En plus de permettre de nouveaux modèles d’entreprises reposant sur les données, les données permettent d'acquérir de nouvelles connaissances pour optimiser les procédés de production, prédire les pannes machine, cerner l’utilisation des produits ou mettre sur pied des start-ups axées sur les données. Cependant, l'accès et/ou la collecte des données ne sont pas toujours anodins et le partage des données demeure l’un des principaux obstacles aux nouvelles avancées en matière d'innovation reposant sur les données. Le 30 mai, Sirris organise un séminaire pour présenter le potentiel du partage des données dans l’innovation industrielle.

Les entreprises sont de plus en plus nombreuses à entamer des projets d’entretien proactif ou prédictif. Elles cherchent à optimiser leurs activités grâce à l’énorme quantité de données qu’elles collectent. Toutefois, ces entreprises se concentrent surtout sur le niveau des machines individuelles. Un énorme potentiel d’analytique sur la base de flottes est donc inexploité.

Lorsque vous analysez des données de capteurs, vous êtes généralement confronté à divers défis relatifs à la qualité des données. Dans cet article, nous allons vous montrer comment relever ces défis et comment nous dérivons des connaissances initiales à partir de données nettoyées grâce à des techniques d’exploration telles que le clustering.

Clôturé en février 2017, le projet de recherche européen DEWI a créé des solutions essentielles de connectivité sans fil transparente et d'interopérabilité dans les villes et infrastructures intelligentes. Dans ce cadre, les environnements physiques quotidiens des citoyens dans les bâtiments, voitures, trains et avions ont été pris en compte. DEWI a de cette manière contribué dans une large mesure à l'émergence de la maison et des espaces publics intelligents.

Vous croyez qu’il existe une solution rapide, simple et toute faite pour le traitement des données ? Détrompez-vous ! La science des données (data science) est un processus créatif qui implique souvent de procéder par essai-erreur. L’analyse de données ne repose pas uniquement sur des compétences techniques. Au contraire, des aspects humains, commerciaux et de recherche sont également en jeu.

D’ici mai 2018, le Règlement général sur la protection des données (RGPD) devra être mis en œuvre par toutes les entreprises qui collectent et traitent des données personnelles. Cette nouvelle réglementation renforce les droits et la vie privée du sujet des données en ce qui concerne le traitement de ses données personnelles. Ceci va changer la façon dont nous innovons en matière de données.

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Cet atelier sur la numérisation du secteur de l'éolien offshore organisé le 20 avril chez Greenbridge à Ostende mettra en contact des acteurs du secteur ICT (en particulier l’Internet des objets) avec des acteurs de l'énergie offshore afin de dégager des synergies. OWI-Lab et quelques partenaires de projet seront également présents pour apporter leur contribution en fonction du projet VIS-OWOME.

Même en cas de froid extrême, les éoliennes peuvent continuer à produire de l’électricité. Du moins si elles sont fabriquées de manière suffisamment résistante. Les concepteurs de moteurs et de turbines peuvent pour cela compter sur notre expertise étendue pour les faire fonctionner, même en cas de conditions climatiques extrêmes.