10 000 capteurs surveilles.1 dashboard unifie.0 alerte manquee.

IoTWatch centralise l'ensemble de vos capteurs industriels en un dashboard temps réel. MQTT, LoRaWAN, Modbus, branchez vos équipements existants en moins de 30 minutes.

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capteurs simultanes
10 000+
latence ingestion
< 200ms
uptime garanti
99.99%
mise en service
30 min

Ordres de grandeur visés par l'installation ; ils sont mesurés chez vous pendant l'audit, sur vos volumes.

IoTWatch, Illustration de l'offre
IoTWatch. Monitoring IoT industriel: MQTT, LoRaWAN, Modbus temps réel
01Ce que fait l'agent

Tout est automatisé, rien à gérer.

01

Protocoles industriels natifs

MQTT, LoRaWAN, Modbus RTU/TCP, OPC-UA, AMQP. Connexion directe a vos équipements sans passerelle supplementaire ni configuration complexe.

02

Alertes predictives intelligentes

Détection de dérives avant le seuil critique. Escalade automatique par SMS, email, webhook ou appel. Zéro alerte manquee, zéro faux positif.

03

Historique et export complets

Toutes les données conservees 12 mois avec compression intelligente. Export CSV, API REST et connecteur Power BI en un clic.

02Comment ça marche

En place en quelques jours, pas en quelques mois.

  1. 01

    Connectez vos équipements

    Ajoutez vos capteurs via MQTT, LoRaWAN ou Modbus. Configuration guidee par interface visuelle, aucun code requis. Prise en charge en 30 minutes.

  2. 02

    Configurez vos seuils et alertes

    Definissez les seuils d'alerte par capteur, par machine ou par site. Règles d'escalade personnalisables. Historique de dérive analyse par l'IA.

  3. 03

    Supervisez en temps réel

    Dashboard unifie, alertes instantanees et rapports automatiques. Vos équipes sont notifiees avant que la panne ne survienne.

03Sous le capot

Le pipeline derrière cette offre.

Prédictif & IoTML open-source, edge & auto-hébergé, aucun cloud requis, 6 étapes
Capteurs
MQTTOPC-UA
Ingestion
Streaming
KafkaFlink
Séries temporelles
Stockage TS
TimescaleDBPostgreSQL
Entraînement local
Modèle ML
ProphetXGBoostPyTorch
Prévision 7-30j
Prédiction
PanneChurn
Alerte
Action
n8nSlackSMS
04Outils opérés

Nous branchons l'agent sur les outils que vous avez déjà.

  • Apachekafka
  • Grafana
  • Influxdb
  • Prometheus
  • Slack

Vous n'avez rien à apprendre : nous configurons et opérons ces connexions pour vous.

Pourquoi maintenant

Un capteur silencieux est un capteur qui ment.

Ce que ça coûte aujourd'hui

Dimanche 3h41. Site de production isole, 200 km de la maison du responsable maintenance. Le compresseur principal a dépassé 87°C il y a 26 minutes. Personne ne le sait. Le capteur l'a détecte mais le rapport hebdomadaire n'arrive que le lundi matin. A 4h12, le joint torique cede. A 5h30, l'huile est dans le carter. A 6h, l'arrêt est total. Lundi midi, le devis : 47 000€ de pièce detachee, 6 jours d'arrêt de production, 380 000€ de pénalités contractuelles avec le client allemand. Le responsable maintenance vous dira en réunion : 'Si on avait su, on avait deux heures pour arrêter proprement.' Vous saviez. Le capteur savait. Personne ne lisait.

Les faits

Deloitte estime que la maintenance réactive coute en moyenne 3.3x plus cher que la maintenance prédictive, 47$ par équipement et par heure d'arrêt non planifié versus 14$ pour la maintenance preventive avec monitoring temps réel. McKinsey observe que les industriels deployant un monitoring IoT temps réel réduisent leurs arrêts non planifies de 50%, leurs coûts de maintenance de 25% et leur duree de vie équipement de 20-40%. NIS2 et le RGSI rendent par ailleurs le monitoring temps réel obligatoire pour 67% des sites industriels europeens d'ici 2027.

