Data & AI para la fabricación

Transformación y creación de valor para los sectores de la energía, la electrónica y los equipos eléctricos, la química, la maquinaria, el textil y la confección a través del poder de data & AI.

Industria 4.0 y fabricación inteligente

Industria 4.0 y
fabricación inteligente

  • Integración de tecnologías avanzadas: como Internet de las cosas (IoT), robótica y big data analytics para crear fábricas inteligentes. Estas tecnologías mejoran la eficiencia operativa, permiten la supervisión en tiempo real y mejoran las capacidades de mantenimiento predictivo.

  • Automatización y robótica: aumentan la velocidad de producción, aumentan la precisión y reducen los costes de mano de obra. Los robots se utilizan para tareas que van desde el montaje y la soldadura hasta el envasado y el control de calidad.

  • Sistemas ciberfísicos: Los procesos de fabricación están cada vez más interconectados gracias a los sistemas ciberfísicos, que combinan procesos de fabricación físicos con sistemas de control digitales, lo que permite una producción más flexible y adaptable.

Sostenibilidad y fabricación ecológica

Sostenibilidad y fabricación ecológica

  • Prácticas respetuosas con el medio ambiente: entre ellas, reducir la huella de carbono, minimizar los residuos y mejorar la eficiencia energética. Las empresas invierten en fuentes de energía renovables y adoptan principios de economía circular para reciclar y reutilizar materiales.

  • Cumplimiento de la normativa: Una normativa medioambiental más estricta en todo el mundo empuja a los fabricantes a adoptar prácticas más ecológicas. También mejoran la reputación de Compañiay reducen los costes asociados al incumplimiento.

  • Diseño de productos sostenibles: Los fabricantes se centran en diseñar productos más fáciles de reciclar, que utilicen menos recursos y tengan una vida útil más larga. Esta tendencia se debe a la demanda de los consumidores de productos respetuosos con el medio ambiente y a la necesidad de reducir el consumo total de energía.

Control de calidad y detección de defectos mejorados

Control de calidad y detección de defectos mejorados

  • AI-Inspección de calidad potenciada: los sistemas AI se utilizan para la inspección de calidad y la detección de defectos en tiempo real, mejorando la precisión y la velocidad de los procesos de control de calidad. La visión por ordenador y los algoritmos de aprendizaje automático pueden identificar defectos en los productos con mayor precisión que los inspectores humanos.

  • Data-Toma de decisiones basada en datos: Mediante el análisis de grandes cantidades de datos de producción data, AI ayuda a los fabricantes a tomar decisiones fundamentadas para mejorar la calidad de los productos, optimizar los procesos y reducir los residuos. Este enfoque basado en data aumenta la eficiencia y mejora los resultados de los productos.

Caso de cliente LEGRAND

LEGRAND Despliegue de Gaia y Elia, nuevos productos GenAI que optimizan la información sobre productos para empleados y clientes.

Convergencia TI/OT: el sueño de la excelencia industrial Data

Este libro blanco está dirigido principalmente a Data Directores de Estrategia del sector industrial que tratan de comprender y aplicar la convergencia TI/OT. También es valioso para los jefes de operaciones, ya que proporciona información sobre la estrategia digital global. Comprenderán mejor los enfoques estratégicos esenciales para la transformación de data y AI .

Data & AI Transformación para las empresas

Casos de clientes en el sector manufacturero

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VALEO Cómo un hackathon de tres días dio lugar a nuevos casos de uso de GenAI...

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ENGIE Creación de una fábrica AI para acelerar los servicios digitales

Repeticiones de la Cumbre Adopta AI por Artefact

¿Cómo combinar el uso de AI y la transición medioambiental?

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Cómo ampliar AI en un contexto global.

¿Por qué importa la aculturación de las personas en el éxito de la adopción de AI ?

Nuestros contenidos expertos sobre Fabricación

Somos data, AI y expertos digitales que comparten
nuestros puntos de vista y las últimas actualizaciones del mercado.

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  • FRAMATOME, VIGINUM & STORMSHIELD en AI para la industria por Artefact - Soberanía: sus competidores le escuchan. ¿Qué hacer y cómo?

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  • MICHELIN, FORVIA & CELONIS en AI for Industry by Artefact - AI for Automotive: Estado de la técnica y casos de uso

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  • ENGIE, ERAMET & SCHNEIDER ELECTRIC en AI for Industry by Artefact - AI para la descarbonización de la industria

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Nuestra Artefact Líderes en fabricación

André FONSECA

Alexandre THION DE LA CHAUME

Socio Director - Global Lead BtoB

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Florian THIÉBAUT

Fabrice HENRY

Socio Director - Global Lead Servicios

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Florent BERNARD

Florent BERNARD

Socio

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Pascal COGGIA

Vincent Blaclard

Socio

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Alexis POUJADE

Thomas FILAIRE

Socio

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Benjamin SOLINS

Julien HO-TONG

Socio

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Xavier MUSSARD

Hanan OUAZAN

Socio

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Akhilesh KALE

Julien SATALLA-BOURDILLON

Socio

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Alexy AVRIL

Florence BENEZIT

Director

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Robbert BREGMAN

Brice BLONDIAU

Director

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Vincent CAILLIOT

Hubert DE BENOIST DE GENTISSART

Director

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Michele CARUSO

Guillaume DIGOIN

Director

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