L’IoT dans les processus de fabrication

Augmentez l’efficacité des équipements, améliorez la qualité de la production et exploitez des chaînes logistiques intelligentes pour les secteurs des hydrocarbures, de l’agriculture et de la fabrication avec l’Internet des objets (IoT).

Azure IoT pour les processus de fabrication

Atteignez l’excellence opérationnelle dans tous vos processus, optimisez la productivité tout en réduisant les déchets, et surveillez l’intégrité des équipements pour éviter des temps d’arrêt critiques et coûteux.

Réduisez vos coûts opérationnels et dynamisez la croissance de votre entreprise avec l’IoT

Découvrez ces utilisations courantes de l’IoT dans les processus de fabrication et imaginez comment une nouvelle solution Azure IoT pourrait aider votre entreprise.

Excellence opérationnelle

Obtenez une vue complète de vos opérations et répondez mieux aux besoins de vos clients en collectant des données d’équipements et d’usines, puis en les consolidant et en les analysant. Améliorez les performances opérationnelles et la prise de décision, anticipez les perturbations et aidez les employés à prendre de meilleures décisions plus rapidement en leur fournissant les bonnes données au bon moment. Atteignez l’excellence opérationnelle avec l’accélérateur de solution Azure IoT pour une usine connectée.

Logistique connectée

Réduisez les risques liés à la chaîne logistique et veillez à la qualité ainsi qu’à l’authenticité des produits en transit grâce à une étude complète de votre logistique entrante et sortante. Améliorez la sécurité et augmentez l’efficacité en suivant l’emplacement des produits et en surveillant la consommation des ressources avec des capteurs IoT connectés tout au long de votre chaîne logistique. Accédez à la logistique connectée avec Azure Sphere, Azure Maps et Azure Blockchain.

Agriculture de précision

Veillez à la sécurité et à la qualité des produits, de la récolte au rayon, en investissant dans des systèmes agricoles intelligents. Suivez les rendements agricoles tout au long de la chaîne logistique, et collaborez avec d’autres fabricants et fournisseurs d’aliments et de boissons en utilisant des données de géolocalisation et de capteurs partagées. Obtenez une agriculture de précision avec Azure Maps, Azure IoT Edge et l’accélérateur de solution Azure IoT pour la surveillance à distance.

Maintenance prescriptive

Minimisez les interruptions de production et services en connectant votre équipement et en appliquant une analytique avancée et le Machine Learning pour anticiper les pannes. Veillez à la disponibilité de la production avec des observations détaillées et des alertes automatiques déclenchées par les données de fabrication. Accomplissez ces progrès avec l’accélérateur de solution Azure IoT pour la maintenance prescriptive.

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L’IoT dans les processus de fabrication

Les entreprises des secteurs de la fabrication et de l’agriculture réinventent leurs modes d’exploitation avec Azure IoT afin de mieux servir leurs clients. Découvrez comment elles numérisent leurs processus métier et exploitent la convergence croissante des technologies d’exploitation et d’information pour atteindre l’excellence, depuis les usines jusqu’aux chaînes logistiques connectées.

améliorer la fiabilité des équipements avec la maintenance prédictive

Identifiez les problèmes potentiels avant qu’ils surviennent avec une solution de maintenance prescriptive entièrement basée sur des produits Azure IoT. Dans cette démonstration, découvrez comment analyser les données diffusées en continu par des capteurs et autres appareils, collecter des données au fil du temps, et vous servir du Machine Learning pour prévoir et prévenir des pannes d’équipement et temps d’arrêt onéreux.

Tableau de bord

Résumé des KPI

Alertes et avertissements

Détails de l’actif

Résolution de l’alerte

Step 1 of 3

Monitoring à distance en temps réel

Les opérateurs peuvent voir en temps réel l’emplacement et l’état d’intégrité de l’ensemble de l’infrastructure sur le tableau de bord.

Step 2 of 3

Voir l’état et l’emplacement de l’actif

La compréhension de l’intégrité des actifs est essentielle, car tout incident générant une perte de temps peut être extrêmement coûteux pour les volumes de production et les contrats d’approvisionnement.

Step 3 of 3

Assurer le suivi des sites distants

Alors qu’un site était visité environ une fois tous les six mois pour y effectuer une maintenance de routine, son état peut maintenant être suivi en temps réel.

Step 1 of 2

Suivre les métriques métiers en temps réel

Les données de site et de production critiques sont regroupées pour récapituler les indicateurs de performance clés importants, en les suivant par rapport à des objectifs et à des seuils tout au long de la journée ou de la période de production.

Obtenez des résultats en temps réel à partir d’actifs qui, traditionnellement, pourraient ne pas être surveillés pendant des jours, des semaines ou des mois

Step 2 of 2

Intégration avec les systèmes actuels

Les données de capteur en temps réel peuvent être combinées avec des informations provenant d’autres sources externes, ou même d’autres systèmes d’entreprise tels que les services CRM ou ERP.

