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L'Intelligence Artificielle au service de la Supply Chain

Le monde de la Supply Chain se transforme voire connait un vrai changement de paradigme : pression de la demande, changement de modèles organisationnels, évolutions réglementaires…

Les opérateurs doivent absolument s’adapter pour survivre. Dans ce contexte, un mot revient souvent : la data. Perçue comme un vrai levier de valeur, elle n’est pourtant pas simple à exploiter. D’autant plus que le volume de données générées double tous les ans…


Transformation des process d'optimisation dans la logistique industrielle

A l’heure de la quatrième révolution industrielle, véritable changement de paradigme qui se caractérise par la fusion entre le monde digital et physique, Daher avait besoin d’un « accélérateur de transformation », capable de faire le lien avec les écosystèmes bouillonnants et innovants qui alimentent cette révolution. DCbrain, via sa R&D, propose des solutions pour répondre à ces besoins grâce à sa technologie IA innovante.

Optimiser les espaces de stockage sur un chantier, optimiser l’ordonnancement de ressources sur une ligne d’assemblage ou de finition ou encore optimiser l’ordonnancement de préparations : tels sont les enjeux d’excellence opérationnelle de la logistique industrielle dans un environnement aux ressources limitées.



Les mythes de l'optimisation

De nombreux outils de BI sont souvent annoncés comme moteur d’optimisation, alors qu’ils ne fournissent que des tableaux de bord intelligents et rapides à utiliser. D’où le sentiment commun que la révolution du Big Data n’a pas réussi à apporter la valeur promise et espérée. Chez DCbrain, nous pensons que nous pouvons passer d’une ère de visualisation des données à une ère de recommandation par les données, ce qui signifie qu’une optimisation basée sur les données est possible, même pour des problèmes complexes.


Myth and reality of optimization: What is really possible and how to achieve high value gains through Data Analytics White Paper conducted by DCbrain

Intelligence Artificielle pour les Utilities : Maintenant ou jamais

Nous parlons de Big Data depuis 1980, mais l’utilisation opérationnelle du Big Data est apparue vers 2010. En mettant en œuvre des lacs de données, l’utilisation première était de conserver toutes les données originales afin d’affiner l’analyse à l’aide de data scientists et d’algorithmes. Et en 2020, où en sommes nous ?


L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE POUR LES UTILITIES: maintenant ou jamais ! Comment le Big Data a évolué et ses impacts sur les opérations techniques des acteurs de l'énergie.

L'intégration de gaz verts. Comment atteindre de nouveaux niveaux de performance avec l'hybrid AI

Les réseaux de transport et de distribution de gaz sont aujourd’hui confrontés à deux grands défis : Les nouvelles injections de gaz (biométhane et hydrogène) et la pression économique. Découvrez comment nous apportons des solutions grâce à l’hybrid AI. Inclut les cas d’usage de GRDF, Régaz et Teréga.

 

INTEGRATING GREEN GASES How to reach new levels of performance with Hybrid AI