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Process Improvement / 4.0

Grâce à sa solide expertise des procédés industriels et à l'exploitation pertinente et instantanée des données, la division Process Improvement (PI) fournit des solutions flexibles pour améliorer la performance industrielle, environnementale et financière de ses clients en calculant des consignes optimales et intégrées sur leurs procédés.

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    Quels avantages ?

    L’intelligence artificielle offre de nouvelles perspectives prometteuses au secteur de l’industrie. L’utilisation instantanée de vos données permet une réactivité optimale pour des analyses et des prises de décision en temps réel.


    Atteindre l’excellence

    Renforcez votre démarche d’amélioration continue pour assurer un niveau élevé de perfomance et éviter des variation parasites dans le fonctionnement du process

    Comment ?

    • Adoptez une approche prédictive sur la base de modèles calibrés et de prédiction du comportement du process pour anticiper et corriger les problèmes éventuels, en boucle fermée ou ouverte.
    • Utilisez des capteurs logiciels pour évaluer en continu les indicateurs de performance (KPI).

    Consommation énergétique

    Ayez une gestion rationnelle de l’énergie et évitez la surqualité pour :

    • Mieux maîtriser les pics de consommation et votre facture énergétique,
    • Mieux maîtriser l’empreinte de CO₂,
    • Éviter les pénalités du permis d’exploiter.

    Bref, pour donner une perspective d’avenir et de résilience à l’industrie locale !

    Votre futur projet IA comme outil de pilotage et support de sensibilisation à la gestion rationnelle de l’énergie


    Maintenance prédictive

    • Exploitez les données des capteurs et équipements pour identifier les points de fonctionnement selon leur qualité (bonnes performances, situations problématiques).
    • Utilisez ces clusters pour prédire et éviter les dérives dangereuses à temps.
    • Liez vos données process.

    Quel gain ? L’amélioration des temps et du rendement de la production.


    Portofolio des projets AI de Technord

    • Industrie extractive (calcination, séchage),
    • Pharma (culture cellulaire, scale-up, purificatation, régulation, TRS xD8),
    • Chimie (granulation, séchage, spectrométrie),
    • Agro-alimentaire (fermentation, supply chain, filtration),
    • Environnement (distribution d’eau),
    • Aéronautique (traitement de surface).

    Différenciation de TECHNORD

    L’équipe IA de TECHNORD possède un solide background scientifique et mathématique. Cela nous permet d’appliquer un large éventail d’outils et de notions que nous pouvons détailler lors d’une présentation :

    Exploiter vos données avec l'intelligence artificielle pour les productions futures

    Nous promouvons un transfert inconditionnel de la propriété intellectuelle des projets à nos clients. L’outil leur appartient donc pleinement.

    TECHNORD est un intégrateur expérimenté, avec des équipes dans la plupart des couches ‘procédé’ :

    Technord, expert en Computer Integrated Manufacturing, IIOT, IA et Process Improvement

    Notre stratégie d’innovation est rodée avec des références que nous vous présenterons.

    Projets & références Technord a accumulé des références dans plusieurs domaines avec des ROI significatifs

    et a élaboré une feuille de route progressive pour ce type d’innovation.

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      De l’intelligence artificielle chez vous ?

      Étant un intégrateur industriel complet et générant donc beaucoup de données pour le client, TECHNORD s’est donné pour mission d’exploiter cette richesse d’informations afin de permettre au client d’être plus agile et d’obtenir un pourcentage supplémentaire d’amélioration du rendement, ou de résoudre un problème.

      D’une part, PI est totalement aligné sur nos activités MES (Manufacturing Execution System) et IOT (plateforme Easysense et partenariat avec IBM).

      D’autre part, PI répond aux objectifs d’amélioration continue et d’excellence opérationnelle.

      Nous analysons vos données, nous extrayons l’information qui aidera à améliorer votre excellence opérationnelle, nous effectuons des modélisations.

      Et tout ça, nous pouvons l’intégrer sur votre procédé, et connecter ce nouvel outil pour une prédiction ou une aide à la décision en temps réel.

      3 piliers pour un projet d’intelligence artificielle 4.0

      Quels sont vos besoins ?

      Le traitement de données et la modélisation doivent être orientés pour atteindre une ambition ou résoudre une problématique. Il faut donc identifier les sujets potentiels et les prioriser.

      Quelles données seront utilisées ?

      L’essence même des projets d’intelligence artificielle est l’exploitation de données. Il faut un minimum de gouvernance pour y avoir accès, juger de leur qualité, et du volume nécessaire.

