PROJET TYPE DE MISE EN ŒUVRE RÉUSSIE DES BIG DATA:

Analytique pour l'IoT

Les données de plus en plus nombreuses, variées et rapides issues des capteurs, machines et autres appareils connectés représentent un défi de taille en matière d'intégration des données. Pentaho aide les entreprises à préparer les données extraites des machines et capteurs en vue de les croiser avec d'autres sources, telles que les systèmes ERP ou CRM. Les entreprises bénéficient ainsi du contexte nécessaire pour optimiser leurs résultats.

AMÉLIORER L'EFFICACITÉ OPÉRATIONNELLE ET LE RETOUR SUR INVESTISSEMENT GRÂCE À L'ANALYTIQUE POUR L'IOT

Les entreprises spécialisées dans la fabrication, le transport et la vente de biens et services doivent gérer de vastes processus opérationnels. Par ailleurs, la grande diversité des équipements matériels sur l'ensemble des chaînes de valeur entraîne des coûts d'exploitation élevés. Les retards de production, les mauvaises conditions climatiques qui ralentissent les livraisons et les défaillances matérielles imprévues peuvent représenter des pertes de chiffre d'affaires de plusieurs millions et accroître les coûts d'exploitation.

Avec la plateforme complète d'intégration de données et d'analyse de Pentaho, les entreprises peuvent exploiter le potentiel de l'analytique pour l'IoT pour :

  • Améliorer la satisfaction des clients
  • Accroître l'efficacité opérationnelle
  • Améliorer la qualité des produits et services
  • Accroître la productivité 

L'ANALYTIQUE POUR L'IOT AVEC PENTAHO

Pentaho aide les entreprises à :

  • Identifier des tendances au sein des données des équipements et appareils, grâce à des outils d'apprentissage automatique et de data mining performants
  • Utiliser les informations collectées pour ajuster les équipements et gagner en efficacité opérationnelle
  • Absorber et traiter les données des machines et capteurs dans des architectures de Big Data
  • Préparer, modéliser et explorer des jeux de données semi-structurées et non structurées
  • Bénéficier d'une connexion native aux distributions Hadoop, entrepôts NoSQL et bases de données analytiques
  • Croiser des données provenant de capteurs et machines avec des entrepôts de données traditionnels
  • Rendre opérationnels des modèles R, Python ou Weka et des fonctionnalités d'apprentissage automatique dans le cadre de flux de travail d'intégration des données 

Exemple d'architecture spécifique à l'analytique pour l'IoT:

IoT Analytics

En savoir plus sur l'analytique pour l'IoT.

LE RETOUR SUR INVESTISSEMENT DE L'ANALYTIQUE POUR L'IOT

Nos clients réalisent des économies allant de plusieurs centaines de milliers à plusieurs millions de euros. La plateforme Pentaho inclut de nombreuses fonctionnalités qui vous aident à optimiser votre retour sur investissement. 

  • L'injection de métadonnées vous permet d'automatiser l'absorption et l'intégration de données provenant de nombreuses sources. Les utilisateurs peuvent réaliser des opérations de nettoyage et de croisement pour créer des modèles de données analysables. L'injection de métadonnées divise par 10 les temps de développement, de test et de déploiement.
  • La raffinerie de données optimisée permet aux entreprises d'automatiser la création de jeux de données personnalisés. Cette approche accélère la collecte des informations, ainsi que les processus de visualisation et de création de rapports.
  • L'orchestration de l'apprentissage automatique permet aux data scientists d'être plus productifs lors de la préparation des données, de la conception de nouvelles fonctionnalités, du déploiement de nouveaux modèles prédictifs et de la mise à jour des modèles avec de nouvelles données environnementales.
  • L'intégration de l'analytique permet de fournir les informations collectées là où elles sont nécessaires, directement dans les applications et services IoT.

COMMENT LES ENTREPRISES UTILISENT-ELLES L'ANALYTIQUE POUR L'IOT?

Les nouveaux cas d'usage continuent de générer de la valeur en croisant les données des machines et capteurs avec d'autres sources de données d'entreprise. Ces cas d'usage incluent :

  • Maintenance prédictive et préventive : utilisation d'algorithmes prédictifs pour identifier les problèmes opérationnels avant qu'ils ne se produisent. Avec ces informations, les entreprises peuvent agir et remplacer les pièces ou les machines avant qu'elles ne tombent en panne et anticiper les problèmes de qualité des produits.
  • Télématique et analytique pour la gestion des flottes : permet aux entreprises d'optimiser la gestion de leur flotte, qu'il s'agisse de véhicules, de trains, d'avions ou de bateaux. Cette approche permet également d'ajuster rapidement les délais de livraison de marchandises en cas d'événements imprévus, tels que de mauvaises conditions climatiques ou des changements de réglementation en matière d'importation et d'exportation.
  • Expérience client : permet aux entreprises d'identifier des catégories de produits et de services à commercialiser, à limiter la perte de clients et à attirer de nouveaux clients.

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Découvrez comment Veikkaus utilise l'IoT pour optimiser l'expérience client. Lire le cas d'usage.