Plan du cours

Introduction à l'IA dans la Manufacture

  • Tendances de la fabrication intelligente et de l'Industrie 4.0
  • Aperçu des cas d'utilisation de l'IA en opérations
  • Métriques clés de performance et indicateurs de performance (KPIs)

Collecte et Préparation des Données

  • Sources de données de fabrication (capteurs, PLC, MES)
  • Nettoyage et formatage des données en série temporelle
  • Utilisation de Pandas et Jupyter pour la préparation des données

Analyse Descriptive et Diagnostique

  • Exploration et visualisation des données
  • Analyse de corrélation et identification de causes racines
  • Tableaux de bord personnalisés avec Power BI

IA pour l'Optimisation des Processus

  • Apprentissage supervisé et non supervisé
  • Regroupement pour la découverte de modèles
  • Régression et classification pour les prédictions

IA pour la Maintenance Prédictive et la Qualité

  • Détection d'anomalies et alertes prédictives
  • Modèles de prédiction des défaillances
  • Amélioration de la qualité du produit par les insights des modèles

Analyse en Temps Réel et Boucles de Retroaction

  • Données en flux et traitement en temps réel
  • Intégration avec les systèmes SCADA/MES
  • Retroaction pour ajustements automatiques des processus

Etude de Cas et Projet Final

  • Analyse pratique des ensembles de données réelles
  • Conception et validation d'un modèle d'optimisation
  • Présentation finale du plan d'amélioration piloté par l'IA

Résumé et Étapes Suivantes

Pré requis

  • Une compréhension des processus de fabrication ou de la gestion opérationnelle
  • Expérience avec l'analyse des données ou le reporting basé sur Excel
  • Connaissance de base en programmation ou scripting

Public cible

  • Ingénieurs processus
  • Responsables d'atelier
  • Professionnels Lean Six Sigma
 21 Heures

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

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