Data Lake IoT industriel

Contexte

Groupe industriel européen (12 usines réparties dans 5 pays) produisant des équipements pour l'automobile et l'aéronautique. Chaque usine dispose de ses propres systèmes SCADA et MES générant des téraoctets de données machines (vibrations, températures, pressions, cadences). Ces données restent confinées dans chaque usine sans aucune exploitation analytique centralisée.

Problème & Défi

Données machines confinées dans chaque usine : 12 silos isolés sans possibilité de benchmark inter-sites. Aucune vision consolidée de la performance industrielle : chaque directeur d'usine produit son propre reporting sur Excel. Détection d'anomalies machines tardive : en moyenne 4 heures entre l'apparition d'un signal faible et sa détection. Taux de disponibilité machines (TRS) sous-optimal à 72% alors que le benchmark secteur est à 85%. Impossibilité de déployer des cas d'usage IA (maintenance prédictive, qualité) faute de données centralisées.

Solution & Livrables

Data Lake IoT centralisé ingérant les données de 10 000+ capteurs répartis sur 12 usines en temps réel. Modèle de données unifié (OPC-UA) harmonisant les formats hétérogènes des différents équipementiers. Dashboards opérationnels par usine et consolidé groupe avec TRS, OEE, taux de rebut en temps réel. Détection d'anomalies automatisée réduisant le temps de détection de 4h à 5 minutes. Fondation data prête pour les cas d'usage IA de phase 2 (maintenance prédictive, qualité prédictive).

Technologies