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	<title>C-Koya Tech</title>
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	<description>Logiciels métiers sur mesure pour PME industrielles</description>
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	<title>C-Koya Tech</title>
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		<title>Temps de production : comparer le prévu et le réel sur vos OF</title>
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		<dc:creator><![CDATA[Renaud Specker]]></dc:creator>
		<pubDate>Thu, 08 Oct 2026 12:40:56 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Digitalisation]]></category>
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					<description><![CDATA[<p>Vos gammes prévoient un temps de fabrication. Le pointage atelier permet de comprendre les écarts, de distinguer réglage et retouche, et d’affiner les prochains devis.</p>
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		<title>Digitalisation industrielle : les erreurs à éviter</title>
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		<dc:creator><![CDATA[admin]]></dc:creator>
		<pubDate>Wed, 08 Jul 2026 07:35:35 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Passer à l'action]]></category>
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					<description><![CDATA[<p>Un projet de digitalisation industrielle ne dépend pas seulement de l’outil choisi. Le périmètre, les données, les responsabilités et l’adoption par les équipes influencent directement son fonctionnement. Voici les erreurs à examiner avant de développer ou de remplacer un logiciel métier. 1. Partir d’une technologie sans décrire le problème Un besoin formulé comme « mettre [&#8230;]</p>
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		<title>Coût d’un projet IA : les questions à poser avant de chiffrer</title>
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		<dc:creator><![CDATA[admin]]></dc:creator>
		<pubDate>Wed, 08 Jul 2026 07:35:31 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Passer à l'action]]></category>
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					<description><![CDATA[<p>Le coût d’un projet IA en PME dépend de ce que l’on veut réellement mettre en place. Un essai avec un outil existant, une extraction de documents et un poste de vision industrielle sont des projets différents. Annoncer le même budget ou le même retour sur investissement pour ces situations serait trompeur. Cet article propose [&#8230;]</p>
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		<title>Outils IA gratuits en PME : cinq usages à tester avec méthode</title>
		<link>https://c-koya.tech/2026/07/01/outils-ia-gratuits-pme/</link>
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		<dc:creator><![CDATA[admin]]></dc:creator>
		<pubDate>Wed, 01 Jul 2026 07:34:07 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Passer à l'action]]></category>
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					<description><![CDATA[<p>Les outils IA gratuits ou proposés en essai peuvent permettre de découvrir certains usages. Leurs limites et leurs conditions évoluent selon les services. L’objectif n’est pas de connecter immédiatement un outil à l’atelier, mais d’évaluer une tâche précise avec des informations adaptées au cadre de l’entreprise. Les cinq usages ci-dessous sont des pistes d’essai pour [&#8230;]</p>
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		<title>Digitaliser sa PME industrielle : par où commencer ?</title>
		<link>https://c-koya.tech/2026/07/01/digitaliser-pme-par-ou-commencer/</link>
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		<dc:creator><![CDATA[admin]]></dc:creator>
		<pubDate>Wed, 01 Jul 2026 07:34:04 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Passer à l'action]]></category>
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					<description><![CDATA[<p>Pour digitaliser une PME industrielle, commencez par un problème que les équipes peuvent décrire : recopies entre ERP et tableurs, documents difficiles à retrouver, avancement des OF inconnu ou contrôles qualité dispersés. Le premier choix est le fonctionnement à améliorer, avant le logiciel ou la technologie. L’IA n’est pas un passage obligé. Un outil métier, [&#8230;]</p>
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		<title>Maintenance prédictive : comprendre les prérequis en PME</title>
		<link>https://c-koya.tech/2026/07/01/maintenance-predictive-industrie/</link>
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		<dc:creator><![CDATA[admin]]></dc:creator>
		<pubDate>Wed, 01 Jul 2026 07:33:59 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Comprendre]]></category>
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					<description><![CDATA[<p>La maintenance prédictive cherche à anticiper certaines défaillances à partir de l’état d’un équipement et de ses données de fonctionnement. Elle peut mobiliser des mesures, de l’analyse statistique ou des modèles d’apprentissage. Elle ne permet pas de prévoir toutes les pannes et ne commence pas par le choix d’une IA. Cette présentation est informative. C-Koya [&#8230;]</p>
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		<title>Planning de production : faut-il vraiment de l’IA ?</title>
		<link>https://c-koya.tech/2026/07/01/optimiser-planning-production-ia/</link>
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		<dc:creator><![CDATA[admin]]></dc:creator>
		<pubDate>Wed, 01 Jul 2026 06:10:37 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Planification]]></category>
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					<description><![CDATA[<p>Un planning de production avec l’IA peut sembler la réponse aux retards, aux urgences et aux changements de charge. Mais avant de choisir une technologie, il faut comprendre ce qui rend votre planning difficile à tenir : des données dispersées, des capacités mal connues, un avancement trop tardif ou des priorités qui changent. Pour une [&#8230;]</p>
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		<title>Contrôle qualité par IA : possibilités, limites et prérequis</title>
		<link>https://c-koya.tech/2026/07/01/controle-qualite-ia-industrie/</link>
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		<dc:creator><![CDATA[admin]]></dc:creator>
		<pubDate>Wed, 01 Jul 2026 06:10:33 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Comprendre]]></category>
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					<description><![CDATA[<p>Le contrôle qualité par IA peut servir à analyser des images de pièces pour repérer certains défauts. Son intérêt dépend du défaut recherché, des conditions de prise de vue et de la capacité à distinguer une pièce conforme d’une pièce non conforme. Il ne garantit pas de détecter tous les défauts ni de remplacer tous [&#8230;]</p>
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		<title>Automatiser la saisie et préparer les devis en PME industrielle</title>
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		<pubDate>Wed, 01 Jul 2026 06:10:30 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Digitalisation]]></category>
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					<description><![CDATA[<p>Automatiser la saisie et les devis consiste d’abord à utiliser les informations déjà disponibles et à formaliser les règles de préparation. Dans une PME industrielle, cela peut éviter de recopier une référence, une quantité ou une donnée client entre plusieurs outils. Ce travail peut s’appuyer sur des interfaces, des formulaires et des calculs classiques, sans [&#8230;]</p>
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		<title>IA en industrie : cinq idées reçues à examiner</title>
		<link>https://c-koya.tech/2026/06/25/mythes-realites-ia-industrie/</link>
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		<dc:creator><![CDATA[admin]]></dc:creator>
		<pubDate>Thu, 25 Jun 2026 07:25:00 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Comprendre]]></category>
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					<description><![CDATA[<p>Les discours sur l’IA en industrie oscillent entre promesses faciles et inquiétudes générales. Pour une PME, le bon choix dépend surtout du besoin, des données et des conditions d’utilisation. Voici cinq idées reçues à examiner avant d’investir du temps ou de modifier un fonctionnement atelier. 1. « Un projet d’IA est forcément simple et peu [&#8230;]</p>
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