Étude de Cas - Tolosaldea LHII

Équipement industriel automatisé utilisé dans la fabrication de maillons de grande taille pour les chaînes, avec des panneaux de contrôle numériques et une supervision de la production dans une usine sidérurgique.

SECTEUR

Éducation

APPAREIL

Application PC

TECHNOLOGIE

Jumeau numérique

IoT

Visualisation des données

CONTEXTE

Tolosa LHII, le centre d'excellence en mécatronique, était en train de mettre en œuvre des initiatives de numérisation industrielle. L'institution s'est fixée comme objectif de former son équipe enseignante aux technologies émergentes et de standardiser la gestion de son équipement avancé, avec le double objectif de surveiller la consommation générale du centre et de former pratiquement les étudiants aux défis futurs. Mais le principal obstacle était l'absence d'un outil intégré qui leur permettrait de consolider des données dispersées pour gérer et analyser les ressources de manière efficace.

Carte de filtres interactifs pour la géolocalisation des actifs.

SOLUTION

Carte géographique montrant les installations de Vicinay à différents emplacements, représentées visuellement par des icônes.

La réponse a été la mise en œuvre de la plateforme de jumeaux numériques TOKII, avec une réplique numérique 3D du centre éducatif, enrichie avec des étiquettes, des points chauds de navigation et des visualisations interactives. Cet environnement unifié permet d'analyser les historiques et de surveiller en temps réel de multiples sources d'information, comme les fichiers Excel du corps enseignant, Odoo, la plateforme de Fagor, ainsi que les panneaux solaires et les stationnements de vélos, simplifiant ainsi la gestion globale des ressources.

RÉSULTAT

TOKII leur a permis de centraliser toutes les données dans un environnement unique. Ils peuvent désormais détecter des tendances grâce à l'analyse des données historiques et réaliser une surveillance en temps réel beaucoup plus efficace. Grâce au système de gestion des autorisations, chaque département accède uniquement aux informations pertinentes pour son domaine. De plus, les indicateurs d'efficacité énergétique et de durabilité offrent une vision claire pour optimiser la consommation et améliorer la prise de décision.

En outre, ils ont créé une feuille de route pour étendre le jumeau numérique à l'utilisation par les étudiants grâce au module No-Code ML Lab. Grâce à ce module, les étudiants pourront réaliser des exercices pratiques avec des données réelles et entraîner des modèles algorithmiques prédictifs sans avoir besoin de connaissances en programmation, les aidant ainsi à faire leurs premiers pas dans le monde de l'analytique avancée et de l'intelligence artificielle.