Integrări IoT, RPA și analize big data pentru business

Automatizare industrială, IoT și AI

Implementăm soluții de automatizare industrială și IoT (Internet of Things) care conectează echipamentele fizice la platforme digitale inteligente: senzori industriali cu dashboard real-time, RPA (Robotic Process Automation) pentru procese repetitive, analize Big Data cu machine learning predictiv și digital twin pentru simulare și optimizare.

Automatizare industrială, IoT și AI
IoT industrial — senzori, gateway-uri & dashboard real-time
01

IoT industrial — senzori, gateway-uri & dashboard real-time

Proiectăm și implementăm rețele IoT industriale: senzori de temperatură, umiditate, presiune, vibrații, consum energetic și calitate aer conectați prin MQTT/LoRaWAN/NB-IoT la gateway-uri edge computing. Platformă de vizualizare cu dashboard-uri real-time, alarme configurabile pe praguri, históric date cu retenție configurabilă și export pentru analiză. Digital twin — replică virtuală a echipamentelor fizice pentru simulare scenarii, predicție defecțiuni și optimizare parametri. Suport pentru protocoale industriale: Modbus, OPC-UA, BACnet și Profinet.

  • Senzori industriali cu conectivitate MQTT, LoRaWAN & NB-IoT
  • Dashboard real-time cu alarme, históric & export date
  • Digital Twin pentru simulare, predicție defecțiuni & optimizare
  • Protocoale industriale: Modbus, OPC-UA, BACnet & Profinet
RPA — robotic process automation & hiperautomatizare
02

RPA — robotic process automation & hiperautomatizare

Implementăm soluții RPA care automatizează procesele repetitive: extragere și introducere date între sisteme, reconciliere bancară, procesare facturi cu OCR, generare rapoarte periodice și verificări de conformitate. Boți software care operează aplicațiile desktop și web exact ca un utilizator uman, dar fără erori și fără pauze. Hiperautomatizare cu combinație de RPA + AI + Process Mining: descoperire automată a proceselor, optimizare și automatizare inteligentă cu decision engine bazat pe machine learning.

  • Boți RPA pentru extragere date, reconciliere & procesare facturi
  • Automatizare desktop și web fără erori, 24/7, fără pauze
  • Process Mining pentru descoperire și optimizare automată procese
  • Hiperautomatizare RPA + AI cu decision engine bazat pe ML
Big data analytics, machine learning & predictive maintenance
03

Big data analytics, machine learning & predictive maintenance

Platforme de analiză Big Data care procesează volume mari de date din surse multiple: IoT streams, loguri sisteme, tranzacții comerciale, date sociale și web analytics. Pipeline-uri ETL/ELT cu Apache Spark/Kafka pentru procesare real-time și batch. Modele de machine learning pentru predictive maintenance (predicția defecțiunilor cu 72h înainte), demand forecasting, anomaly detection și quality control automat. Vizualizare cu dashboarduri interactive, rapoarte automate și alerte pe anomalii, accesibile de pe orice device.

  • Big Data pipeline-uri ETL/ELT cu Apache Spark & Kafka
  • Predictive maintenance cu predicție defecțiuni 72h înainte
  • Demand forecasting, anomaly detection & quality control ML
  • Dashboarduri interactive, rapoarte automate & alertare anomalii
20+
Proiecte IoT implementate
10K+
Senzori conectați
85%
Reducere downtime
3x
ROI automatizări
Tehnologii Utilizate
Arduino
Raspberry Pi
Python
Docker
AWS
Grafana
PostgreSQL
Redis
Linux
Node.js
GitHub
Întrebări Frecvente

Ce Trebuie Să Știi

Ce tipuri de senzori IoT implementați?

Implementăm senzori industriali și comerciali: temperatură și umiditate, consum energetic, presiune, vibrații (pentru predictive maintenance), calitate aer (CO2, particule), nivel lichide, prezență/mișcare și senzori de iluminat. Conectivitate prin MQTT, LoRaWAN sau NB-IoT în funcție de distanță și consum.

Ce este Digital Twin și cum ajută?

Digital Twin este o replică virtuală a unui echipament fizic sau a unei linii de producție. Permite: simulare scenarii (ce se întâmplă dacă cresc producția?), predicție defecțiuni înainte să apară, optimizare parametri de funcționare și training operatori fără risc. Reduce downtime-ul cu până la 85%.

Cât costă un proiect IoT industrial?

POC (Proof of Concept) cu 10–20 senzori: 5.000–15.000 €. Implementare pilot pe o linie/zonă: 15.000–40.000 €. Sistem complet cu dashboard, alertare, predictive maintenance și integrare ERP: 40.000–100.000 €. Include: senzori, gateway-uri, platformă software, instalare, configurare și training.

RPA poate automatiza procese care implică mai multe aplicații?

Da, exact asta face RPA: un bot software care operează aplicațiile desktop și web ca un utilizator uman — deschide aplicații, copiază date, completează formulare, generează rapoarte. Ideal pentru: reconciliere bancară (banca + contabilitate), procesare facturi (email + ERP), onboarding angajați (HR + AD + email) și raportare cross-system.

Digitalizează producția

Solicită un audit gratuit al proceselor industriale și descoperă potențialul de automatizare IoT + AI. POC în 4-8 săptămâni cu date reale.