      Comment accompagner l’amélioration de vos processus?

      Comme pour chaque projet d’innovation, il faut un décideur pour motiver les troupes. La motivation et les suggestions des personnes concernées vont aider au développement de l’outil qui les aidera dans le futur !

      Ce processus itératif est effectivement un dialogue de simulation : les données permettent la simulation, la simulation stimule les idées, puis de nouvelles données et idées permettent d’améliorer la simulation, etc.

      Les étapes pour mener à bien un projet d’intelligence artificielle 4.0 ?

      Débutez modestement, puis faites croître votre projet IA

      La bonne gouvernance et la maîtrise des données est certes une étape primordiale, mais une initiative d’ exploitation de vos données, à moindre coût, engrangera un retour rapide d’expérience. Mieux vaut être efficace et imparfait que vouloir être parfait et jamais prêt, ce sera un apport précieux pour mieux comprendre l’impact de l’innovation.

      Dans ce contexte, nos développements étape par étape vont permettre de lever des premiers résultats et de dresser une roadmap agile.

      Prenez quelques jours pour définir votre projet IA en 3 étapes

      La clé d’un projet d’intelligence est la définition du projet. Il est important de se poser les bonnes questions au bon moment.

      1. Réalisez une étude de faisabilité avec les conseils de nos experts

      Définir l’environnement du projet :

      • Quel est le sujet ?
      • Quelles personnes seront impactées par ce projet ?

      Définir les besoins du projet :

      • Quelles sont les personnes de contact ?
      • Quels types de données seront mis à disposition ?
      • Les données fournies doivent-elles être complétées ?
      • L’historisation des données est-elle adéquate ?
      • Quelles sont les particularités du procédé : sa dynamique, ses contraintes, son mode de conduite ?
      • Quel type de modélisation serait approprié ?

      Prévoir et évaluer les retombées du projet :

      • Quel retour sur investissement (ROI – Return Of Investment) prévoir ?
      • Quels indicateurs de performances (KPI – Key Indicator Performance) suivre ?

      2. Réalisons une première modélisation offline

      La deuxième étape est une analyse approfondie des données historisées et des échanges avec le client, afin d’aboutir à une première modélisation (offline). Les résultats et le périmètre du projet sont discutés tout au long de sa réalisation.
      Sur base des nouvelles informations issues de la modélisation, interrogez-vous sur :

      • Comment améliorer la prise de décisions ?
      • Quel nouveau mode de conduite est possible quand on anticipe les événements via la prédiction ?
      • Qu’est-ce qui peut être automatisé ?

      3. Délimitons ensemble la portée de votre projet IA

      C’est le moment de traduire la réponse à vos besoins en équations !
      Les étapes suivantes dépendent des premiers résultats et de l’objectif final :

      • Continuer à développer la modélisation en mode ‘offline’, sur plus de données ou pour un mode de fonctionnement élargi ;
      • Passer en mode de conduite ‘Temps réel’ : sur base du simulateur développé sur l’historique, construire un module de conduite qui analyse les mesures qui s’accumulent en temps réel pour reconnaître la situation de fonctionnement et fournir la prédiction adéquate ;
      • Suggérer à l’opérateur des consignes de fonctionnement pour atteindre l’objectif de production en volume, en qualité et en émissions (boucle ouverte) ;
      • Influencer automatiquement la conduite du procédé, sans validation de l’opérateur. C’est donc un fonctionnement en boucle fermée, synonyme de Jumeau numérique dans un contexte ‘4.0’, ou plus sobrement de Commande avancée de procédé.

      Besoin de conseils au sujet des aides financières dédiées aux projets en Intelligence Artificielle?

      Nous analyserons ensemble les solutions possibles en fonction de vos besoins spécifiques.

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        Une solution adaptée à votre métier

        Selon votre métier dans la société, les problématiques à résoudre et les contraintes à respecter peuvent être très différentes.

        Notre expertise permet d’adresser différents domaines: la R&D, la Production, la Supply Chain et la Maintenance.

        • Production

        • R&D

        • Supply chain

        • Maintenance

        Avez-vous une question sur nos expertises en Data Science / AI ?

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          Certifications Des services certifiés aux normes en vigueur

          Grâce à notre expertise et à notre implication dans de très nombreux projets réalisés dans des secteurs d’activité diversifiés et exigeants, nos équipes sont certifiées au plus haut niveau par les constructeurs leaders mondiaux du marché.

          A voir également Nos expertises en Process Improvement

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