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Plan du cours
Introduction à l'IA dans la fabrication
- Tendances en matière de fabrication intelligente et d'Industrie 4.0
- Aperçu des cas d'utilisation de l'IA dans les opérations
- Indicateurs clés de performance (KPI) et métriques principales
Collecte et préparation des données
- Sources de données de fabrication (capteurs, API, MES)
- Nettoyage et formatage des données en série chronologique
- Utilisation de Pandas et Jupyter pour le prétraitement
Analytique descriptive et diagnostique
- Exploration et visualisation des données
- Analyse des corrélations et identification des causes racines
- Tableaux de bord personnalisés avec Power BI
Machine Learning pour l'optimisation des processus
- Apprentissage supervisé et non supervisé
- Regroupement pour la découverte de motifs
- Régression et classification pour la prédiction
IA pour la maintenance prédictive et la qualité
- Détection d'anomalies et alertes prédictives
- Modèles de prédiction des pannes
- Amélioration de la qualité des produits grâce aux insights issus des modèles
Analytique en temps réel et boucles de rétroaction
- Données en continu et traitement en temps réel
- Intégration avec les systèmes SCADA/MES
- Rétroaction pour les ajustements automatiques du processus
Étude de cas et projet terminal
- Analyse pratique d'ensembles de données réels
- Conception et validation d'un modèle d'optimisation
- Présentation finale du plan d'amélioration piloté par l'IA
Synthèse et prochaines étapes
Pré requis
- Une compréhension des processus de fabrication ou de la gestion des opérations
- Une expérience en analyse de données ou en élaboration de rapports basés sur Excel
- Une familiarité de base avec la programmation ou les scripts
Audience cible
- Ingénieurs de processus
- Superviseurs d'usine
- Professionnels Lean Six Sigma
21 Heures