Positionnement

INNOV-Datafactory met la puissance des données au service de la performance industrielle et environnementale.
Nous aidons les entreprises à collecter, structurer et interpréter leurs données opérationnelles afin d’améliorer la qualité, la productivité et la prise de décision.
Notre approche combine capteurs IoT, intelligence artificielle, jumeaux numériques et outils de visualisation interactifs, conçus pour les décideurs, techniciens et opérateurs.

Ce que nous faisons actuellement

• Collecte et intégration de données : déploiement de capteurs IoT (température, vibration, humidité, énergie, débit, pH, etc.) connectés par réseaux LoRaWAN, Wi-Fi industriel ou câblé.
• Structuration et nettoyage : traitement des données brutes issues de multiples sources (capteurs, automates, SCADA, ERP, Excel, bases externes) pour créer un jeu de données cohérent et traçable.
• Visualisation et tableaux de bord interactifs : conception d’interfaces sur mesure avec Power BI, Grafana, Dash, ou des applications web internes, permettant :
• le suivi en temps réel des indicateurs clés (qualité, production, rendement, énergie)
• la comparaison de lots, d’essais ou de cycles de production
• la détection visuelle d’écarts ou de dérives de performance
• Traçabilité et suivi automatisé : solutions intégrées pour la surveillance des procédés, de la qualité ou des conditions environnementales, avec alertes automatiques.
• Jumeaux numériques simplifiés : simulation de procédés ou de machines pour comprendre et prédire les comportements avant modification.
• IA appliquée et analyses prédictives : détection d’anomalies, prévision de rendement ou de défaillance, contrôle qualité par apprentissage supervisé.
• Transfert et formation : initiation à la lecture, à l’interprétation et à la visualisation des données pour une culture “data-driven”.

Livrables / Résultats attendus

• Rapport de diagnostic numérique : état des systèmes, sources de données, potentiel d’intégration IoT/IA.
• Tableaux de bord dynamiques pour la surveillance de la qualité, des procédés ou des paramètres environnementaux.
• Visualisations personnalisées : graphiques, cartes, vues 3D ou thermiques, configurables selon les besoins des utilisateurs.
• Prototype de jumeau numérique ou modèle prédictif (ex. suivi fermentation, performance machine, consommation énergétique).
• Plan d’intégration progressive des capteurs et outils de visualisation (court et moyen terme).
• Rapport de validation des performances et des gains mesurés.
• Transfert de compétences : guide d’utilisation, formation à la lecture et à l’interprétation des données.