Avec 14 ans d'expertise dans la Statistique et la valorisation du Big Data par l'Intelligence Artificielle, dans le secteur des semiconducteurs et de la biostatistique, Ippon Innovation étend ses activités à d'autres domaines sensibles au traitement de données massives, à la fiabilité et à la réduction des coûts : la santé, l'automobile, l'aéronautique, le nucléaire, le spatial …

Société

La société Ippon Innovation dont le siège est basé à Toulouse a été créée par François Bergeret, docteur en statistique de l’université Paul Sabatier. Ayant occupé divers postes en R&D, production et qualité pendant 15 ans au sein de Motorola et Freescale (maintenant NXP), il est Master Black Belt et chargé de cours en statistique dans de nombreuses entreprises ainsi que dans les grandes écoles et universités.

Ippon Innovation est maintenant une équipe de Data Scientists de haut niveau travaillant dans l’électronique, le médical, l’aéronautique et le spatial, l’industrie agroalimentaire... Ippon Innovation développe entre autres des solutions d'optimisation des procédés, de détection de pièces défaillantes et de réduction des temps de test basés sur des algorithmes statistiques avancés.

Ippon Learning propose aussi du conseil et de la formation en statistique (plans d'expérience, modélisation, data science ...), en Lean Six Sigma (Black Belt, Green Belt), en outils qualité (AMDEC, résolution de problème ...) et en métrologie (ISO17020, ISO17025 ...).

Pour ses travaux de Recherche & Développement, Ippon Innovation bénéficie par ailleurs de l'aide de la région Midi-Pyrénées et de l'Europe et d'une collaboration étroite et continue avec l'Université de Toulouse et le département de Génie Mathématique de l'INSA.
Ippon est accrédité CIR.

Ippon Innovation et Ippon Learning sont « JMP business partner » ( www.jmp.com) avec du développement de solutions clés en main, du conseil et de la formation.

Ils nous font confiance :

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Solutions

Ippon propose des solutions innovantes pour améliorer la fiabilité de vos produits,
les rendements et les coûts de fabrication.
  • GAT
  • YETI
  • CHAMP
Pour la haute fiabilité GAT est en production chez nos clients semiconducteurs et dans les industries de la santé.

L'objectif de GAT est de détecter des anomalies par des techniques d'outlier ensembles (aggrégation d'anomalies).

GAT est conçu pour analyser des données de toute dimension, y compris des petits échantillons en grande dimension : HDLSS (high dim low sample size).

GAT utilise un double algorithme non supervisé pour identifier les éléments atypiques, les pièces anormales et peut être appliqué dans de multiples domaines.

Développé avec l'université de Toulouse, c'est une rupture technologique pour la haute fiabilité et le zéro défaut.

Pour améliorer les rendements YETI est un logiciel qui trouve les causes de disfonctionnement dans des procédés…

…industriels complexes.

Il est basé sur une série d'analyses statistiques adaptées à tout type de paramètres d'entrée ou de sortie de procédé, incluant le rendement et le contrôle qualité.

Plusieurs points de rendement ont été gagnés avec YETI dans les semiconducteurs, l'industrie pharmaceutique et l'industrie de défense.

Pour détecter du signal atypique CHAM est utilisé par un acteur majeur de l’énergie

CHAM est une solution développée par ippon innovation pour détecter des anomalies mineures sur les courbes issues de capteurs, les paramètres d'équipement de production ou de métrologie ou tout autre signal faible.

L'analyse statistique se fait sur des courbes temporelles, de multiples paramètres ou tout signal simple ou complexe, en particulier des images.

Learning

Statistique
Statistique et modélisation
Data Science
Détection d'outliers
Plans d'expérience
Maîtrise Statistique des Procédés
Fondamentaux de JMP et langage JSL

Lean Six Sigma et Métrologie
Green Belt et Black Belt avec certification IASSC
Design For Six Sigma - DFSS
Analyse des Systèmes de Mesure et Métrologie
Normes Métrologie : ISO 17020, ISO 17025
Ippon Learning vous propose de nombreuses formations
en intra-entreprises ou en e-learning.

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