Logiciels de gestion industrielle

Nous créons, améliorons et intégrons vos systèmes experts (MES, SCADA, ERP, TRG, Kaptik, DMS, GMAO, etc.).

Augmentez la performance de votre usine grâce aux logiciels de gestion industrielle développés et intégrés par KuriosIT.

Nos experts vous accompagnent dans la création, l’optimisation et la modernisation de vos systèmes MES, SCADA, ERP, TRG, GMAO, DMS et autres plateformes spécialisées. Nous vous aidons à connecter, automatiser et orchestrer l’ensemble de vos opérations grâce à des solutions industrielles robustes, sécurisées et parfaitement adaptées à vos besoins.

Logiciel d’usine intelligente Kaptik Plateformes industrielles SCADA

Automatisation des processus Logiciels sur mesure

Mise en place de notre logiciel d’usine intelligente Kaptik

Nous développons notre propre plateforme d’usine intelligente. Modulaire et flexible, elle permet aux manufacturiers de piloter leurs opérations avec efficacité et proactivité grâce à une visibilité en temps réel sur une vaste gamme d’indicateurs de performance.

Le TRG (Taux de Rendement Global) en temps réel est un point de départ, pas une finalité. Kaptik est une plateforme modulaire qui va bien au-delà de la mesure de performance : elle connecte les équipements de production, centralise les rapports, gère les alertes opérationnelles (Andon), et structure le pilotage quotidien des équipes via le module GO-DMS, qui suit les indicateurs SQCLME (santé-sécurité, qualité, coûts, livrables, mobilisation, environnement).

Concrètement, un manufacturier peut démarrer avec le module Connectivité pour obtenir la visibilité sur ses machines, puis activer progressivement les modules Andon, Visibilité et GO-DMS au rythme de sa maturité opérationnelle. Chaque module est personnalisable selon les réalités de l’usine, et la plateforme évolue avec l’organisation — sans avoir à changer de solution.

Oui. Kaptik se connecte à tous les types d’équipements de production, via les protocoles industriels standards ou via des systèmes d’acquisition de données. Du côté des logiciels de gestion, la plateforme s’intègre aux ERP, GMAO et autres outils internes grâce à sa technologie ETL, ce qui permet de croiser la planification de production avec les données terrain en temps réel.

Cette interconnectivité évite la création de silos de données entre le plancher et les équipes de gestion : les superviseurs voient les TRG en direct, les données remontent vers les outils existants, et les écarts déclenchent automatiquement des alertes ou des actions correctives selon les règles définies dans la plateforme. Kaptik s’adapte à l’écosystème en place — il n’exige pas de tout remplacer.

Kaptik est installé directement dans vos infrastructures, sur site. Vos données vous appartiennent entièrement et sont accessibles en tout moment — que ce soit via une connexion directe à l’historien de données ou via l’API de la plateforme pour alimenter vos propres rapports et analyses.

Ce choix d’installation locale est délibéré : dans un environnement manufacturier, la souveraineté des données de production est stratégique. Elle garantit également que la plateforme reste opérationnelle indépendamment de la connectivité internet, et qu’elle s’inscrit dans l’architecture IT/OT segmentée de l’usine. Pour les organisations multi-sites, une seule instance Kaptik peut gérer l’ensemble des usines reliées par un VPN interne.

Développement et intégration de plateformes industrielles de type SCADA

Nous sommes spécialisés dans la conception, le développement et le déploiement de plateformes SCADA basées sur Ignition, afin d’offrir des solutions de supervision modernes, flexibles et évolutives, parfaitement adaptées aux réalités des environnements industriels.

