A custom post type for case studies
Avec une traçabilité des produits complexe et un long cycle de production, Aubert et Duval avait besoin d'une solution IIoT robuste. Ils ont dû intégrer les données de différents systèmes et installations, en surveillant les progrès de la matière première au produit final. Braincube les a aidés à améliorer simultanément le contrôle des processus, la qualité et la durabilité.
Arjowiggins souhaitait utiliser ses données de manière plus utile afin de résoudre plus facilement les problèmes liés aux processus. Braincube a donc créé un jumeau numérique structuré à partir des données historiques de l’entreprise. Désormais, les équipes d’Arjowiggins sont capables d’améliorer les processus et de résoudre les problèmes au quotidien.
La mise en œuvre de Braincube par Avril a conduit à de meilleures prévisions de ventes et de stockage, à des tableaux de bord individualisés permettant aux employés de suivre les KPI pertinents et à l'autonomie nécessaire pour apporter des améliorations continues en fonction de l'évolution des besoins commerciaux et économiques.
Une grande entreprise PGC a utilisé les technologies de Braincube dans le but de connaître les paramètres exacts nécessaires pour fonctionner avec une efficacité optimale. La conformité a ainsi pu être améliorée et la variabilité réduite.
Découvrez la puissance de l’application Cross-Rank de Braincube
Grâce à un modèle de données de production contextualisées, une entreprise des matériaux de construction a pu tester différentes variables sans gaspiller ses ressources. Cela a permis d’améliorer la collaboration entre les ingénieurs processus et les opérateurs de l’usine à chaque phase du processus de production.
Augmentez la productivité, la qualité, la sécurité et plus encore avec les solutions Edge.
Cargill souhaitait réduire ses dépenses d’exploitation de sa chaudière à mazout tout en maintenant son niveau de production de vapeur. Les analyses internes de Cargill devaient permettre d’améliorer significativement la performance de la chaudière car l’entreprise ne parvenait pas, jusque-là, à identifier les réglages optimaux d’amélioration de performance de la chaudière sans faire baisser la production de vapeur.
