De nombreuses entreprises manufacturières ont commencé à stocker les données des machines et des appareils de test. Souvent localement sur différents ordinateurs dans différents formats et tableaux. La baisse des prix et la simplicité d’utilisation des passerelles IoT permettent la connexion au cloud. Les données ne restent plus dans des silos distribués, mais sont regroupées tout au long de chaînes de valeur entières et sur plusieurs sites. Mais et maintenant ? Comment puis-je tirer un réel avantage concurrentiel des données sans simplement accumuler une gigantesque montagne de déchets de données ? Avec « Predictive Quality », l’accent est moins mis sur une maintenance optimisée que sur la surveillance des processus et l’optimisation de la qualité. L’objectif est d’identifier à un stade précoce les plus petits écarts sur l’ensemble de la ligne de production et d’obtenir ainsi une performance de production constante et surtout une qualité irréprochable.