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Télémetrie


  • 1 - Surveillance à distance

    Suivi des équipements

    Surveillance à distance en temps réel des performances et des conditions de fonctionnement des machines.

    Gestion des infrastructures

    Surveillance des ponts et des bâtiments pour détecter les dégradations structurelles ou les problèmes de maintenance.


  • 2 - Gestion de la maintenance

    Maintenance prédictive

    Analyse des données pour prédire quand les équipements nécessitent une maintenance, réduisant les temps d'arrêt imprévus.

    Intervention automatique

    Utilisation des données de télémétrie pour exécuter des interventions automatiques.


  • 3 - Optimisation des ressources

    Gestion énergétique

    Surveillance et gestion de la consommation d'énergie pour optimiser l'efficacité et réduire les coûts.


  • 4 - Surveillance environnementale

    Gestion de l'eau

    Surveillance de la qualité de l'eau, des niveaux de pollution, et des systèmes d'irrigation.

    Contrôle de la qualité de l'air

    Mesure des niveaux de polluants et des conditions environnementales pour améliorer la qualité de vie et répondre aux normes réglementaires.


  • 5 - Gestion des flottes

    Suivi des véhicules

    Surveillance de la position, de la vitesse, et de l'état des véhicules.


  • 6 - Industrie 4.0

    Maintenance prédictive

    Capteurs IoT pour surveiller l'état des machines et déclencher des alertes de maintenance avant les pannes.

    Optimisation de la production

    Utilisation de données en temps réel pour ajuster les paramètres de production et améliorer l'efficacité.


IoT


  • 1 - Architecture matérielle

    Sélection des capteurs

    Choix des capteurs appropriés pour collecter les données requises (température, humidité, position, etc.)

    Microcontrôleurs et Modules de Communication

    Utilisation de microcontrôleurs pour traiter les données et de modules de communication pour transmettre les données (Wi-Fi, Bluetooth, LoRa, etc.)


  • 2 - Architecture logicielle

    Systèmes d'Exploitation

    Choix du système d'exploitation pour les dispositifs embarqués.

    Middleware

    Utilisation de middleware pour faciliter la communication entre les dispositifs et les applications backend.


  • 3 - Infrastructure de connectivité

    Protocole de Communication

    Choix des protocoles (ex. MQTT, CoAP, HTTP) pour la transmission des données.

    Réseaux de communication

    Sélection des technologies de réseau (ex. LPWAN, 5G, Zigbee) en fonction des besoins en termes de portée et de bande passante.


  • 4 - Architecture de données

    Stockage et gestion des données

    Mise en place de bases de données (ex. NoSQL, SQL) pour le stockage des données collectées.

    Flux de données

    Conception des pipelines de données pour l'ingestion, le traitement, et l'analyse en temps réel.


  • 5 - Prototypage et développement

    Développement de prototypes

    Création de prototypes pour tester les capteurs et les modules de communication.

    Test et validation

    Vérification du bon fonctionnement des composants matériels dans des conditions réelles.

    Codage

    Développement du logiciel embarqué pour les dispositifs IOT.

    Développement backend

    Création de l'infrastructure backend pour la gestion des données, y compris les API et les bases de données.


  • 6 - Sécurité des données

    Cryptage

    Mise en place de mécanismes de cryptage pour protéger les données en transit et au repos.

    Contrôle d'accès

    Utilisation de techniques d'authentification et d'autorisation pour protéger les données et les dispositifs.

    Mises à Jour

    Déploiement de mises à jour de sécurité pour les dispositifs IoT.

    Gestion des vulnérabilités

    Identification et correction des vulnérabilités potentielles dans le matériel et le logiciel.


  • 7 - Amélioration de l'éfficacité opérationnelle

    Réduction des coûts

    Optimisation des processus et des ressources pour réduire les coûts opérationnels.

    Automatisation

    Réduction de la nécessité d'interventions manuelles grâce à l'automatisation des réponses aux données collectées.


  • 8 - Réactivité Accrue

    Détection précise

    Surveillance continue permettant de détecter les problèmes immédiatement et de répondre rapidement.

    Prise de décision basée sur les données

    Utilisation des données collectées pour prendre des décisions informées et améliorer les stratégies opérationnelles


  • 9 - Maintenance prédictive

    Réduction des interruptions

    Prévention des défaillances grâce à l'analyse prédictive des données, minimisant les interruptions de service.

    Durée de vie des équipements

    Prolongement de la durée de vie des équipements grâce à une maintenance proactive.


  • 10 - Optimisation des ressources

    Utilisation éfficiente

    Surveillance de l'utilisation des ressources pour maximiser l'efficacité et minimiser les gaspillages.

    Réduction de l'impact environnemental

    Gestion plus durable des ressources naturelles et réduction des émissions de gaz à effet de serre.


  • 11 - Solution IoT

    Capteurs IoT sont déployés sur les machines pour surveiller les vibrations, la température, et l'usure.

    Contrôleurs PLC gèrent les opérations des machines et collectent les données des capteurs.

    Réseaux de Communication Ethernet Industriel transmettent les données en temps réel à une plateforme cloud.

    Analyse dans le Cloud pour la maintenance prédictive, identifiant les machines nécessitant une intervention avant qu'une panne ne se produise.

    Interface Utilisateur sur des tableaux de bord permet aux opérateurs de surveiller les performances et d'ajuster les processus en temps réel.