SECTEUR INDUSTRIE

Pop-up avec Formulaire

GARANTIR, À LA FOIS, LE SUCCÈS DE NOUVELLES CONSTRUCTIONS ET L'AMÉLIORATION D'INFRASTRUCTURES EXISTANTES.

ENGIE renforce son positionnement de fournisseur d’énergie responsable avec Tableau

Engie est une entreprise leader en France dans la fourniture de gaz naturel et d’électricité verte, proposant ses services à des particuliers, des collectivités locales, des entreprises et des industriels.

Elle emploie 160 000 personnes dans le monde et s’engage à accélérer sa transition vers une économie neutre en carbone grâce à l’adoption de solutions plus économes en énergie et plus respectueuses de l’environnement.

Découvrir l'histoire

COMPRENEZ MIEUX VOTRE ENVIRONNEMENT ET AGISSEZ POUR RÉPONDRE AGILEMENT AUX BESOINS DE L'INDUSTRIE D'AUJOURD'HUI ET DE DEMAIN.

Énergie

L’utilisation des données offre une transition au secteur de l’industrie. Il aide à comprendre
et maitriser la consommation énergétique, accélérer la production d’énergie
renouvelable et optimiser les opérations d’acheminement et de maintenance.

Construction

L’élaboration de référentiels de données performantes est une composante essentielle
d’une stratégie data centric. On peut en tirer un avantage dans la hausse de
la sécurité sur les chantiers, le développement des compétences.

Ferroviaire

Le secteur ferroviaire est déjà engagé dans la transformation digitale. Les avantages offerts
à cette évolution sont diverses. Ainsi, la modélisation et les données peuvent optimiser
la réhabilitation du réseau, pour mesurer la maintenance préventive, etc.

DEVENEZ PIONNIER GRÂCE À LA DATA

Suivi d'exploitation

Les données vont vous permettre d'optimiser la gestion opérationnelle. En analysant les différentes données : énergétiques, externes, techniques… Ainsi, être accompagné tout au long du cycle de vie du bâtiment est primordial. De ce fait, vous serez aiguillés pour tirer le meilleur parti de vos données avec une meilleure prise de décision et une meilleure gestion des priorités.

Anticipation des pannes et maintenance préventive des machines.

Les données peuvent être utilisées par les entreprises pour anticiper les pannes de machines en examinant les données des capteurs et en appliquant des algorithmes de Machine Learning. Ces prévisions sont utiles pour planifier la maintenance de façon optimale, éviter les arrêts non planifiés et prolonger la durée de vie des équipements.

Suivi de qualité

Dans la gestion de non-conformités, il faut identifier les étapes du processus qui sont les plus à risque de causer des défauts. Il est nécessaire d'analyser et d'interpréter les données pour trouver des moyens d'améliorer les processus. Pour ce faire, nous examinons chaque étape de la production et étudions les mesures enregistrées dans les journaux des capteurs qui suivent la production, à la recherche d'anomalies dans les produits semi-finis.

Prévision de la demande et des stocks

Il est possible de prédire la demande future et ajuster leurs niveaux de stock en conséquence. Grâce au machine learning, qui tient compte de différents facteurs tels que les tendances du marché, les saisons et les évènements spéciaux, les prévisions de demande peuvent être utilisées pour améliorer l'efficacité de la planification et de la logistique des entreprises.