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Plateforme de Contrôle IoT Industriel
Plateforme de Contrôle IoT Industriel - Icône
Gestion du traitement thermique

*Ce projet est soumis à un accord de confidentialité strict. Pour respecter la confidentialité, tous les écrans, maquettes et noms ont été redessinés 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 d'équipements de traitement thermique industriels. La solution offre un contrôle des dispositifs en temps réel, des rapports de contrôle qualité automatisés et une détection proactive des pannes, construite sur AWS pour supporter des opérations évolutives multi-sites.

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'exploitation à distance, à automatiser et à standardiser le reporting du contrôle qualité, et à construire une infrastructure cloud évolutive capable de soutenir la croissance future sans avoir à réarchitecturer, avec pour objectif ultime d'atteindre l'évolutivité et la fiabilité opérationnelles.

Défis et Solutions

01
Gestion des appareils locauxLegacy
Chaque appareil IoT fonctionnait localement, nécessitant une présence physique pour la surveillance et l'enregistrement des données. Cela limitait l'évolutivité et créait des goulets d'étranglement opérationnels.
02
Risques de Contrôle Qualité et Rapport Manuel
Les rapports de contrôle qualité ont été générés manuellement, augmentant le risque d'erreurs, d'incohérences et de lacunes en matière de conformité.
03
Échecs d'équipement et risques de temps d'arrêt
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 de dispositifs 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 la production, standardisé la documentation QC automatisée pour réduire les risques de conformité, et offert une évolutivité prête pour le cloud, transformant des opérations fragmentées en un écosystème industriel contrôlé, efficace et axé sur les données, conçu pour la croissance.

Moderne

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Alex Padalka

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