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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