00:00Nous recevons Jean-Sébastien Moulet, président et cofondateur de Wormsensing.
00:04Bonjour.
00:05Bonjour.
00:05Merci d'être avec nous dans la matinale de l'économie, fondée en 2020 à Grenoble.
00:10Ce sont des solutions de monitoring pour les machines industrielles.
00:14Expliquez-nous le procédé.
00:15C'est ça, tout à fait.
00:16Merci beaucoup pour l'invitation.
00:18Donc, Wormsensing, en fait, a développé un capteur de vibration.
00:22C'est vraiment son innovation.
00:24Et à partir de ce capteur de vibration, on peut faire des solutions de monitoring.
00:27Donc, monitoring, ça veut dire qu'on est capable de suivre l'état de santé de la machine,
00:31comment la machine dérive, est-ce qu'elle fait bien son travail,
00:34pour pouvoir optimiser, finalement, la production, la rendre plus efficace, plus résiliente, plus efficiente.
00:40C'est un capteur physique, qu'on passe sur la machine.
00:43J'en ai apporté un.
00:44Justement, c'est tout petit, c'est très fin.
00:46C'est aussi l'avantage de notre technologie.
00:47On va vraiment pouvoir l'installer partout et surtout à l'endroit où on veut faire la mesure.
00:51Et en fait, sa spécificité, c'est qu'il est extrêmement sensible.
00:53Donc, on va être capable de mesurer des très petites déformations,
00:57des très petites vibrations et en même temps sur une gamme de fréquences qui est très large.
01:01Et ça, c'est vraiment unique à notre solution par rapport aux solutions concurrentes
01:05qui, elles, vont être limitées, finalement, dans une lorgnette d'écoute.
01:09Nous, on vient vraiment avoir une vision panoramique de ce qui se passe sur la machine
01:12et donc objectiver concrètement l'état de santé de la machine et son comportement.
01:17Et ça, ça va apporter une donnée qui est absolument fondamentale
01:21et qui n'existe pas aujourd'hui pour les exploitants de machines au sens large du terme,
01:26donc machines de production en particulier,
01:28parce qu'ils vont pouvoir vraiment connaître l'état de leur machine
01:30et l'utiliser au maximum de ses capacités.
01:33Anthony ?
01:33Pour ceux qui nous écoutent, c'est une toute petite languette, très très fine en fait,
01:36qu'on va venir coller sur la machine en fait.
01:39Et alors, est-ce qu'on peut prendre un exemple très concret ?
01:41C'est quel type de machine industrielle et qu'est-ce que votre capteur va pouvoir écouter ?
01:46Parce que vous dites, c'est mille fois plus sensible que les capteurs qu'on utilise habituellement.
01:50Donc, qu'est-ce qu'il entend très concrètement ?
01:52Donc, très concrètement, qu'est-ce qu'on fait ?
01:53Comme vous l'avez dit, on vient coller le capteur sur la machine
01:56et en fait, la machine va écouter les vibrations, les déformations de la pièce sur laquelle elle est installée.
02:02Et en fait, le principe de fonctionnement du capteur,
02:04donc on utilise un élément qui est un matériau qui est piezoélectrique.
02:08Donc, le matériau piezoélectrique va transformer la déformation qu'il subit
02:12en un signal électrique qui est proportionnel à la déformation.
02:15Donc, on va se retrouver en sortie avec un signal électrique
02:18qui vient imager la déformation physique de la pièce.
02:21Et donc là, ça veut dire, je reçois une alerte,
02:23là, il y a un truc qui ne va pas,
02:25donc il faut corriger quelque chose sur la machine, par exemple,
02:28où elle va tomber en panne bientôt.
02:29Et encore, de quel type de machine on parle ?
02:31Si on prend un exemple très...
02:32Alors, un exemple, donc dans les machines de production,
02:35un exemple qui fonctionne bien, c'est les machines d'usinage, par exemple.
02:38Ok.
02:39Donc, qui viennent sculpter la matière en trois dimensions
02:42pour faire des pièces mécaniques,
02:44donc typiquement dans l'aéronautique, dans l'automobile,
02:47mais dans plein d'autres produits qui ont des pièces métalliques.
02:51Donc, sur ces sujets-là, par exemple,
02:53on va être capable de monitorer l'état d'usure de l'outil
02:58qu'on utilise pour usiner la pièce.
03:01D'accord.
03:01Et donc, de dire à quel moment il faut changer l'outil
03:04pour que la pièce continue à être bonne en sortie.
03:07On appelle de la maintenance prédictive.
03:09Donc, alors là, on est plutôt sur de l'optimisation process, pardon.
03:12D'accord.
03:12Parce que l'idée, c'est vraiment de faire des pièces tout le temps bonnes
03:15et en même temps,
03:17d'utiliser l'outil qui s'use au fur et à mesure
03:20le plus longtemps possible.
