Boîtier de capteurs modulaire
Le défi
Dans les chaînes de production, de nombreuses machines ne peuvent pas partager leurs données. Les machines plus anciennes n'ont pas été conçues pour la communication numérique, tandis que les plus récentes sont souvent verrouillées par des licences logicielles ou des systèmes propriétaires. Lorsqu'une usine utilise des machines de marques ou de types différents, chacune a tendance à utiliser un protocole différent, ce qui complique la centralisation des données. Ce manque de visibilité rend difficile le suivi des performances, la détection précoce des problèmes et la prise de décisions basées sur les données réelles des machines.
Ce que fait ce démonstrateur
Le boîtier de capteurs modulaire est une unité compacte et portable qui est compatible avec beaucoup capteurs différents, notamment les pinces ampèremétriques, les capteurs de vibrations, les caméras, les détecteurs de couleur et les microphones. Toutes les données collectées sont affichées en temps réel sur un tableau de bord accessible depuis n'importe quel appareil du même réseau. Plusieurs boîtiers peuvent être interconnectés, permettant ainsi à chaque machine de disposer de son propre appareil tout en centralisant les données sur une plateforme unique. Ces boîtiers peuvent fonctionner de manière autonome grâce à leur propre connexion Wi-Fi ou être connectés au réseau local de l'usine lorsqu'une intégration plus poussée est souhaitée. Grâce à Node-RED, un outil visuel de création de flux de données, de notifications, d'alertes et d'analyses automatiques des données, il est possible de configurer ces fonctionnalités sans aucune connaissance en programmation. Les types de connexion pris en charge incluent IO-Link, MQTT, Ethernet et les entrées analogiques et numériques.
L'assistant IA intégré simplifie l'utilisation de la plateforme de données en temps réel en permettant aux utilisateurs d'interagir avec leurs données de capteurs par le biais d'une conversation naturelle. Au lieu de lire manuellement des graphiques ou d'appliquer des filtres, ils peuvent simplement saisir ou formuler des questions telles que la consommation électrique actuelle, un comportement inhabituel de la machine ou des changements survenus lors du dernier quart de travail. L'assistant utilise des données de capteurs en temps réel et historiques pour fournir des réponses claires et simples, rendant ainsi les informations accessibles sans expertise technique.
Ce que vous gagnez
- Visualisation en temps réel des performances, de l'état et de la consommation énergétique des machines. Accessible depuis n'importe quel appareil du réseau
- Données provenant de machines plus anciennes qui n'ont jamais été conçues pour communiquer numériquement
- Une plateforme centrale pour les données provenant de plusieurs machines, indépendamment de la marque ou du protocole
- Notifications et alertes en temps réel, par exemple lorsqu'une machine change d'état ou franchit un seuil défini
- Des flux de travail personnalisés créés par programmation visuelle, sans aucun codage requis
- Aucune dépendance à l'égard de l'infrastructure réseau existante de l'usine, grâce aux modules 4G et wifi intégrée
- Posez des questions sur les données machine en langage clair, par écrit ou à l'oral, sans avoir besoin de naviguer dans des tableaux de bord ni d'exécuter des requêtes techniques
- Accédez plus rapidement à des informations pertinentes pour les opérateurs, le personnel de maintenance et la direction, avec des réponses adaptées aux besoins de chaque utilisateur
À qui cela s’adresse
Ce démonstrateur est idéal pour les entreprises manufacturières, notamment les PME, qui utilisent des machines de marques, d'âges ou de types différents. Il est particulièrement pertinent lorsque les données machines sont indisponibles, dispersées ou impossibles à combiner en raison de systèmes incompatibles. Une fois configuré, le système est accessible à tous, sans aucune connaissance technique. L'assistant IA rend les données accessibles à un public encore plus large : opérateurs, superviseurs et direction peuvent poser des questions dans leurs propres mots, sans avoir à consulter des tableaux de bord techniques.
Coût estimé de la mise en œuvre
Budget total estimé: environ 1 000 € pour une configuration de base. L’ajout de l’assistant IA engendre un léger surcoût selon la solution choisie : les modèles de langage basés sur le cloud nécessitent généralement un abonnement mensuel modique, tandis qu’un modèle hébergé localement implique des frais d’installation uniques, sans frais supplémentaires.
Programme pilote
À quoi ressemble un prototype pour ce démonstrateur?
Durant la phase pilote, le boîtier de capteurs modulaires est installé dans les locaux de l'entreprise et connecté à une ou plusieurs machines sélectionnées. Les capteurs sont choisis et configurés en fonction des éléments à surveiller, et un tableau de bord interactif est mis en place pour visualiser les données collectées. L'assistant IA est configuré en parallèle de la plateforme de capteurs, connecté aux données en temps réel et présenté au personnel concerné. L'équipe projet reste disponible tout au long de la phase pilote pour fournir conseils et assistance.
Services fournis pendant le pilote:
- Installation et configuration sur site du boîtier de capteurs et des capteurs
- Un guide pratique pour utiliser le système et lire les données
- Assistance technique pendant la période pilote
- Aide à la configuration des flux de données personnalisés, tels que les notifications, les alertes ou les conversions de données
- Intégration et configuration de l'assistant IA, permettant aux utilisateurs d'interagir avec les données des capteurs par chat ou par la voix
Ce que vous devez avoir / fournir:
- Une machine pour connecter les capteurs à
- Une prise de courant près de la machine
- Un port Ethernet est disponible en option — il n'est pas nécessaire lorsque l'option 4G est utilisée
- Une personne de contact disponible pendant l'installation et pour les questions de suivi
- Une connexion internet sur la machine est requise pour l'utilisation d'un modèle de langage basé sur le cloud. Elle n'est pas nécessaire pour un modèle hébergé localement