Braincube, acteur majeur du traitement des données de fabrication et des applications industrielles spécialisées, a obtenu un investissement de 83 millions d’Euros de capital-développement mené par Scottish Equity Partners (“SEP”).
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Les outils Intelligents IIoT de Braincube permettent aux industriels de l’exploitation minière et de la métallurgie de réduire leurs coûts opérationnels en consolidant et en contextualisant les données, afin d’une part, de minimiser les risques et les défaillances, et d’autre part, d’améliorer la maintenance prédictive et la fiabilité.
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Choisir le bon logiciel de maintenance conditionnelle est une démarche proactive afin de suivre à distance les performances de vos machines et de vos équipements, tout en ayant accès aux données sur les conditions en temps réel, que votre équipe peut utiliser pour améliorer la performance et intensifier la production.
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Le DataOps gagne en popularité et pourrait bientôt devenir un courant dominant dans l’industrie. Découvrez pourquoi le DataOps et ses avantages sont un atout majeur pour la transformation numérique de votre organisation.
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La reproduction de Golden Batches ou Runs est une priorité pour de nombreux industriels. La mise en place d’outils, tels que ceux apportés par Braincube, leur fournit les moyens et ressources nécessaires à l’obtention de Golden Batches, qui s’avèrent être révolutionnaires.
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Cette entreprise métallurgique a décidé d’élaborer une stratégie de gestion de l’énergie d’entreprise. En utilisant l’Industrie 4.0, ils ont pu réduire leur consommation d’électricité de 3 % et leur consommation de gaz de 19 %.
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Face à l’instabilité du climat énergétique actuel, les industriels recherchent des solutions immédiates et à long terme pour la gestion industrielle de l’énergie. Voici pourquoi les outils IIoT s’imposent comme des solutions idéales pour les initiatives de gestion énergétique.
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La convergence IT/OT est essentielle à la réussite de la transformation numérique. Voici comment encourager la collaboration entre ces deux équipes.
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Alors que la crise énergétique se poursuit en Europe, une pression supplémentaire sera exercée sur les industriels, qui devront gérer leur consommation d’énergie afin de rester compétitifs (et, dans les cas extrêmes, opérationnels). Les entreprises devront sans doute envisager d’autres efforts d’amélioration au-delà de la gestion énergétique, tels que la gestion des processus ou de la production.
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Dans ce étude de cas, découvrez comment Kimberly-Clark est parvenue à exploiter ses données de Jumeau Numérique pour construire un modèle de données prédictif lui permettant d’optimiser ses processus avec une grande précision.
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