Revelando el valor de los datos útiles para acelerar su rendimiento
Los datos están en el centro de las estrategias de las empresas con más éxito. Nuestro enfoque refleja nuestro compromiso de aprovechar cada dato útil para crear un valor medible. Con un enfoque centrado en los datos y adaptado a sus retos específicos, revelamos su potencial para construir un rendimiento sostenible.
Datos.
1. REUNIR - revelar el potencial
El primer paso hacia un futuro competitivo comienza con la recopilación de datos de sus instalaciones. Cada sensor, cada sistema, cada edificio genera información valiosa.
Datos.
Ejemplos prácticos:
- CentraleSupélec: creación de un gemelo digital del edificio para crear un repositorio de datos de calidad, base para la optimización energética
- SOA (Sud-Ouest Accouvage): captura de datos visuales para el sexado in vivo de huevos de pato, con 150 imágenes por huevo analizadas en 42 segundos.
- Industrie 4.0: recuperación de datos de múltiples fuentes (GMAO, ERP, MES, sensores, laboratorio, supervisión) para alimentar modelos predictivos.
- Caso de uso de la IA en la producción: recopilación de datos sobre las fases de mezcla, conformado y secado para predecir la aparición de defectos de calidad.
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2. VER - para revelar el estado actual
Le ofrecemos total transparencia sobre sus instalaciones. Con la visualización en tiempo real del consumo de energía y la utilización del espacio, obtendrá una visión clara e inmediata de sus operaciones.
Transparencia total.
Ejemplos concretos:
- Campus CentraleSupélec: gafas de realidad aumentada y alarmas BMS integradas en la maqueta digital para la explotación visual de datos.
- Aparcamientos inteligentes: sistemas capaces de contar pasajeros a la entrada, identificar vehículos eléctricos y fomentar el uso compartido del coche con una precisión del 98%.
- Hipervisión Equans: plataforma web interconectada con sistemas de información para visualizar indicadores de rendimiento y ajustar operaciones.
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3. COMPRENSIÓN - para tomar mejores decisiones
Analizamos sus datos para detectar obstáculos operativos, revelar ineficiencias e identificar oportunidades.
Detección de obstáculos.
Ejemplos prácticos:
- Mantenimiento predictivo en Safran: análisis de vibraciones para anticipar fallos en los motores, con un ahorro estimado de 30 000 euros al año.
- Control de calidad en IN Groupe: detección de defectos invisibles en hologramas de pasaportes mediante visión artificial.
- Preparación de datos: el 80 % del tiempo de los científicos de datos se dedica a comprender y limpiar los datos para garantizar que puedan utilizarse.
- Análisis exploratorio (AED): estandarización y automatización del análisis estadístico para cualificar los datos antes de modelarlos.
- Aprendizaje automático: segmentación de comportamientos, detección de señales débiles, simulación de escenarios para optimizar los procesos industriales.
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4. ACTUAR - para un cambio duradero
Actuamos aplicando medidas de mejora específicas, reprogramando los sistemas y optimizando las operaciones.
Ejemplos concretos:
- Optimización energética en CentraleSupélec: reducción del 14% en el consumo de climatización, del 28% en las UTA y del 30% en la producción de agua caliente y refrigerada, con un retorno de la inversión en 1 año.
- Inspección industrial: reducción del 15-30% de las tasas de rechazo gracias a la detección automática de fallos en las líneas de producción.
- Movilidad sostenible: predicción de los niveles de autonomía de los autobuses para optimizar las rutas.
- Casos de uso de la IA en la producción: predicción en línea de los defectos de calidad y explicabilidad de las causas para reducir las pérdidas
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Resultados mensurables para un impacto tangible
80%
reducción del tiempo de búsqueda de aparcamiento gracias al aparcamiento inteligente
ROI < 1 año
para determinados ladrillos de IA aplicados al rendimiento energético o a la calidad industrial