Step 1 of 3

Alertes et avertissements en temps réel

Les alertes sont escaladées en temps réel à l’attention de l’opérateur. Il est possible de traiter les pannes rapidement via le portail personnalisé ou d’arrêter les machines via des commandes envoyées depuis le tableau de bord.

Step 2 of 3

Prédire les défaillances matérielles

Fait important, certaines alertes sont prédites. La maintenance peut être effectuée avant une défaillance lorsque les données révèlent une situation ou une tendance que le modèle de prédiction reconnaît comme problématique.

Step 3 of 3

Résoudre les problèmes avant qu’ils ne dégénèrent

L’opérateur peut sélectionner l’erreur critique de plus haute priorité qui n’est pas déjà résolue ou surveillée.

Step 1 of 3

Analyser les flux de données en temps réel

Le tableau de bord ingère des données en temps réel. À ce niveau, les performances de production réelles et l’état d’intégrité d’un actif donné peuvent être surveillés.

Step 2 of 3

Donner aux décideurs les moyens d’agir

Ces données permettent aux décideurs de prévoir un travail planifié ou non, d’organiser des fenêtres de maintenance ou de prévoir les résultats de production à partir d’actifs qui pourraient se trouver sur des sites distants.

Step 3 of 3

Effectuer la maintenance avant la défaillance d’un actif

Dans cet exemple, un ventilateur fait l’objet d’un avertissement prédictif critique. Il échouera dans quelques jours et provoquera l’arrêt de l’actif. Il n’a par ailleurs pas dépassé la durée de vie standard pour une telle pièce. L’opérateur peut sélectionner la pièce spécifique pour prendre les mesures nécessaires.

Step 1 of 5

Prendre des mesures et résoudre le problème

Les détails de l’alerte sur le tableau de bord fournissent à l’opérateur des informations spécifiques sur la pièce et le problème identifié. Cela comprend le numéro de série, le numéro de pièce et même l’inventaire et l’emplacement des articles de remplacement.

Step 2 of 5

Analyser l’impact métier

La prédiction de la défaillance indique que le ventilateur du filtre à air sera défaillant avant qu’il ne fasse l’objet d’une maintenance de routine. Cela entraînera un arrêt de l’actif provoquant une perte de temps.

Step 3 of 5

Analyser les données en temps réel

Les données en temps réel sont ingérées à partir d’appareils sur le terrain et affichées dans le portail. L’opérateur peut surveiller le flux de données en temps réel pour vérifier que les alertes et les informations fournies sont correctes. Le seuil de l’alerte est également affiché afin que l’utilisateur puisse facilement voir le suivi par rapport au fonctionnement normal.

Step 4 of 5

Créer des tickets de service

L’opérateur peut créer un ticket pour demander au personnel de maintenance de remplacer la pièce afin que l’actif reste opérationnel. Il a également des informations et des données lui permettant de procéder à des analytiques métiers et d’apporter des modifications aux opérations en fonction du résultat.

Step 5 of 5

Créer des tickets de service

L’opérateur peut créer un ticket pour demander au personnel de maintenance de remplacer la pièce afin que l’actif reste opérationnel. Il a également des informations et des données lui permettant de procéder à des analytiques métiers et d’apporter des modifications aux opérations en fonction du résultat.

Les acteurs du secteur de la fabrication réalisent de grandes choses grâce à l’IoT

Bühler utilise l’IoT et le Machine Learning pour réduire la consommation d’énergie et les déchets alimentaires tout en améliorant la sécurité des aliments.

“We set this target to reduce energy consumption and waste by thirty percent in our customers’ value chains and digitalization is an enabler of that.”

Stuart Bashfordresponsable du service numérique, Buhler Group

Regarder le témoignage

Buhler

Syngenta augmente ses rendements en tirant des enseignements sur l’agriculture connectée à partir de données sur les plantes.

“We are embarking on a subscription-based software-as-a-service model for the agriculture industry and industrial agriculture customers.”

Prabal Acharyya, directeur mondial de l’analyse IoT, OSIsoft

Lire le témoignage

Syngenta

Ecolab résout des problèmes mondiaux liés à l’eau à l’aide de technologies cloud.

“We can capture any data, anywhere, and transmit that information around the world very rapidly. We can now harness the power of this platform to serve many more customers, measuring many more flows at many more plants than we could even conceive of in the past.”

Christophe Beck, président, Nalco Water, une entreprise Ecolab

Lire le témoignage

Ecolab

Tetra Pak s’assurent que les aliments et boissons circulent de la ferme à la table grâce avec des systèmes d’agriculture de précision.

“When you have plants around the world, the service knowledge we gain from one plant comes to benefit another.”

Johan Nilsson, vice-président, Tetra Pak Services

Lire le témoignage

Tetra Pak

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