Optimisez votre performance et votre compétitivité grâce à l’analyse de données basée sur l’intelligence artificielle (IA), avec Avencore et NETVIBES
Un partenariat stratégique au service de la performance industrielle
Avencore s’est associé à NETVIBES, la marque de data science de Dassault Systèmes, pour offrir à ses clients une combinaison unique de connaissances industrielles approfondies et d’expertise en data science.
Ce partenariat vise à améliorer la performance et la compétitivité grâce à l’analyse de données volumineuses, souvent foisonnantes et non structurées, s’appuyant sur diverses technologies telles que l’Intelligence Artificielle (IA), le Machine Learning (ML) ou encore les large Language Models (LLM). La capacité à transformer ces données en connaissances exploitables est cruciale pour les acteurs industriels, permettant de promouvoir l’innovation et de renforcer la compétitivité.
Data, IA et jumeau virtuel, des accélérateurs de compétitivité dans les secteurs industriels
Grâce à notre partenariat avec NETVIBES, nous aidons nos clients à exploiter et à extraire de la valeur de leurs données, provenant de diverses sources, afin d’identifier des opportunités d’optimisation des coûts et de la performance.
Nous conseillons également nos clients dans l’adoption de jumeaux virtuels pour simuler et tester diverses configurations de production ou de produits. Les jumeaux virtuels développés par Dassault Systèmes permettent de tester des scénarios particuliers (améliorations potentielles, chocs, évolutions, …) par le biais de la modélisation, de la simulation et de la visualisation virtuelles, facilitant ainsi leur mise en œuvre dans le monde réel.
Quelques exemples de cas d’usage possibles grâce au partenariat Avencore-NETVIBES
- Réduction des coûts : un fabricant de moteurs pour véhicules récréatifs peut générer d’importants gains en ayant recours à une solution qui analyse l’ensemble des dépenses adossées à des données techniques.
- Éco-conception : une société d’électroménager peut recourir à l’IA dans l’écoconception d’un produit afin d’obtenir des informations pour arbitrer entre différents concepts techniques, en fonction de leurs impacts environnementaux.
- Maintenance et amélioration de la disponibilité : un industriel de la défense en charge du maintien en condition opérationnelle peut recourir à l’IA afin de simuler et d’identifier les bottlenecks du « système de systèmes » (équipements, stocks, ressources humaines, garages, pièces de rechange, …).
- Résilience de la Supply Chain et des achats : un constructeur automobile peut construire un modèle de décomposition des coûts produit afin de quantifier l’impact de la volatilité des marchés (matières premières, énergies, composants…) sur les différents coûts, et ainsi outiller les acheteurs dans leurs négociations avec les fournisseurs.
- Décarbonation la chaîne d’approvisionnement (Scope 3) : un acteur du BTP peut construire un modèle d’efficacité énergétique basé sur la data science et l’IA afin d’analyser la répercussion des variations des prix de l’énergie et d’identifier des pistes concrètes de décarbonation chez ses fournisseurs.