Plan du cours

Introduction à la maintenance prédictive

  • Qu'est-ce que la maintenance prédictive ?
  • Approches préventives vs. correctives vs. prédictives
  • ROI réel et études de cas industrielles

Collecte et Préparation des Données

  • Capteurs, IoT et journalisation des données dans les environnements industriels
  • Nettoyage et structuration des données pour l'analyse
  • Données de séries temporelles et étiquetage des défaillances

Modèles d'apprentissage automatique pour la maintenance prédictive

  • Aperçu des modèles d'apprentissage automatique (régression, classification, détection d'anomalies)
  • Choix du bon modèle pour la prédiction des défaillances de l'équipement
  • Formation, validation et métriques de performance du modèle

Construction du Workflow Prédictif

  • Pipeline end-to-end : ingestion des données, analyse et alertes
  • Utilisation de plateformes cloud ou calcul en périphérie pour l'analyse en temps réel
  • Intégration avec les systèmes CMMS ou ERP existants

Modélisation des Modes de Défaillance et de l'Indice de Santé des Actifs

  • Prédiction des modes spécifiques de défaillance
  • Calcul du Temps Restant Avant Échec (TRE)
  • Développement de tableaux de bord sur la santé des actifs

Systèmes de Visualisation et d'Alertes

  • Visualisation des prédictions et des tendances
  • Définition de seuils et création d'alertes
  • Conception d'insights opérationnels pour les utilisateurs

Meilleures Pratiques et Risk Management

  • Surmonter les problèmes de qualité des données
  • Éthique et explicabilité dans les systèmes IA industriels
  • Gestion du changement et adoption au sein des équipes

Résumé et Prochaines Étapes

Pré requis

  • Compréhension des équipements industriels et des flux de travail de maintenance
  • Familiarité de base avec les concepts d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique
  • Expérience dans la collecte et le suivi des systèmes de données

Public cible

  • Ingénieurs en maintenance
  • Équipes de fiabilité
  • Responsables d'exploitation
 14 Heures

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

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