Solution IoT + IA | Zhongyunhui Technology

Problèmes à résoudre

Pannes d’équipement impossibles à prévoir, arrêts entraînant des pertes directes.

Données énergétiques dispersées, aucune visibilité sur les leviers d’optimisation.

Contrôle qualité dépendant d’échantillonnages manuels, à la fois peu efficace et à fort risque de non-détection.

Données d’équipements déjà collectées, mais sans analyse exploitable ni aide à la décision.

Détection tardive des anomalies, souvent après l’apparition des problèmes.

Tableau de bord IoT et analyse IA des équipements

Qu’est-ce que l’IoT + IA ?

L’IoT capte les données du monde physique : température, vibrations, courant, production, position, état des équipements. L’IA comprend ces données, identifie des modèles, anticipe les tendances et aide à la prise de décision.

Associés, les deux permettent aux équipements de ne plus se contenter de remonter leur état, mais de produire de la prévision, des alertes, des optimisations et des actions automatiques.

Phase	Rôle	Capacités types
Acquisition	Obtenir des données réelles du terrain	Capteurs, API, RFID, caméras industrielles, compteurs intelligents
Analyse	Comprendre le comportement des équipements	Analyse de séries temporelles, détection d’anomalies, analyse des causes racines, prévision de tendances
Action	Traduire l’analyse en actions métier	Alertes automatiques, ajustement de stratégies, ordres de maintenance, optimisation énergétique

Capacités clés

Capacité	Description
Acquisition multiprotocole	Prise en charge des principaux protocoles IoT : MQTT, Modbus, OPC UA, HTTP, etc.
Edge computing	Traitement local des données pour réduire la latence et la pression sur la bande passante.
Analyse prédictive par IA	Maintenance prédictive, détection d’anomalies et analyse de tendances à partir de séries temporelles.
Écran de supervision temps réel	Affichage de l’état des équipements, de la consommation énergétique, du TRS, des alertes et des actions en cours.
Sécurité et fiabilité	Authentification des équipements, chiffrement des transmissions, contrôle d’accès et audit des opérations.
Jumeau numérique de l’équipement	Modélisation des équipements pour la simulation, la comparaison et l’optimisation des stratégies de conduite.

Scénarios sectoriels

Secteur	Scénario	Valeur
Industrie manufacturière	Maintenance prédictive	Identifie en amont les défaillances d’équipements grâce aux données de vibration, température, courant, etc., pour réduire les arrêts non planifiés.
Gestion d’énergie	Optimisation intelligente de la consommation	Analyse les profils de consommation, identifie les postes les plus énergivores et fournit des leviers d’optimisation.
Contrôle qualité	Inspection qualité par vision IA	Détecte en temps réel les défauts produits à l’aide de caméras industrielles et de modèles de vision.
Logistique et entreposage	Gestion intelligente d’entrepôt	Optimise les emplacements, les flux entrants/sortants et les trajets de picking à l’aide de RFID et de capteurs.

Architecture de référence

Couche	Contenu
Perception	Capteurs, API, RFID, caméras, compteurs intelligents
Réseau	5G, Wi‑Fi 6, LoRa, NB‑IoT, passerelles en périphérie
Plateforme	Plateforme IoT, plateforme de données, moteur d’IA, moteur de règles
Applications	Écrans de supervision, maintenance prédictive, optimisation énergétique, contrôle qualité

Exemples d’indicateurs du tableau de bord

Indicateur	Exemple	Utilité
Taux de disponibilité équipement	99,7 %	Évaluer la stabilité de la connexion et l’état de fonctionnement des équipements.
Alertes de panne	3 en attente	Aider la maintenance à planifier en amont les interventions et les pièces de rechange.
Consommation du jour	1 280 kWh	Comparer avec l’historique pour identifier des consommations anormales.

Processus de déploiement

Audit des équipements : Évaluer les équipements, capteurs, protocoles de communication et conditions réseau existants.

Conception de la solution : Définir l’architecture IoT, les flux de données, les modèles d’IA et la stratégie de sécurité.

Validation par POC : Réaliser l’acquisition de données et valider les analyses IA sur un périmètre réduit.

Déploiement complet : Installer des capteurs, configurer les passerelles, déployer la plateforme et les modèles.

Pilotage continu : Suivre la performance, optimiser les modèles, ajuster les alertes et les règles métier.

Référentiel tarifaire

Version	Périmètre concerné	Taux de service
Pilote	Expérimentation sur une ligne ou un scénario unique, idéale pour une validation rapide.	À partir de 5 % du budget projet
Standard	Déploiement sur une ligne complète, incluant l’acquisition, l’analyse et la visualisation.	À partir de 8 % du budget projet
Enterprise	Plateforme IoT+IA à l’échelle de l’usine, intégrant jumeau numérique et edge computing.	À partir de 12 % du budget projet

Questions fréquentes

Les équipements anciens peuvent-ils être intégrés à l’IoT ?

Oui. Il est possible de rendre communicants des équipements anciens via des capteurs externes, des passerelles OPC ou des boîtiers d’acquisition, sans nécessairement les remplacer.

Quel est le délai de déploiement habituel ?

Un projet pilote demande généralement 2 à 4 semaines, et une solution complète entre 4 et 12 semaines, selon le nombre d’équipements, la complexité des protocoles et les conditions réseau.

Comment les données sont-elles sécurisées ?

Nous proposons un déploiement on‑premises : les données peuvent rester au sein du réseau d’entreprise.

Des mesures de chiffrement des transmissions, d’authentification des équipements, de contrôle d’accès et d’audit des opérations sont également configurables.

La ligne de production existante doit-elle être modifiée ?

Dans la plupart des cas, une refonte majeure n’est pas nécessaire. L’approche privilégiée repose sur une acquisition non intrusive et des passerelles en périphérie, afin de minimiser l’impact sur la production.