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Plan du cours

Introduction à la maintenance prédictive

  • Qu'est-ce que la maintenance prédictive ?
  • Approches réactive, préventive et prédictive
  • Retour sur investissement réel et études de cas sectorielles

Collecte et préparation des données

  • Capteurs, IoT et journalisation des données dans les environnements industriels
  • Nettoyage et structuration des données pour l'analyse
  • Données chronologiques et étiquetage des pannes

Apprentissage automatique pour la maintenance prédictive

  • Aperçu des modèles d'apprentissage automatique (régression, classification, détection d'anomalies)
  • Choix du modèle approprié pour la prédiction des pannes d'équipement
  • Entraînement, validation du modèle et indicateurs de performance

Construction du workflow prédictif

  • Pipeline de bout en bout : ingestion des données, analyse et alertes
  • Utilisation de plateformes cloud ou de l'informatique 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

  • Prédire des modes de défaillance spécifiques
  • Calcul de la durée de vie utile restante (RUL)
  • Développement de tableaux de bord de santé des actifs

Systèmes de visualisation et d'alerte

  • Visualisation des prédictions et des tendances
  • Définition des seuils et création d'alertes
  • Conception d'informations actionnables pour les opérateurs

Bonnes pratiques et gestion des risques

  • Surmonter les problèmes de qualité des données
  • Éthique et explicabilité dans les systèmes d'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
  • Connaissance de base des concepts d'IA et d'apprentissage automatique
  • Expérience avec les systèmes de collecte et de surveillance des données

Audience cible

  • Ingénieurs de maintenance
  • Équipes de fiabilité
  • Chefs d'exploitation
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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