• Industry 4.0

L’Intelligence artificielle dans l’industrie de la tôle ou comment optimiser les processus

  • Fabrication Avancée
L’Intelligence Artificielle (IA) est en train de devenir une technologie primordiale dans l’optimisation des processus de production, et peut être particulièrement utile dans les usines de découpe de la tôle. Et ce à partir de l’automatisation des processus, comme la génération d’offres, le contrôle des coûts en temps réel, la gestion du processus de découpe ou bien par le biais de l’expertise par IA du processus de configuration d’une machine, ou dans une sélection mieux adaptée de la configuration des environnements afin de produire de manière optimale les ordres de fabrication.

Business Intelligence: accessibilité, souplesse et connaissance pour pérenniser les affaires

  • Fabrication Avancée
La raison d’être de l’industrie est de transformer les matières premières en produits adaptés qui répondront aux besoins humains, et par extension ceux du marché. Le nombre de processus impliqués et celui des intervenants pour que cette transformation soit possible varient en fonction du secteur ou bien de la finalité du produit. Coordonner tout ceci est complexe, car il s’agit de très nombreuses et différentes données, auxquelles d’autres variables du marché, des facteurs extérieurs ou la concurrence viennent s’ajouter. Les informations sont de plus en plus nombreuses ! Savoir comment les traiter pour déterminer les types de données que nous possédons et celles qui apportent réellement de la valeur ajoutée, perfectionner les processus, identifier les tendances, réduire les inconnues, effectuer des prévisions et être en mesure de réagir très rapidement, tout cela devient fondamental pour l’industrie, quel que soit le secteur.
Data Analytics

Analyse des données ou comment prendre les meilleures décisions pour votre usine.

  • Industry 4.0
Des données sur les opérations, les processus, la logistique, les données personnelles, financières... Des données, encore des données, plus de données. Trop de données. Tant de données, en quantité et en variété, que cela peut être écrasant. Comment les compiler et les organiser afin qu’elles aient du sens ? Pour savoir quoi en faire ? Pour qu’elles encouragent la productivité et l’efficacité de l’usine ?