DRAFT V2 — Version en validation. Non publiée sur fabera.fr.
Framework Fabera

Les quatre piliers de la méthode FABERA.

Comment nous transformons vos données industrielles en moteur de chiffrage propre à votre métier : collecte, fine-tuning, paramétrage et garde-fous.

01
Collecte des données

Les données attendues de nos clients

Le moteur Fabera s'entraîne sur trois familles de données : vos plans 3D (STEP, SolidWorks, CATIA, NX, PTC), vos plans 2D (PDF multi-folio, DXF/DWG bientôt) et vos chiffrages historiques associés à chaque pièce. Ces données proviennent de votre ERP, de votre serveur local ou de vos outils de chiffrage existants. Nous accompagnons l'agrégation et la normalisation.

  • Plans 3D natifs ou STEP
  • Plans 2D PDF multi-folio (DXF, DWG, CATIA, SolidWorks en option)
  • Chiffrages historiques (gamme, temps, prix)
  • Sources : ERP, serveur local, outils maison
02
Fine-tuning

Comment nos modèles sont spécialisés sur votre métier

Sur la base de votre historique, nos data scientists fine-tunent les modèles Fabera : analyse de plans 2D et 3D, similarité pièce, prédiction de gamme, lecture de la BOM. Chaque modèle apprend vos patterns spécifiques (opérations machine, pratiques métier, abaques) et est ré-entraîné en continu à mesure que vous chiffrez.

  • 4 modèles spécialisés sur vos données
  • Apprentissage des patterns métier
  • Ré-entraînement continu sur vos nouveaux chiffrages
  • Modèle dédié, cloisonné, jamais partagé entre clients
03
Paramétrage

Ce qui est paramétré spécifiquement pour vous

Au-delà des modèles, Fabera est paramétré à votre réalité opérationnelle : taux horaires par poste machine, bases matière avec vos tarifs négociés, règles de chiffrage basées sur la géométrie et les spécifications techniques, bonnes pratiques d'entreprise (par exemple ajout d'une étape de contrôle systématique après telle opération). Tout votre savoir-faire chiffrage est encodé.

  • Taux horaires propres à votre parc machine
  • Base matière avec tarifs négociés
  • Règles de chiffrage géométriques et techniques
  • Bonnes pratiques d'entreprise (contrôles systématiques, etc.)
04
Garde-fous

Les garde-fous qui sécurisent chaque chiffrage

Aucun modèle n'est mis entre vos mains sans validation. Avant déploiement, nous vous présentons les performances du modèle sur un échantillon de votre historique : taux de précision, marge d'erreur, distribution des écarts. En production, chaque prédiction est accompagnée d'un indice de confiance et toute estimation aberrante déclenche une alerte.

  • Présentation des performances avant utilisation
  • Indice de confiance par ligne de chiffrage
  • Alertes automatiques sur estimations aberrantes
  • Audit trail complet de chaque prédiction

Voir le framework appliqué à vos données.

Démo de 30 minutes avec un data scientist et un expert métier.

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