Comment Inopsys améliore la stabilité de ses unités de traitement sur site grâce au pilotage data-driven

Client : Inopsys
Secteur : Chimie / Traitement des flux liquides industriels
Procédés couverts : Unités de traitement sur site pour effluents de process
Modules utilisés : Monitoring, modèles prédictifs, dashboards, analyse des causes racines

Contexte

Inopsys développe et exploite des solutions mobiles et sur site conçues pour traiter les flux liquides générés par les procédés industriels.

Avant Indao, les équipes opérationnelles disposaient d’un accès limité à des informations fiables issues des opérations à distance. Il leur était donc difficile de comprendre rapidement les niveaux de performance et de détecter les dérives opérationnelles.

Défi

  • Interpréter correctement les données opérationnelles collectées à distance
  • Améliorer la stabilité des unités de traitement
  • Renforcer les capacités d’analyse afin d’optimiser la performance opérationnelle
  • Obtenir une vue consolidée et dynamique de l’état de fonctionnement de chaque unité

Solution

Indao a été implémentée à travers un Proof of Concept - POC - suivi d’un déploiement progressif, aligné avec les considérations budgétaires.

La solution inclut :

  • des dashboards personnalisables ;
  • du monitoring en temps réel ;
  • des modèles prédictifs ;
  • des outils d’analyse des causes racines ;
  • une interface utilisateur flexible et polyvalente.

Résultats

  • Augmentation du nombre d’unités de traitement connectées
  • Amélioration du taux d’utilisation des équipements — OEE
  • Réduction des temps d’arrêt
  • Meilleure interprétation des résultats analytiques
  • Création facilitée de dashboards adaptés aux besoins opérationnels
  • Meilleur partage des insights avec l’ensemble de l’équipe

Témoignage

« Une forte valeur ajoutée pour un coût et un effort raisonnables. Flexible, polyvalente et facile à déployer. »
— Kris Van de Walle, Operations Manager, Inopsys

Voyons ensemble comment réduire l’énergie, stabiliser la qualité et gagner en disponibilité grâce à l’advanced analytics (IA en support).