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Plateforme de contrôle IoT industriel
Plateforme de contrôle IoT industriel - Icône
Gestion du traitement thermique

*Ce projet est couvert par un NDA strict. Par respect pour la confidentialité, tous les écrans, maquettes et noms ont été recréés et anonymisés.*

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Image Description

Plateforme de gestion Cloud IoT industriel pour équipements de traitement thermique

Plateforme IoT basée sur le cloud pour la surveillance et la gestion à distance des équipements de traitement thermique industriels. La solution fournit un contrôle des appareils en temps réel, des rapports de contrôle qualité automatisés et une détection proactive des pannes, construite sur AWS pour soutenir des opérations multi-sites évolutives.

Demande Initiale

Le client visait à centraliser le contrôle de centaines de dispositifs de traitement thermique sur plusieurs sites, à permettre la surveillance et l'opération à distance, à automatiser et standardiser le reporting de contrôle qualité, et à construire une infrastructure cloud évolutive capable de soutenir la croissance future sans nécessité de réarchitecture, dans le but ultime d'atteindre une évolutivité et une fiabilité opérationnelles.

Défis et Solutions

01
Gestion des appareils locaux hérités
Chaque appareil IoT fonctionnait localement, nécessitant une présence physique pour la surveillance et la journalisation des données. Cela limitait l'évolutivité et créait des goulets d'étranglement opérationnels.
02
Risques de contrôle de qualité et rapport manuel
Les rapports de contrôle qualité ont été générés manuellement, augmentant le risque d'erreurs, d'incohérences et de lacunes de conformité.
03
Échecs de l'équipement et risques d'arrêts
Les déconnexions de thermocouples, les pannes de coussins chauffants ou les écarts de température étaient souvent détectés trop tard.
Conception du Cas 1
Conception du Cas 1
Conception du Cas 2
Conception du Cas 3

Résultat

La plateforme a permis une gestion centralisée de centaines d'appareils répartis sur plusieurs sites, réduit les efforts de surveillance manuelle d'environ 30 à 40 %, accéléré la détection des problèmes pour minimiser les temps d'arrêt de production, standardisé la documentation QC automatisée pour réduire les risques de conformité et fourni une scalabilité prête pour le cloud, transformant des opérations fragmentées en un écosystème industriel contrôlé, efficace et axé sur les données, construit pour la croissance.

Moderne

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Alex Padalka

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