Contextualisation des données

Vous souhaitez :

Accéder à des informations pertinentes en temps réel
Agréger et combiner des données hétérogènes provenant de multiples sources
Éliminer la préparation fastidieuse des données
Briser les silos et permettre à vos équipes de partager facilement les même données
Construire des indicateurs avancés calculés à partir de vos données, basés sur vos connaissances métier
Disposer d’une seule source de données fiable et partagée pour vos équipes

Nous avons développé un moteur de contextualisation unique, 100% configurable et conçu pour les procédés industriels.

Moteur de contextualisation : 100% configurable, 100% industriel

Notre moteur de contextualisation (anciennement Process Data Lake) est là pour simplifier votre quotidien autour des données industrielles :

Il vous permet de structurer et stocker vos différents types de données (données temporelles, événements, données de production, traçabilité, généalogie, équipements…) en vous appuyant sur un modèle de données spécifiquement conçu pour les procédés industriels et complètement standardisés.
Il vous permet d’intégrer vos données en continu et si besoin de les transformer pour les adapter aux modèles de données standards du moteur de contextualisation.
Grace à ses modèles de données standards, il vous propose des traitement prédéfinis qui vous permettent de combiner et transformer facilement vos données en informations pertinentes.
Avec son traitement des données en continu vous pouvez disposer en permanence d’informations à jour.
Il est 100% configurable pour vous donner une autonomie maximale et une agilité autour de vos données pour répondre aux nouveaux enjeux qui se présentent à vous.

Notre moteur de contextualisation est conçu spécifiquement pour les procédés industriels. Il peut traiter nativement de nombreux types de données :

Les données temporelles provenant des capteurs de procédés et des systèmes automatisés (température, pression, débit, état de programme…).
Les informations de contexte de traçabilité (quand et où la production a été réalisée, détails des durées des différentes phases de production, recettes utilisées…) et de contexte de généalogie (pour appréhender les données tout au long d’un procédé de production complexe).
Les données de traçabilité (contrôle qualité des produits finis, des produits intermédiaires et des matières premières, utilisation réelle des matières premières dans la recette…)
Les données d**’événements** (alertes provenant des systèmes de supervision, événements enregistrés par les opérateurs…)
Le contexte des équipement ou assets pour décrire les données associées aux actifs de l’usine (équipements, capteurs IoT, lignes de production…) afin de simplifier les traitements et l’usage des données sur des actifs similaires.
Les données vectorielles provenant de capteurs avancés (spectrophotomètres, chromatographie, capteurs de vibration, capteurs PSD…)

Une grande richesse de modèles de données standards adaptés à l'industrie, surpassant les solutions classiques d'historisation de données industrielles.
Des modèles de données métier prêts à l'emploi, plus pertinents que les solutions de données génériques.
Une approche de traitement des données en continu pour répondre efficacement aux enjeux des opérations industrielles.
Une gestion native des grandeurs physiques, de la traçabilité et de la conversion d'unités.
Une configuration 100 % no-code avec des outils de configuration en masse, incluant l'audit-trail pour garantir l'auditabilité.
Une ouverture totale : toutes les opérations effectuées dans le moteur de contextualisation sont immédiatement accessibles à d'autres applications grâce à l'API.