De la mesure physique à la valeur métier.

Gérer les données de fabrication pour atteindre les objectifs opérationnels

Les entreprises industrielles ont des défis très spécifiques pour atteindre leurs objectifs opérationnels. Elles doivent gérer la performance des actifs complexes tout en assurant la sécurité. Elles doivent réduire leur impact sur l'environnement et augmenter leur efficacité énergétique tout en respectant des exigences réglementaires complexes et plus strictes.

Nous gérons vos données de production

Une information fiable, disponible en quelques secondes, est essentielle pour faire des évaluations appropriées et prendre la bonne décision pour atteindre les objectifs opérationnels. Nous collectons, stockons et offrons un accès moderne aux données.

Offrir une nouvelle perspective

Nous ouvrons les données des procédés pour l'innovation en mettant l'accent sur la performance et la facilité d'utilisation en gardant à l'esprit que la nouvelle génération d'utilisateurs est habituée aux applications Internet modernes.

Basé sur les dernières technologies

Nous avons construit notre solution de fabrication sur les meilleures technologies disponibles quand elles répondent strictement aux exigences industrielles telles que la fiabilité et la performance.

fTact

fTact est l'interface offrant à l'utilisateur un accès facile aux données de fabrication. Nous fournissons des fonctionnalités prêtes à l'emploi pour visualiser les données de séries temporelles avec une variété d'options, d'analyses et de tableaux de bord enrichis. L'introduction de nouvelles applications telles que Golden Batch, Model Predictive Controls, l'analyse des temps d'arrêt, etc. sera plus rapide que jamais grâce à notre architecture moderne et simplifiée.

fTcore

fTcore utilise une base de données de séries chronologiques haute performance écrite en Go et optimisée pour le stockage et la récupération rapides et à haute disponibilité des données de séries chronologiques. Un langage de type SQL avec des fonctions temporelles intégrées pour l'interrogation des séries temporelles est fourni, permettant un accès moderne et très intuitif aux données.

fTnet

fTnet est la couche de communication basée sur OPC UA (OPC Unified Architecture), un protocole de communication industriel M2M pour l'interopérabilité développé par OPC Foundation afin de fournir une architecture orientée services multiplateformes (SOA) pour le contrôle de processus, évolutif et avec une sécurité renforcée. Nous allons également fournir le protocole MQTT conçu pour les capteurs IoT.

L'IOT industriel ou le Big Data sonnent parfois comme de nouveaux concepts mais, pour les industriels, ils ne le sont pas!

En effet, la plupart des solutions logicielles actuellement utilisées pour gérer les données en temps réel sont apparues dans les années 80. A cette époque, aucune base de données n'étaient en mesure de soutenir les performances requises pour gérer les données de l'usine. Ces éditeurs de logiciels ont dû concevoir et livrer leurs propres bases de données propriétaires. Afin de communiquer avec des équipements industriels chacun avec un protocole propriétaire différent, ils ont dû développer une multitude de pilotes de communication.

Depuis plusieurs années, ces solutions se sont adaptées au rythme rapide des technologies informatiques en développant des couches supplémentaires à leurs solutions. Par exemple, ils ont participé à l'introduction de Microsoft Windows dans l'usine, ajouté des interfaces Web et des applications mobiles, etc. Cependant, ils s'appuient toujours sur une fondation propriétaire pour la plupart dépassée. Les coûts d'entretien deviennent difficiles à justifier et, souvent, leurs modèles commerciaux sont inflexibles et inadaptés à la vitesse du changement.

Nous pouvons ramener l'innnovation dans l'atelier.

Nous devons sortir de ce statu quo. Nous pouvons simplifier les architectures, améliorer les performances, fournir des interfaces digitales natives, ouvrir l'usine aux dernières innovations de l'industrie 4.0 comme la maintenance prédictive, l'intelligence artificielle, le machine learning ou la robotique.

Faut-il s'en préoccuper?

Évidemment, la diminution des coûts d'exploitation pourrait être un facteur suffisant pour la plupart des organisations. Toutefois, chez factoryThings, nous voyons d'autres raisons essentielles de s'engager dans la modernisation de la gestion des données industrielles. En effet, comment l'architecture propriétaire et les interfaces utilisateurs peuvent-elles attirer des talents jeunes et innovants dans l'usine? Comment les développeurs traditionnels utilisant des langages modernes tels que Swift, Go, Ruby peuvent-ils ajouter de la valeur à l'usine avec des langages propriétaires? Comment les petites usines peuvent tirer parti des applications Big Data avec des solutions complexes et coûteuses?

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