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Perspectives & Analyses

Dans un objectif d'automatisation industrielle, nous demandons un effort minimal aux OEM et aux fournisseurs pour mettre en œuvre et entretenir les capteurs ains que leur plate-forme.

#Replace Manual Data

#Big Data Analytics

#Predictive Models

 

La fin de la collecte manuelle des données

De par sa simplicité, la collecte manuelle de données des moules fut la méthode prédominante pendant de nombreuses années. Cependant, cette pratique s’est vue progressivement être remplacée.

Économiser de nombreuses heures de travail.

Bon nombre d’entreprises passent par le processus fastidieux de cette saisie manuelle de données. Recueillies par différentes machines et compteurs de données, elles sont ensuite rentrées dans le système informatique qui leur est dédié. La productivité du travail diminue alors considérablement : en effet lors de cette collecte de données, les appareils sont mis en pause.

Atténuer les risques

Un manque d’informations fiables et actualisées engendre des risques qui se transforment finalement en pertes financières. Afin d’atténuer de potentiels aléas de fabrication, la direction générale est constamment à la recherche de données de haute qualité. 

 

Grâce à la digitalisation de cet outillage, eMoldino est désormais expert dans la prévision de risques liés à la livraison tardive des pièces ou de leur défectuosité. Une vue en amont donne ainsi la possibilité aux OEM de prendre toutes les mesures nécessaires afin d’éviter toute situation désastreuse.

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La puissance des outils d’analyse Big Data

Ces derniers permettent d’aller plus loin dans la collecte de données et d’approfondir leur analyse. Ainsi, vous pourrez répondre à cette question  : que s'est-il produit ? Imaginons qu’un nombre anormalement élevé de demandes de maintenance apparaît dans un court laps de temps. L’analyse descriptive vous notifie et fournit des données en temps réel de toutes les statistiques correspondantes (date d’occurrence, performances, détails de l’outillage, etc.)

 

Chez eMoldino, nous analysons une grande quantité de données opérationnelles et statiques pour identifier la cause de toute activité anormale de l'outillage. Par exemple, pourquoi le moule A se rompt souvent ou les raisons du taux de rebut élevé de la pièce B.

 

L’analyse prédictive reprend les données historiques et les introduit dans un modèle d’apprentissage automatique qui tient compte des variations et modèles clés. Ce système est ensuite appliqué aux données actuelles pour prédire ce qui se passera par la suite. 

 

Avec plus de 120 000 outils connectés, il est plus facile que jamais de recueillir de grandes quantités de données de performance en temps réel. Avec le bon algorithme, ces données peuvent être analysées pour détecter les signes avant-coureurs d'une défaillance potentielle des composants ou pour effectuer une maintenance plus opportune avant qu'un problème ne devienne dangereux. Ainsi, il est possible de réduire les coûts de maintenance, d'améliorer la fiabilité des composants, de réduire les temps d'arrêt imprévus et de raccourcir les délais de maintenance.

APERÇU ET ANALYSE

L'avenir
des modèles prédictifs.

L'IA industrielle et l'apprentissage automatique sont les éléments de base de notre future plate-forme. Nous avons réuni une équipe d'experts afin de mettre de puissants algorithmes d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique au service de nos clients. Comment ? En utilisant nos modèles prédictifs pré-entraînés ainsi que les connaissances et l'expertise approfondies d'eMoldino pour transformer des montagnes de données en informations exploitables qui avantagent une prise de décision plus intelligente.

 

L'outillage ne peut se rompre

Assurez-vous que votre outillage est toujours prêt à être livré. Soyez informés de tout 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7 tout en augmentant leur disponibilité et leur fiabilité. Grâce à la surveillance des conditions et aux données importantes sur l'outillage, nos algorithmes avancés d'IA et d'apprentissage des machines permettent de prévoir quand une maintenance est nécessaire pour réduire les pannes et les temps d'arrêt imprévus.

Une pièce est défectueuse ? Vous le découvrirez sans aucun effort

Une pièce défectueuse non contrôlée peut se glisser dans votre produit et entraîner des résultats désastreux en termes de qualité, ce qui pourrait nuire du jour au lendemain à votre réputation durement acquise. Notre plateforme fournit des informations sur la qualité de vos pièces en temps réel, en découvrant des modèles d'activité anormaux qui pourraient conduire à une qualité douteuse.

Chaque pièce
se doit d'arriver en temps et en heure.

Les retards de livraison peuvent être un cauchemar pour les responsables de la chaîne d'approvisionnement et nous voulons vous aider à les éviter. Notre modèle prédictif surveille en permanence la production en temps réel et le taux de production normalisé pour prévoir les risques de livraison. Vous pourrez ainsi connaître une future perturbation de la chaîne d'approvisionnement et préparer un plan de secours avec plusieurs mois d'avance.

NOTRE EXPERTISE

Les meilleurs experts mondiaux en matière d'IA et d'apprentissage automatique.