Blog

Cinq raisons d’appliquer le « machine learning » dans la fabrication

Le secteur industriel espagnol fait face à un énorme défi pour gagner en compétitivité en pleine transformation numérique et sur un marché où les nouvelles habitudes de consommation nous poussent à adopter une nouvelle manière de fabriquer. Le client de l’ère numérique veut SA commande (en majuscule parce qu’il ne veut pas une commande standard, mais une commande personnalisée), et il la veut dans un temps record, ce qui implique d’être plus souples et rapides.

L’importance de faire passer la cybersécurité en priorité

On nous dit que la transformation numérique consiste à connecter le monde de l’OT à l’IT, par la sensorisation des machines de nos usines et la création d’un environnement hyper connecté afin de faire communiquer les données de manière automatique, autonome. On nous dit qu’elle nous permettra de prendre des décisions plus assurées en fonction de ces données.

Blockchain, la technologie pour sécuriser vos réseaux

Elle est née sous la chaleur du bitcoin, pour réaliser des transactions monétaires dans une communauté fermée, non dans le concept élitiste, mais dans celui de la sécurité. La technologie Blockchain assure un système infranchissable, capable de résister aux pirates informatiques, où la confiance des utilisateurs est maximale pour qu’elle fonctionne.

Jet d’eau, oxycoupage, plasma ou laser, quelle technologie de découpe correspond le mieux à mes besoins ?

Il existe sur le marché une forte concurrence entre les différentes technologies de découpe, qu’il s’agisse de tôle, de tubes ou de profilés. Certaines utilisent des méthodes de découpe mécanique par abrasion, telles que le jet d’eau et le poinçonnage, et d’autres des méthodes thermiques, telles que l’oxycoupage, le plasma ou le laser.

Analyse des données ou comment prendre les meilleures décisions pour votre usine.

Des données sur les opérations, les processus, la logistique, les données personnelles, financières... Des données, encore des données, plus de données. Trop de données. Tant de données, en quantité et en variété, que cela peut être écrasant. Comment les compiler et les organiser afin qu’elles aient du sens ? Pour savoir quoi en faire ? Pour qu’elles encouragent la productivité et l’efficacité de l’usine ?