03:21Sur la partie maintenance,
03:23sur une machine d'usinage,
03:24on va venir monitorer l'état de la broche.
03:27Donc, la broche, c'est la partie qui tourne,
03:29qui fait tourner l'outil et qui vient usiner la pièce.
03:31On vient regarder l'état de santé des différents axes
03:34qui déplacent soit la pièce,
03:36soit la broche dans la machine
03:39pour effectivement vérifier qu'elle est toujours
03:42dans son état nominal de fonctionnement.
03:43Vous venez de boucler une levée de fonds ?
03:459 millions de mille d'euros, c'est ça ?
03:46C'est ça.
03:46Qu'est-ce que vous allez en faire ?
03:48Deux choses, principalement.
03:50La première, c'est renforcer notre offre
03:54parce que jusqu'à maintenant,
03:57si je caricature,
03:57on était des fabricants de capteurs
03:59et en fait, aujourd'hui,
04:00on monte dans la chaîne de la valeur
04:01pour proposer des solutions de monitoring.
04:03On s'est assez rapidement rendu compte
04:05que vendre juste un capteur,
04:06si on n'est pas capable de donner
04:07l'exploitation de la donnée derrière,
04:09sachant qu'on vient apporter une donnée
04:11qui n'existe pas aujourd'hui,
04:12qui n'était pas accessible aujourd'hui,
04:14il fallait avoir les solutions complètes.
04:16Donc, on a travaillé là-dessus
04:17et maintenant, on a des offres de monitoring
04:19où on vient finalement donner aux clients
04:21des indicateurs de santé,
04:23des indicateurs de qualité de process,
04:26de qualité des produits en sortie de la machine
04:29pour que lui puisse,
04:30à partir de ses indicateurs
04:31et de leurs dérives,
04:33savoir comment agir sur la machine
04:35pour la rendre opérationnelle et efficace.
04:37C'est qui vos clients aujourd'hui ?
04:38Et vous donnez un chiffre
04:39qui est absolument dingue,
04:40vous dites,
04:41on fait économiser 100 000 euros
04:42par machine et par an,
04:44c'est considérable.
04:46Donc, comment vous arrivez à ce chiffre ?
04:47Donc, nos clients aujourd'hui,
04:49c'est les gens qui fabriquent,
04:51donc qui ont des usines de manufacturing.
04:53Donc, aujourd'hui, on a des cas d'usage
04:57dans à peu près toutes les industries,
04:58donc l'aéronautique, l'automobile,
05:01le médical,
05:02et puis tout un tas d'autres produits.
05:06Comment on arrive à ce chiffre-là ?
05:07Tout simplement,
05:08nos clients achètent nos capteurs
05:10et les installent sur des machines pilotes
05:12pour répondre à une problématique particulière.
05:14Par exemple, plusieurs d'outils
05:16dont je parlais tout à l'heure.
05:17Et on vient tester,
05:19éprouver la technologie
05:20pendant plusieurs semaines,
05:22voire années,
05:23dans certains cas.
05:25Et après,
05:25ils sont capables de calculer le gain.
05:28Donc, combien d'arrêts
05:28ils n'ont pas eu
05:29par rapport à ce qu'ils avaient avant
05:31ou combien de temps,
05:33quel est le pourcentage de rebuts
05:35qu'ils évitent
05:36parce qu'ils sont capables
05:37d'optimiser plus rapidement
05:39ou de corriger plus rapidement
05:40le process, etc.
05:43Effectivement, ce chiffre de 100 000 euros,
05:44il est absolument vertigineux
05:46et c'est bien par machine et par an.
05:48Et ça, c'est un vrai gain
05:50pour la compétitivité,
05:53pour la résilience
05:55et pour l'efficacité
05:57des gens qui font du manufacturing,
05:59qui produisent des produits.
06:01Pour les industriels.
06:02Exactement, aux industriels.
06:03Et ça répond aussi
06:04à un autre enjeu
06:05qui est un enjeu
06:06de main-d'oeuvre,
06:10de personnes qualifiées.
06:12En fait,
06:13nos clients nous disent
06:14qu'ils ont énormément de mal
06:15aujourd'hui à trouver des gens
06:17qui sont qualifiés
06:18ou qui restent
06:19une fois qu'ils sont qualifiés
06:20pour pouvoir travailler
06:21dans les usines.
06:22Et du coup,
06:22le capteur amène
06:23cette capacité
06:24d'objectiver ce qui se passe
06:25et donc d'être plus flexible
06:27et plus efficace
06:28sur ce qu'on fait.
06:28Merci beaucoup Jean-Sébastien Moulet,
06:30président et cofondateur
06:31de Wormsensing
06:32dans la French Tech.
06:34Sous-titrage Société Radio-Canada
