Maintenance connectée des systèmes industriels par l'IA — Financement OPCO possible | Datalyse
Le programme Maintenance connectée des systèmes industriels par l'IA a été conçu pour des professionnels en poste.
Cette formation aborde les méthodes d'analyse prédictive des données issues des capteurs et des équipements connectés pour anticiper les pannes et optimiser les interventions de maintenance. Les participants découvrent les outils d'IA adaptés aux environnements industriels et apprennent à configurer des algorithmes simples pour améliorer la disponibilité des machines. Ils maîtrisent également les bonnes pratiques de collecte, de traitement et de visualisation des données en temps réel.
Objectifs
- Comprendre le fonctionnement des systèmes de production connectés et leurs enjeux de maintenance", "Acquérir les bases des algorithmes d'IA utilisables en maintenance industrielle", "Savoir exploiter les données des capteurs pour détecter les anomalies", "Mettre en place un tableau de bord simple pour le suivi de la fiabilité", "Identifier les leviers d'amélioration continue du processus de maintenance"]
Programme
[{"module": "Intégration de l'IA dans la maintenance industrielle", "content": ": Présentation des concepts clés de l'IA dédiés à la maintenance (machine learning, deep learning basiques, jumeaux numériques). Étude de cas concrets de systèmes connectés et leur impact sur les stratégies de maintenance. Exercices pratiques sur la configuration d'algorithmes simples pour l'analyse de données de capteurs. Atelier : création d'un modèle prédictif basique avec un outil accessible (Python, Excel avancé ou logiciel dédié). Apprentissage des méthodes de collecte et de structuration des données industrielles. Présentation des outils de visualisation pour le suivi en temps réel (Power BI, Tableau).", "duration_hours": 7}]
Modalités
- Durée : 1 jour (7 heures)
- Format : presentiel
- Tarif : Sur devis , finançable OPCO
Cette formation est dispensée par BusinessDigital.fr, organisme certifié Qualiopi (NDA 84692529769).