Engagements illustratifs

Îlot pick-and-place · industriel grenoblois

Un fabricant de composants avait installé un bras robotisé six axes sur une ligne de conditionnement. Dès qu'un carton arrivait avec trois degrés de biais, la pince fermait dans le vide et la cellule d'automatisation entrait en alarme. L'équipe maintenance accusait la vision ; la vision accusait l'éclairage. Nous avons cartographié les scénarios d'échec, recalibré la perception robotique, ajouté une étape de réorientation mécanique simple et documenté une procédure de reprise pour l'opérateur dans la boucle. Résultat illustratif : réduction des arrêts non planifiés sur la plage testée — sans garantie de reproduction à l'identique sur votre site.

Normes ISO 10218 et Directive Machines discutées avec le responsable sécurité client. Pas de promesse zéro incident.

Tri guidé par vision · entrepôt logistique

Un opérateur logistique voulait trier des colis mixtes via vision par ordinateur et convoyeur. Le modèle IA embarqué confondait étiquettes froissées et codes-barres partiellement masqués. Nous avons construit un banc de tests avec jeux de colis réels, défini des seuils de confiance explicites et branché une file de reprise manuelle sur écran. Intégration ROS vers le WMS existant, sans promettre un débit chiffré.

Étude de faisabilité initiale, puis mission d'intégration de systèmes sur forfait. Retour sur investissement discuté honnêtement — non garanti.

Prototype cobot · laboratoire de recherche

Un laboratoire académique grenoblois souhaitait un cobot pour manipulation d'échantillons fragiles. Prototypage sur banc Rue Thiers : planification de trajectoire lente, capteur de force, interface simple pour technicien·ne·s non spécialistes ROS. Livrables : stack documentée, scénarios SLAM limités au banc, recommandations sécurité ISO/TS 15066.

Mission courte, preuve de concept — pas une industrialisation clé en main ni un produit SaaS.

Reprise AGV · site manufacturier

Des AMR avaient été déployés plus vite que les marquages au sol n'étaient lisibles. Nous avons audité la planification de chemin, refondu la fusion de capteurs LiDAR et proposé une gouvernance de zones partagées avec les opérateurs. Conduite du changement minimale mais explicite : sans elle, la meilleure IA dérape.

La mission a inclus une matrice de risques partagée avec l'équipe HSE, des scénarios de reprise manuelle et une revue des vitesses en zone mixte humain–machine. Le débit observé en pilote est resté une donnée interne — jamais une promesse contractuelle.

Calibration vision · ligne d'assemblage

Une ETI de l'agglomération grenobloise perdait un poste de contrôle visuel à chaque changement de lot. Nous avons stabilisé l'éclairage, reconstruit le pipeline de vision par ordinateur et formé deux opérateur·rice·s à la recalibration hebdomadaire. L'apprentissage automatique est resté en mode assisté : l'humain valide les images limites avant d'élargir le modèle.

Livrables : protocole de test, documentation ROS pour reprise par l'équipe interne, recommandations ISO/TS 15066 pour la zone cobot adjacente. Pas de garantie de taux de rebut nul.

Ces récits sont représentatifs et anonymisés. RoboRush ne publie pas de logos clients inventés ni de métriques garanties. Chaque engagement commence par une étude de faisabilité honnête. Les résultats passés n'engagent pas les missions futures ; la sécurité fonctionnelle et le retour sur investissement restent des discussions ouvertes, jamais des promesses chiffrées.