Analyse des besoins opérationnels et conception d’architectures SCADA centralisées ou distribuées basées sur la plateforme Ignition
Développement et configuration de solutions Ignition (HMI, alarmes, historisation, gestion des événements et des recettes)
Intégration des équipements industriels et systèmes de contrôle (PLC, capteurs, protocoles industriels standards)
Intégration native d’Ignition avec les systèmes TI et industriels existants (MES, ERP, GMAO, historiens de données, plateformes analytiques)
Tests fonctionnels, mise en service et accompagnement au démarrage (FAT, SAT)
Documentation technique complète et formation des équipes d’opérations et de maintenance

Les plateformes SCADA propriétaires traditionnelles imposent souvent des licences par client, des architectures rigides et des coûts d’évolution élevés. Ignition adopte un modèle fondamentalement différent : licences illimitées en nombre de clients et de tags, architecture web-native accessible depuis n’importe quel poste ou appareil sans installation locale, et une plateforme ouverte basée sur des standards industriels (OPC UA, MQTT, SQL).

Concrètement, cela se traduit par une plus grande flexibilité pour faire évoluer le système au rythme des opérations, une intégration native avec les systèmes IT existants (MES, ERP, GMAO, historiens de données), et une réduction significative du coût total de possession sur le long terme. Pour les environnements industriels qui évoluent — nouvelles lignes, nouvelles usines, nouveaux équipements — Ignition est conçu pour grandir sans renégocier les licences à chaque étape.

L’un des avantages majeurs d’Ignition est sa capacité à communiquer avec la grande majorité des équipements industriels existants via des protocoles standards : Modbus TCP/RTU, EtherNet/IP, Profinet, DNP3, OPC UA, et bien d’autres. Dans la plupart des cas, les PLC, capteurs et équipements en place peuvent être intégrés sans remplacement matériel.

Le projet débute par une analyse des équipements en production et de leurs protocoles de communication, suivie de la configuration des pilotes de communication dans Ignition et des tests de connectivité en environnement de préproduction. Les tests fonctionnels (FAT en atelier, SAT sur site) valident chaque point d’intégration avant la mise en service, garantissant qu’aucun équipement critique n’est perturbé lors du démarrage. Cette approche préserve les investissements existants tout en modernisant la couche de supervision.

Ignition dispose de connecteurs natifs vers les bases de données SQL, les API REST et les systèmes d’entreprise courants, ce qui en fait une plateforme particulièrement bien positionnée pour la convergence IT/OT. L’intégration avec un ERP (SAP, Oracle, Microsoft Dynamics), un MES ou une GMAO permet de faire circuler les données de production en temps réel vers les systèmes de gestion, et inversement d’envoyer des paramètres ou des ordres de fabrication vers le plancher.

Concrètement, cela peut se traduire par la remontée automatique des TRG (Taux de Rendement Global) vers le MES, la création de bons de travail dans la GMAO déclenchée par des alarmes de production, ou la synchronisation des recettes de fabrication entre l’ERP et les PLC. Chaque intégration est documentée et testée fonctionnellement avant mise en production, avec une architecture qui préserve la segmentation IT/OT recommandée par IEC 62443.

Automatisation des processus avec Microsoft 365 et l’intelligence artificielle

Nous concevons et déployons des solutions d’automatisation basées sur la plateforme Microsoft 365 et l’intelligence artificielle, permettant de structurer, simplifier et fiabiliser vos processus d’affaires tout en maximisant l’adoption par les utilisateurs.

Analyse des processus actuels et identification des opportunités d’automatisation à forte valeur opérationnelle
Conception et configuration de solutions d’automatisation à l’aide des outils Microsoft 365 et Power Platform (Power Automate, Power Apps, Power BI, SharePoint, Copilot, etc.)
Développement et déploiement d’agents IA et de plateformes de workflow à base d’intelligence artificielle (Copilot Studio, n8n, Make, etc.)
Développement de formulaires numériques, workflows automatisés et règles de validation
Intégration des solutions M365 et des agents IA avec les systèmes existants via connecteurs standards ou API (ERP, GMAO, CRM, applications métier, systèmes externes)
Mise en place de tableaux de bord et de rapports pour le suivi des processus et des indicateurs de performance

Le point de départ est une analyse des processus actuels pour identifier les opportunités à forte valeur opérationnelle : tâches répétitives à volume élevé, processus manuels sujets aux erreurs, flux d’approbation non structurés, données éparpillées dans des courriels ou des fichiers Excel. L’objectif est de prioriser les automatisations qui génèrent un gain rapide et mesurable, plutôt que de tout vouloir transformer en même temps.

