire et risquant des retards de production.
Grainmore avait besoin d’une solution plus rapide et objective capable de :
- assurer des résultats cohérents entre équipes et opérateurs,
- fournir une traçabilité immédiate des échantillons,
- et être assez simple pour être opérée directement sur le plancher de production.
3. La Solution — Système d’Inspection IA GrainODM
Grainmore a implémenté le système GrainODM — une solution de vision par ordinateur conçue pour l’analyse automatique d’échantillons d’avoine.
Le système utilise une caméra industrielle avec éclairage LED contrôlé et des algorithmes IA entraînés pour détecter et classer les grains d’avoine, flocons et contaminants en quelques secondes.
Fonctionnalités Clés
- Capture et analyse d’image automatique – l’opérateur charge simplement l’échantillon et appuie sur Scanner.
- Classification basée sur l’IA des bonnes avoines, grains non décortiqués, balles, grains sombres et particules étrangères.
- Rapport visuel immédiat – les défauts sont codés en couleur directement sur l’image analysée.
- Export numérique des données – les résultats sont automatiquement stockés pour la traçabilité et la surveillance des tendances.
Le système a été conçu pour être convivial pour l’opérateur, nécessitant une formation minimale et assurant des résultats cohérents dans tous les quarts de production.
4. Les Résultats
Après l’implémentation de GrainODM, Grainmore a atteint des améliorations dramatiques en vitesse et reproductibilité.
| Métrique | Avant | Après GrainODM |
|---|---|---|
| Temps d’analyse échantillon | 15–25 min | 15–20 s |
| Dépendance opérateur | Élevée | Faible – opération un bouton |
| Reproductibilité | Moyenne | Cohérente entre équipes |
| Traçabilité | Notes manuelles | Rapports numériques automatiques |
| Temps de formation | Plusieurs semaines | Moins d’1 heure |
L’équipe de laboratoire valide maintenant la qualité des échantillons en temps réel, et les gestionnaires de production peuvent accéder aux rapports basés sur les images immédiatement après chaque analyse.
Cette amélioration a transformé l’analyse d’échantillons d’un goulot d’étranglement en une partie continue et intégrée du flux de production.
Au début, les employés vérifiaient le système. Maintenant, le système s’assure que les employés travaillent correctement.
— Représentant JSC Grainmore
5. Impact sur la Production d’Avoine et Granola
En automatisant le processus d’inspection, Grainmore a :
- éliminé les erreurs d’évaluation subjective,
- assuré une apparence et pureté uniformes des flocons d’avoine et ingrédients de granola,
- réduit les temps de test de minutes à secondes, et
- construit une archive numérique cohérente de chaque lot.
Le nouveau flux de travail a renforcé la transparence des fournisseurs, amélioré la confiance des clients et soutenu les objectifs de développement durable de l’entreprise en minimisant les déchets et retouches.
6. Résumé
Le cas Grainmore montre comment la vision IA peut apporter des gains d’efficacité mesurables dans la production d’avoine et granola.
Remplacer l’inspection manuelle chronophage par une analyse automatique a réduit le temps de test de 75×, tout en fournissant des résultats cohérents et traçables.
Grainmore combine maintenant vitesse et précision — établissant de nouveaux standards de contrôle qualité dans l’industrie de transformation d’avoine.
De 25 minutes à 20 secondes. Des contrôles manuels à la précision automatique. C’est ainsi que la production moderne d’avoine atteint la cohérence avec GrainODM.
— Lukas Vaznelis, BDM
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Questions Fréquemment Posées
La vision IA remplace l'inspection manuelle par une analyse d'image automatique qui détecte les grains non décortiqués, les balles, les grains sombres et autres contaminants en quelques secondes. Cela fournit des résultats objectifs et reproductibles tout en libérant les opérateurs des contrôles visuels répétitifs.
Oui. Les modèles GrainODM sont entraînés à reconnaître de nombreux types de produits d'avoine — des avoines brutes non décortiquées aux flocons stabilisés utilisés dans le granola. Le système adapte automatiquement sa logique de classification au profil produit choisi.
Chaque inspection génère un rapport numérique contenant l'image analysée, les statistiques de défauts et les détails du lot. Les résultats sont stockés en sécurité et peuvent être exportés vers la documentation qualité, les rapports fournisseurs ou la surveillance des tendances.
Minimale. Les opérateurs apprennent à utiliser le système en une heure. L'interface est intuitive — il suffit de charger l'échantillon, d'appuyer sur Scanner, et les résultats apparaissent automatiquement.
Oui. Le système permet de ré-entraîner avec de nouvelles images d'échantillons pour améliorer continuellement la précision de reconnaissance ou ajouter de nouveaux types de produits. L'entraînement du modèle est entièrement intégré dans le logiciel GrainODM — aucun outil externe ou connaissance en programmation requise. Cela assure une adaptabilité à long terme aux lignes de production évolutives.
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