Pourquoi nous

Wikolabs installe des systèmes IA bâtis sur des modèles open source, chez vous, payés une fois. Pas de boîte noire : vos données, vos prompts et votre historique restent dans votre infrastructure. Nous chiffrons au forfait ou en régie, jamais au ticket ni au token, et nous disons avant signature ce qui marche et ce qui ne marche pas encore.

Ce que nous mettons en place

Concretement : IoTWatch se branche en 30 minutes sur vos équipements existants via MQTT, LoRaWAN ou Modbus, sans passerelle additionnelle. L'IA détecte les dérives avant le seuil critique, escalade automatiquement par SMS/email/appel selon vos règles, et conserve 12 mois d'historique. Résultat : 10 000+ capteurs simultanes, latence < 200ms, uptime 99.99% garanti, zéro alerte manquee. Vos équipes interviennent avant la panne, plus après.

IoT & IA Embarquée

Supervisez vos équipements connectés avec une visibilité totale en temps réel

Des milliers de capteurs dans une usine, une ferme intelligente ou un réseau d'énergie génèrent des flux de données continus. Sans infrastructure adaptée, ces données sont perdues ou consultées en retard. Le système de Monitoring IoT Temps Réel ingère, traite et visualise vos flux de données capteurs en temps réel, détecte les anomalies automatiquement et envoie des alertes aux bonnes personnes avant que les problèmes ne s'aggravent.

Le problème

Les systèmes SCADA traditionnels ont des latences de plusieurs secondes à plusieurs minutes. Les alertes arrivent après l'incident. La gestion des pannes est réactive. Et sans corrélation entre capteurs, les causes racines des problèmes restent difficiles à identifier.

Notre réponse

Un pipeline Kafka ingère les données de vos capteurs (MQTT, HTTP, Modbus) en temps réel. Les données sont traitées par des modèles de détection d'anomalies et visualisées dans Grafana avec des dashboards personnalisés par ligne, zone ou équipement. Les alertes sont envoyées via Slack, SMS ou email avec contexte et suggestion d'action.

Comment nous déployons

  1. 01
    Cartographie des capteurs

    Inventaire de tous vos capteurs, protocoles (MQTT, HTTP, Modbus, OPC-UA), fréquences de mesure et valeurs nominales.

  2. 02
    Pipeline d'ingestion

    Mise en place d'un broker MQTT + Apache Kafka pour l'ingestion haute fréquence. Stockage dans InfluxDB ou BigQuery selon le volume.

  3. 03
    Modèles de détection d'anomalies

    Entraînement de modèles sur vos données historiques pour distinguer comportement normal et anomalies significatives.

  4. 04
    Dashboard Grafana & alertes

    Dashboards par équipement, ligne et zone. Alertes configurables avec logique métier et escalade par niveau de gravité.

Bénéfices concrets

Anomalies détectées en < 30 secondes

Le pipeline temps réel détecte les dérives avant qu'elles deviennent des pannes. Intervention avant impact sur la production.

Visibilité totale du parc

Tous vos équipements sur un seul dashboard. Températures, vibrations, pressions, débits, tout est visible en un coup d'œil.

Coûts de maintenance réduits

La maintenance conditionnelle (intervenir quand nécessaire) remplace la maintenance préventive planifiée. Économie de 20 à 40 % sur les coûts de maintenance.

Questions fréquentes

Quels protocoles IoT supportez-vous ?
MQTT, HTTP/REST, Modbus TCP/RTU, OPC-UA, LoRaWAN, AMQP et les APIs propriétaires de la plupart des équipementiers industriels.
La solution fonctionne-t-elle sur des réseaux industriels isolés (air gap) ?
Oui. Tout le pipeline peut être déployé on-premise sur votre réseau industriel sans connexion internet. Déploiement en DMZ possible.
Quelle fréquence de données peut être ingérée ?
Jusqu'à 100 000 mesures par seconde avec Apache Kafka. Les données haute fréquence (vibrations) peuvent être sous-échantillonnées avant stockage.
Peut-on intégrer des données existantes de notre SCADA ?
Oui. Un connecteur SCADA peut être ajouté pour intégrer les données historiques et les compléter avec les nouvelles sources.

Vos capteurs sur le dashboard en 30 minutes

Compatible avec vos équipements existants. Aucune installation hardware. Essai 30 jours. Aucune carte bancaire.

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