Cette phase produit une cartographie des processus cibles et un plan d’implémentation séquencé. Les premières solutions déployées — formulaires numériques, workflows d’approbation, tableaux de bord Power BI — servent aussi de démonstration concrète pour faciliter l’adhésion des équipes. L’adoption par les utilisateurs est intégrée dès la conception, pas ajoutée en fin de projet.

Un agent IA est un système capable de raisonner, de prendre des décisions et d’exécuter des actions de façon autonome selon un objectif défini — sans intervention humaine à chaque étape. Contrairement à un chatbot qui répond à des questions, un agent IA peut consulter des données, déclencher des workflows, rédiger des documents, mettre à jour des systèmes et escalader aux bonnes personnes selon le contexte.

Dans un environnement Microsoft 365, les agents IA sont déployés via Copilot Studio et s’intègrent nativement à Teams, SharePoint, Power Automate et les systèmes métier connectés. Des cas d’usage concrets incluent : un agent qui traite automatiquement les demandes entrantes et les route vers le bon département, un agent qui surveille les indicateurs d’un tableau de bord Power BI et alerte proactivement les gestionnaires en cas d’écart, ou un agent qui accompagne les employés dans des processus complexes en leur posant les bonnes questions au bon moment. C’est l’étape au-delà de l’automatisation règlementaire : le processus s’adapte au contexte, pas seulement aux règles prédéfinies.

Au-delà de la Power Platform Microsoft, nous intégrons des plateformes de workflow à base d’IA comme n8n, Make (ex-Integromat) ou des architectures d’agents construites sur des modèles de langage (LLM) selon les besoins du client. Ces plateformes permettent d’orchestrer des flux complexes mêlant actions humaines, règles métier et raisonnement IA — notamment pour des processus qui impliquent plusieurs systèmes hétérogènes.

L’intégration avec les systèmes existants — ERP, GMAO, CRM, bases de données internes — se fait via connecteurs standards ou API REST. Le choix de la plateforme dépend du contexte : Microsoft 365 Copilot et Power Automate sont privilégiés quand l’écosystème Microsoft est déjà en place, tandis que des plateformes comme n8n offrent plus de flexibilité pour des intégrations complexes ou des environnements multi-systèmes. Dans tous les cas, chaque point d’intégration est documenté et testé avant mise en production.

Un tableau de bord ou un agent IA n’a de valeur que si les équipes l’utilisent réellement. L’adoption est l’angle mort de la majorité des projets d’automatisation — les outils sont déployés, mais les comportements ne changent pas.

Notre approche intègre l’adoption dès la conception : les indicateurs et les workflows sont co-définis avec les utilisateurs finaux, pour répondre aux questions qu’ils se posent réellement au quotidien. Les agents IA sont introduits progressivement, avec des périmètres d’action clairs et une supervision humaine maintenue là où elle est nécessaire. La formation des équipes et l’accompagnement au démarrage font partie intégrante de chaque déploiement. L’objectif est que chaque outil devienne un réflexe de travail — pas une couche technologique supplémentaire que les équipes contournent.

Création et évolution de logiciels sur mesure

Nous concevons et faisons évoluer des logiciels sur mesure, incluant de vieilles applications maisons qui ont une dette technologique vers des applications web modernes qui peuvent inclure des fonctionnalités basées sur l’intelligence artificielle.

