Dans une étude conduite sur 17 usines d'assemblage dans 7 pays, le groupe Trigo, spécialiste mondial des services de gestion de la qualité pour l'industrie du transport, s'est penché sur les défaillances les plus coûteuses affectant les constructeurs automobiles au moment des lancements de véhicules.

Le constat est clair : les problèmes de qualité concernent majoritairement les composants extérieurs (27,2%), d'habitacle (23,0%) et enfin les pièces d'assemblage génériques telles que les fixations, adhésifs et éléments de visserie (13,6%).

Une qualité perçue mise à l'épreuve dès la production

S'appuyant sur l'analyse de données issues de 229 fournisseurs, l'étude Trigo révèle que certains composants dits « historiques », en particulier les pièces d'habillage intérieur, comme les plafonds, les panneaux ou les revêtements de sol, concentrent à elles seules 23% des défauts qualité constatés, en faisant une des catégories les plus problématiques.

D'autres sous-ensembles, tels que les sièges, consoles centrales, systèmes de sécurité (airbags, ceintures), accessoires intérieurs (rétroviseurs, éclairages, clefs), ainsi que les éléments d'isolation phonique et les systèmes de pédales, présentent eux aussi des défauts fréquents, impactant directement la qualité perçue par les consommateurs.

L'électronique embarquée : une complexité croissante, des coûts exponentiels

Autre point de tension identifié : l'électronique embarquée. Les calculateurs ou ECU (Electronic Control Units), devenus centraux dans le pilotage des véhicules modernes, représentent un poids croissant dans les coûts de production. Bien qu'impliqués dans seulement 8,2 % des incidents selon l'étude Trigo, ils génèrent 11,2 % des coûts liés à la sécurisation de la qualité.

Chaque véhicule peut intégrer jusqu'à 50 ECU, responsables aussi bien de fonctions critiques (moteur, direction assistée, sécurité active/passive) que de services de confort. La multiplication des mises à jour logicielles (reflashing) nécessite du matériel spécialisé, des compétences techniques poussées et provoque souvent des interruptions de production.

Ricard Lou, Directeur Solutions Data chez Trigo explique : « Nous assistons à un déplacement des problématiques qualité vers des pièces à forte valeur ajoutée, en particulier les systèmes électroniques. L'intelligence artificielle représente une solution prometteuse pour adapter les processus industriels à ces nouvelles exigences qualité et pour optimiser la performance industrielle. »

Deux axes critiques : les calculateurs électriques et les pièces intérieures d'habitacle

L'étude met en lumière deux foyers majeurs de non-qualité. D'une part, les calculateurs, dont les interventions mobilisent des équipements souvent incompatibles avec les cadences industrielles et qui génèrent des surcoûts conséquents. Quatre unités concentrent la majorité des incidents liés aux reprogrammations : le module moteur, la commande de transmission, le module de carrosserie et l'unité d'infotainment. Le verrouillage logiciel croissant de la part des constructeurs complexifie encore davantage les mises à jour.

D'autre part, les défauts liés à l'habitacle (ajustement imparfait, finitions visuelles ou sensations au toucher) affectent directement l'image de marque du constructeur. Ils n'entravent pas le fonctionnement du véhicule mais peuvent freiner l'acte d'achat. Dans un marché ultra-concurrentiel, où l'expérience à bord est un critère de différenciation, ces écarts deviennent aussi stratégiques que la performance technique.

L'intelligence artificielle (IA), levier stratégique de la qualité nouvelle génération

L'identification, la correction et l'élimination progressive de la non-qualité dans l'industrie automobile requiert, selon Trigo, une utilisation pragmatique des technologies, sur plusieurs niveaux.

D'abord, les contrôles qualité traditionnels, souvent augmentés de moyens techniques, restent prépondérants pour tous types de composants en raison de leur efficacité démontrée.

Ensuite, le traitement d'une non-qualité croissante des systèmes électroniques requiert des capacités de diagnostic et des moyens de « reflashing » de plus en plus sophistiqués.

Enfin, l'intelligence artificielle s'impose comme un levier stratégique pour optimiser le contrôle qualité sur une palette de plus en plus large de composants, y compris électroniques.

L'inspection optique automatisée par intelligence artificielle analyse en temps réel jusqu'à trois pièces par seconde, avec une précision constante. Au-delà de la détection fine et homogène des défauts visuels, la technologie Spark de Scortex (une filiale de Trigo) se distingue par sa capacité à générer et exploiter des données de contrôle de qualité, à des fins d'optimisation du contrôle et de résolution durable du défaut.

Cette collecte systématique de données qualité permet d'identifier les défauts, de détecter des dérives potentielles, d'optimiser les processus industriels et d'anticiper les risques de non-conformité, lorsqu'elle est organisée en tableaux de bord.

Augustin Brochot, Executive Vice-Président Trigo WEMEA conclut : « Afin de sécuriser la qualité des composants, nous recommandons de renforcer les contrôles qualité en amont de la chaine de valeur. L'IA constitue un levier stratégique pour améliorer la détection et la résolution des défauts d'aspects sur tout type de composant, avec l'inspection optique automatisée. Elle permet aussi d'anticiper les non-conformités grâce à des solutions prédictives. »

Source : Etude Trigo sur les coûts du contrôle de la qualité chez les constructeurs automobile

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