De vrais problèmes. Des résultats mesurables.

Chaque cas d'usage suit le même schéma : identifier la douleur, déployer les modules IRIS et mesurer l'impact — généralement dans les 90 premiers jours.

Suivi de production et OEE

Le défi

Les opérateurs collectent les données à la main, les chiffres OEE arrivent des heures trop tard, et les décisions sont toujours réactives — jamais prédictives.

Comment IRIS le résout

IRIS connecte les capteurs IoT et les données MES en temps réel, fournissant des dashboards OEE en direct avec une analyse des causes racines pilotée par l'IA pour que vous agissiez sur des faits, pas sur des intuitions.

IoTMESKPI

Amélioration de l'OEE de 15 à 25 % en 90 jours

Maintenance prédictive

Le défi

Les pannes non planifiées arrêtent la production, la maintenance réactive grève les budgets et les stocks de pièces de rechange échappent à tout contrôle.

Comment IRIS le résout

IRIS ingère les données de vibration, température et courant des capteurs d'équipement, applique des modèles ML et simule des scénarios de défaillance avec le jumeau numérique — pour que vous répariez les machines avant qu'elles ne tombent en panne.

IoTCMMSDigital TwinDATA_AI

Réduction de 30 à 40 % des arrêts non planifiés

Gestion de la qualité

Le défi

Les défauts sont détectés trop tard, les inspections sont manuelles et incohérentes, et remonter à la cause racine d'un problème qualité prend des jours.

Comment IRIS le résout

IRIS automatise les déclenchements d'inspection, prédit les écarts qualité avec l'IA et corrèle les défauts à des fournisseurs, lots ou paramètres de processus spécifiques en quelques secondes.

QMSIoTDATA_AI

Réduction de 20 à 35 % des coûts qualité

Entrepôt et flux matière

Le défi

Les ruptures de matière arrêtent la ligne, les agencements d'entrepôt sont chaotiques et l'ordonnancement des quais se fait à l'aveugle.

Comment IRIS le résout

Le WMS IRIS optimise les flux matière avec l'IA, intègre le MRP pour un réapprovisionnement piloté par la demande et prend en charge la coordination AGV/AMR pour une logistique autonome.

WMSMRPIoT

Amélioration de 25 % du débit d'entrepôt

Énergie et durabilité

Le défi

La consommation énergétique est une boîte noire, les rapports ESG sont assemblés manuellement chaque trimestre et le suivi carbone a des angles morts.

Comment IRIS le résout

IRIS surveille l'énergie en temps réel au niveau de chaque machine, utilise l'IA pour optimiser les schémas de consommation et génère automatiquement des rapports de conformité ESG.

ESGIoTKPI

Réduction de 10 à 20 % des coûts énergétiques

Planification de production par IA

Le défi

Les plannings statiques ne résistent pas aux perturbations, l'analyse what-if n'existe pas et les planificateurs optimisent à l'intuition.

Comment IRIS le résout

L'APS IRIS combine la simulation par jumeau numérique avec l'optimisation de scénarios par IA, gérant des centaines de contraintes pour construire des plannings qui survivent au contact avec la réalité.

APSDigital TwinDATA_AI

Amélioration de 20 à 30 % du respect du planning

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