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Process Improvement / 4.0

Technord a développé une nouvelle activité qui revêt beaucoup de noms: modélisation, simulation, data science, intelligence artificielle, machine learning, jumeau numérique, big data, feature engineering, aide à la décision, analytics, BI, etc. Appelons-la ‘Process Improvement’ (PI).

Ayez un meilleur contrôle de votre site de production

Depuis plus de 30 ans, TECHNORD a des clients dans divers secteurs industriels, leur apportant une expertise polyvalente et une vision transversale du potentiel des technologies de pointe.

Étant un intégrateur industriel complet et générant donc beaucoup de données pour le client, la prochaine étape logique était d’exploiter cette richesse d’informations pour 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 faisons de la modélisation.

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 live.

Les compétences autour de la donnée sont synthétisées dans notre vitrine Smart4Industry : IOT, Cloud, MOM/MES, ainsi que les acticités PI, à savoir DS, AI et Maint (respectivement Data Science, Artificial Intelligence, Maintenance).

IIOT4Industry

L’Internet des objets (IOT) permet de générer facilement de nouvelles mesures qui peuvent être transportées en toute sécurité, grâce à des réseaux dédiés, vers des bases de données locales / de supervision / de stockage dans le cloud (voir Cloud4Industry). Parmi les technologies disponibles, les capteurs sans fil fonctionnant sur des batteries spécifiques offrent une implantation rapide et peu coûteuse avec un minimum de configuration (click and go). Voir notre offre Easysense

Cloud4Industry

Le stockage de données dans le cloud offre un panel complet de services, sur la base d’un abonnement mensuel (un nouveau mode de consommation dans le contexte industriel) en fonction du volume à stocker, du niveau de confidentialité/sécurité, du type de données, de leur traitement et des applications nécessaires à cet effet, etc. Voir notre offre Cloud

MOM4Industry

La gestion des opérations de fabrication (MoM) permet de traduire les ordres de fabrication de l’ERP (Enterprise Resource Planning) en opérations en temps réel et offre une vue d’ensemble « claire » et en temps réel des flux de production (dahsboarding) qui facilite grandement l’évaluation des performances. Voir notre offre MoM

DS4Industry

Dans cette offre « Data Science for Industry », nous opérons typiquement un cadastre de vos données et fournissons un premier modèle mathématique. Ces développements ‘offline’ servent à analyser les performances des processus, comprendre la façon dont les variables s’influencent mutuellement et peuvent également constituer la pierre angulaire de futurs développements ‘online’ pour aider au contrôle des processus en temps réel.

En outre, de la modélisation conceptuelle basée essentiellement sur des bilans physiques peut être employée et améliorer la connaissance sur le procédé (réactions chimiques ou biologiques, transferts d’énergie et de masse, …).

AI4Industry

L’offre ‘AI for Industry’ étoffe les développements ‘DS4Industry’ en les passant en mode ‘live’, c’est-à-dire en les adaptant à une situation en temps réel pour une future insertion sur le procédé.

Le modèle analyse les mesures en direct, identifie la situation et fournit une prédiction du comportement à venir du procédé.

Des capteurs logiciels peuvent aussi être développés, qui estiment des variables qui ne peuvent être physiquement mesurées en temps réel.

La modélisation hybride combine les avantages de l’apprentissage statistique et de la modélisation conceptuelle, incorpore des connaissances scientifiques (quand c’est possible), et exploite les données historiques et ‘live’.

Cette prédiction du comportement futur peut être comparée aux objectifs des KPIs pour suggérer des consignes de correction (open loop) ou les appliquer automatiquement (closed loop à ‘advanced proces control’ / jumeau numérique).

MAINT4Industry

Dans la même philosophie que AI4Industry, des études spécifiques peuvent être faites sur les données relatives aux équipements et aux capteurs afin de développer de la maintenance conditionnelle et prédictive.

Maintenance conditionnelle : des seuils d’alerte sont définis sur base de données historiques, et des alarmes sont déclenchées lorsqu’elles sont dépassées, afin d’anticiper et d’atténuer les défaillances potentielles.

Maintenance prédictive : sur base des mesures disponibles à l’instant T, la modélisation permettra de prévoir s’il existe un risque de défaillance dans les heures/jours suivants. Cette anticipation permet une gestion plus confortable de la planification et une maintenance intelligente.

Projets & références Technord a accumulé des références dans plusieurs domaines

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

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