Les industriels pneumatiques utilisent l’Industrial IoT (IIoT) pour réduire le gaspillage et les coûts, et améliorer la qualité. Téléchargez l’étude de cas.
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La fabrication de l’acier est un processus long en termes de temps et de nombre d’étapes. Nous présentons ici quelques-unes des principales raisons pour lesquelles les sidérurgistes envisagent d’utiliser les jumeaux numériques dans le cadre de leur stratégie de transformation numérique.
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Associé aux ingénieurs et opérateurs talentueux qui travaillent à Saint-Gobain Weber, Braincube contribue à des changements rapides en matière d’efficacité et de projets internes. Découvrez comment Braincube a permis de révéler un certain nombre d’anomalies au sein de leur ligne de production.
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L’implémentation de Braincube par Avril a conduit à de meilleures prévisions de ventes et de stockage, à la mise en place de tableaux de bord individualisés pour les employés afin de suivre les KPI pertinents, et à l’autonomie nécessaire pour apporter des améliorations en continu en fonction de l’évolution des besoins commerciaux et économiques.
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Les innovations de l’Industrie 4.0 se multiplient et les promesses de rentabilité exceptionnelle suivent la tendance. Mais finalement, quelles sont les technologies qui apporteront des améliorations opérationnelles concrètes ? Quels sont les plus efficaces ?
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Votorantim avait déjà mis en place des projets pour l’industrie 4.0, qui étaient principalement axés sur la maintenance, la surveillance des équipements et l’utilisation de systèmes de mesure. Cependant, la société voulait une solution numérique lui permettant de mieux tirer profit de l’utilisation des données.
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Découvrez comment Decathlon a tiré parti de Edge Factory Box de Braincube et Siemens pour améliorer la qualité de ses produits, sa sécurité et ses performances quotidiennes. Lire l’étude de cas complète.
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La mise à l’échelle de votre plateforme IIoT comportera probablement des obstacles. Voici quelques considérations recommandées pour faire évoluer votre plateforme IIoT avec succès.
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Continuer à trouver de nouveaux moyens d’améliorer les opérations nécessite une créativité, une capacité et un accès accrus aux données essentielles. Les industriels utilisent le Machine Learning pour identifier les opportunités d’amélioration du TRS à n’importe quelle phase du processus de production.
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Une entreprise des matériaux de construction avait besoin d’une solution permettant à ses ingénieurs d’analyser et de visualiser instantanément les données générées par la ligne de production pour identifier et résoudre une variabilité de produit. Découvrez comment le jumeau numérique de Braincube les a aidés à découvrir une cause profonde inattendue à leur défi.
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