Alors que l’industrie 4.0, la transformation numérique et les technologies intelligentes continuent de remodeler le paysage manufacturier, les données sont essentielles pour rester compétitif. Découvrez les différents outils de gestion des données, la façon dont ils sont utilisés dans le paysage manufacturier et la valeur qu’ils apportent.
Il existe quatre facteurs clés de réussite au moment de décider de créer ou d’acheter des applications de BI : le coût, la sécurité, l’évolutivité et la démocratie des données. Découvrez les avantages et les inconvénients de chaque solution dans ces domaines.
Les fabricants de papier et d’emballages continuent de faire face à des scénarios sans précédent dans un marché concurrentiel et en constante évolution. Voici comment l’IIoT aide les fabricants d’emballages à relever quatre défis communs pour rester compétitifs et continuer à réussir sur ce marché agressif.
L’entreprise X du secteur Énergie a fait appel à Braincube pour améliorer son processus de distillation de 36 % et a économisé plus d’un million de dollars en deux ans. Elle a également établi des procédures de production normalisées dans de nombreuses usines pour réduire les coûts et le gaspillage. Pour en savoir plus, consultez son étude de cas.
Les industriels pneumatiques utilisent l’Industrial IoT (IIoT) pour réduire le gaspillage et les coûts, et améliorer la qualité. Téléchargez l’étude de cas.
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.
Schneider Electric partnered with Braincube to create a smart factory using IoT and AI to develop an optimization view to improve production line efficiency.
Understand the key differences between AI, machine learning, and data science for manufacturing. Plus, learn how they work together with a real use case.
Découvrez tout ce qu’il y a à savoir sur le Machine Learning et l’IA pour l’industrie, y compris les avantages, les défis et les cas d’usage. Pour en savoir plus, consultez notre guide complet.
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