
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 :





















Solutions
Ippon propose des solutions innovantes pour améliorer la fiabilité de vos produits,les rendements et les coûts de fabrication.
Défaut TAG peut réduire
de 20% à 30%
les incidents qualité.
TAG utilise un algorithme multivarié qui permet d'identifier des pièces atypiques dans de gros fichiers de données issus du contrôle qualité.
TAG est utilisé quand la détection d'atypiques est critique pour des raisons de fiabilité ou de sécurité comme dans l'industrie automobile par exemple.
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.
…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.
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 et Logiciels






Qualité et Métrologie






Autres Prestations




NEWS
Les dernières infos, actualitées, événements d'Ippon

Detection de courbes ATYPIQUES
CHAM est utilisé par un acteur majeur de l’énergie pour contrôler un procédé complexe.
05.01.2021

OPTIMISATION DES PROCÉDÉS ET Zéro Défaut
Deux nouvelles licences GAT ont été livrées, une pour l’industrie pharmaceutique et une pour la microélectronique.
17.11.2020

AWS et contrôle de procédés
Ippon a implémenté des solutions interfacées avec AWS afin de contrôler procédés et qualité, pour un acteur majeur de l’industrie des semi-conducteurs.