IIoT & données industrielles
Connecter les machines et rendre la donnée exploitable.
La donnée industrielle existe déjà, dispersée dans les automates, les capteurs et les fichiers. L'enjeu n'est pas d'en produire plus, mais de la rendre fiable, partagée et utile.
Connecter l'existant
Automates anciens, compteurs, capteurs ajoutés, passerelles protocolaires : nous remontons la donnée de machines que leurs constructeurs n'avaient jamais prévu de connecter.
Structurer la donnée
Un modèle commun pour l'usine, du capteur à l'indicateur. La même mesure porte le même nom et le même contexte, quelle que soit l'application qui la consomme.
Edge et cloud, au bon endroit
Traitement au plus près de la machine quand la latence ou la sécurité l'exigent, plateformes cloud (Azure, AWS IoT) quand il faut consolider plusieurs sites.
Préparer l'IA et le jumeau numérique
Une donnée propre et historisée est la condition de la maintenance prédictive, du contrôle qualité par vision et du jumeau numérique. Nous construisons ce socle d'abord.
Cas d’usage
- Connectivité machines et passerelles
- Historisation et modèle de données d'usine
- Tableaux de bord de production
- Architecture edge / cloud
- Socle de données pour l'IA
Voir aussi
Parler de votre usine
Un premier échange pour situer votre maturité digitale et identifier le bon point de départ.
La transformation digitale se mesure à l'atelier, pas dans une présentation.