Analyse de l’existant et évaluation de la dette technologique pour définir une stratégie de modernisation adaptée
Conception d’architectures microservices scalables et développement d’applications web et de services backend, avec intégration des données et des API
Modernisation des systèmes legacy vers des environnements cloud ou hybrides, en intégrant des capacités analytiques et d’intelligence artificielle
Mise en œuvre des bonnes pratiques de qualité logicielle, sécurité, déploiement et transfert de connaissances aux équipes internes

La dette technologique se manifeste rarement par une panne franche — elle s’accumule silencieusement jusqu’à ce que chaque nouvelle fonctionnalité devienne coûteuse, chaque correctif risqué, et chaque départ d’un développeur clé une menace pour la continuité. Les signaux concrets à surveiller : des modifications simples qui prennent des semaines, une impossibilité de faire évoluer le logiciel sans tout casser, des technologies ou langages qui ne sont plus supportés, une dépendance à un seul développeur qui en connaît les rouages, ou une incapacité à s’intégrer avec les outils modernes de l’organisation.

Une évaluation structurée de la dette technologique permet de quantifier ces risques, d’identifier les composantes les plus critiques, et de définir une stratégie de modernisation réaliste — qu’il s’agisse d’une refonte progressive, d’une migration vers le cloud, ou d’un remplacement ciblé des modules les plus problématiques. L’objectif est de prendre des décisions éclairées, pas de tout reconstruire par défaut.

La réponse dépend de trois facteurs : la valeur métier du logiciel existant, l’état de sa base de code, et la tolérance au risque opérationnel pendant la transition. Moderniser un logiciel existant préserve la logique métier accumulée au fil des années — souvent irremplaçable — tout en remplaçant la couche technique vieillissante. C’est généralement l’approche privilégiée quand le logiciel remplit bien sa fonction mais devient difficile à maintenir ou à faire évoluer.

Développer un nouveau logiciel est pertinent quand la dette est si profonde que la modernisation coûterait autant qu’une reconstruction, ou quand les besoins ont tellement évolué que l’existant ne sert plus de bonne base. Dans les deux cas, une architecture microservices moderne permet de procéder par étapes — en remplaçant les composantes une à une plutôt qu’en effectuant une bascule risquée d’un seul coup. Cette approche réduit le risque de rupture de service et facilite le transfert de connaissances vers les équipes internes.

L’intégration de l’IA dans un logiciel sur mesure ne nécessite pas de tout reconstruire. Dans la majorité des cas, elle se fait en ajoutant des services IA via API — modèles de langage (LLM), analyse prédictive, classification, extraction de données — qui s’intègrent à la logique applicative existante. Le logiciel conserve son architecture, et les capacités IA viennent enrichir des fonctionnalités précises : suggestion automatique, détection d’anomalies, génération de contenu, analyse de documents, assistant conversationnel intégré.

Pour les nouvelles applications, l’IA est intégrée dès la conception dans l’architecture : pipelines de données, couches d’inférence, gestion des modèles et des versions. Dans les deux cas, l’implémentation suit les bonnes pratiques de qualité logicielle et de sécurité — les données sensibles ne quittent pas l’environnement sans contrôle, et les fonctionnalités IA sont testées et documentées comme n’importe quelle autre composante du système.

La transition vers un logiciel modernisé est souvent la phase la plus risquée du projet — et la plus sous-estimée. Une approche éprouvée consiste à opérer les deux systèmes en parallèle pendant une période définie, en basculant les utilisateurs progressivement par module ou par département plutôt qu’en une seule mise en production globale.

La préservation des connaissances passe par une phase de documentation et d’analyse de l’existant en début de projet : règles métier implicites, cas particuliers, logiques cachées dans le code. Ces connaissances sont formalisées et intégrées dans le nouveau système avant que l’ancien ne soit retiré. Le transfert de connaissances vers les équipes internes — documentation technique, formation, accès au code source — fait partie intégrante de chaque livraison, pour que l’organisation ne se retrouve pas à nouveau dépendante d’un prestataire externe.

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