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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 essentielles
Collecte et préparation des données
- Sources de données de fabrication (capteurs, automates programmables [PLC], MES)
- Nettoyage et formatage des données temporelles
- Utilisation de Pandas et de Jupyter pour le prétraitement
Analytique descriptive et diagnostique
- Exploration et visualisation des données
- Analyse de corrélation et identification des causes profondes
- Tableaux de bord personnalisés avec Power BI
Apprentissage automatique pour l'optimisation des processus
- Apprentissage supervisé et non supervisé
- Clustering 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 des modèles
Analytique en temps réel et boucles de rétroaction
- Flux de données et traitement en temps réel
- Intégration avec les systèmes SCADA/MES
- Rétroaction pour des ajustements automatiques des processus
Étude de cas et projet de synthèse
- Analyse pratique de jeux de données réels
- Conception et validation d'un modèle d'optimisation
- Présentation finale du plan d'amélioration basé sur l'IA
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Comprendre les processus de fabrication ou la gestion des opérations
- Expérience en analyse de données ou en rapports basés sur Excel
- Connaissance de base de la programmation ou du script
Public cible
- Ingénieurs de processus
- Superviseurs d'usine
- Professionnels Lean Six Sigma
21 Heures
