Data & Dashboards Industriels
Connectez vos sources de données et pilotez vos opérations avec des indicateurs fiables et actionnables.
Visibilité temps réel en 4 semaines
Ce que l'IA change vraiment, ici, dans cette opération.
La donnée industrielle est partout — et nulle part. PLC, SCADA, MES, ERP, fichiers Excel, fichiers opérateurs, systèmes qualité, GMAO : 8 à 15 silos qui ne se parlent pas. Les directeurs prennent des décisions stratégiques sur des reportings J+7 incomplets, alors que la donnée existait en temps réel. La couche data + IA brise ce statu quo : on connecte tout (OPC-UA, Modbus, MQTT, APIs ERP/MES, fichiers Excel intelligents), on consolide dans un data warehouse industriel, et l'IA s'occupe de ce qu'aucun BI classique ne fait — détecter les anomalies de KPI, prédire les dérives à venir, expliquer en langage naturel les écarts inattendus, et envoyer la bonne alerte à la bonne personne au bon moment. Un directeur d'usine qui passait 6h/semaine en reporting récupère ce temps et reprend 1 à 2 décisions critiques par jour avec 24 à 48h d'avance — soit l'équivalent économique de 5 à 10 points de TRS sauvés sur l'année.
Avant l'IA · Avec l'IA
Le passage à l'IA n'est pas un gain incrémental. Sur ce cas d'usage, il transforme la nature même de l'opération.
Combien ce cas d'usage rapporte concrètement.
Ordres de grandeur observés sur des sites industriels comparables. Vos chiffres exacts sont validés en diagnostic.
Usine multi-lignes — direction passant 6h/sem en reporting
Récupération 250 à 300h/an de top management + décisions accélérées
Groupe industriel multi-sites — bench inter-usines impossible
Identification + transfert des best practices = +3 à 7 % productivité groupe
Site avec 12 sources de données isolées
+1 ETP libéré + qualité décision améliorée (~1-2 MMAD/an)
Le problème métier
Données dispersées et incohérentes
Chaque système parle sa langue. Réconcilier prend des journées et le résultat reste contestable.
Reporting manuel coûteux
1 à 2 ETP passent l'essentiel de leur temps à compiler des Excel obsolètes au moment de la lecture.
Décisions à l'aveugle
Sans temps réel, vous découvrez les problèmes une semaine après. Le coût d'inaction est souvent supérieur à celui d'un bon dashboard.
Comment ça marche
Audit des sources (ERP, MES, SCADA, capteurs, fichiers, qualité, maintenance)
Pipeline d'intégration (ETL/ELT Python, dbt, Airflow) avec gouvernance et qualité de données
Modèle de données unifié (data warehouse industriel, par exemple PostgreSQL, BigQuery)
Dashboards métier sur mesure (production, qualité, maintenance, énergie, finance opérationnelle)
Couche IA : détection d'anomalies KPI, alertes intelligentes, expliquabilité (root cause assistée)
Cas d'usage concrets
Dashboard unifié de production avec KPIs temps réel par ligne, shift, produit
Reporting qualité automatique par lot, par client, par équipe
Suivi maintenance et historique interventions avec coût + MTBF/MTTR
Analyse des consommations par atelier, ligne, produit, shift
Alertes intelligentes sur seuils dynamiques (pas juste statiques)
Reporting réglementaire (BPF, IATF, BRC, ISO 50001) auto-généré
Self-service analytics pour les équipes amélioration continue
Bénéfices mesurables
Stack technique transparente
Compatible avec votre existant : SCADA, MES, ERP, capteurs, PLC Siemens/Schneider.
Pour qui
Discutons de votre cas avec un ingénieur.
Identifions le potentiel chiffré de cette solution sur vos lignes — sans engagement.