Système de monitoring dédié à la surveillance en temps réel des équipements cryogéniques et des systèmes associés. Il centralise les données de capteurs dans une base MongoDB, les réplique vers un cluster OpenSearch pour les requêtes utilisateurs, et fournit des outils d'analyse prédictive. Utilisé pour détecter des comportements anormaux via des réseaux de neurones entraînés sur des données historiques, permettant une maintenance proactive et une optimisation des performances.

Ce projet permet de traiter et analyser des données énergétiques en temps réel issues de capteurs ou de systèmes de mesure. Il génère des indicateurs clés comme la consommation instantanée, les moyennes horaires ou journalières, et identifie les tendances ou anomalies. Les résultats sont utilisés pour optimiser l'efficacité énergétique, réduire les coûts et améliorer la maintenance prédictive des infrastructures.

Plateforme dédiée à la collecte, au traitement et à la visualisation de données issues de capteurs IoT. Permet aux utilisateurs de surveiller et analyser en temps réel les performances d'équipements industriels ou domestiques connectés, facilitant ainsi la maintenance prédictive et l'optimisation des ressources.