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Plan du cours

Introduction à l'IA générative

  • Aperçu de l'IA dans la fabrication
  • Principes de l'IA générative
  • Applications réelles et études de cas

Optimisation de la conception avec l'IA générative

  • Utilisation de l'IA pour la conception et le développement de produits
  • Étude de cas : conception générative en pratique
  • Stimuler la créativité et l'innovation dans la conception de produits

Maintenance prédictive

  • Mise en œuvre de l'IA pour la prévision de l'entretien des équipements
  • Atelier : création d'un modèle de maintenance prédictive
  • Réduction des temps d'arrêt et des coûts d'entretien grâce à l'IA

Amélioration du contrôle qualité

  • Application de l'IA dans les processus d'assurance qualité
  • Exercice : détection et analyse des défauts pilotées par l'IA
  • Amélioration de la qualité des produits avec des algorithmes d'apprentissage automatique

Analyse des données et prise de décision

  • Interprétation des insights générés par l'IA pour l'amélioration de la production
  • Activité de groupe : scénarios de prise de décision fondée sur les données
  • Utilisation de la visualisation des données pour mieux comprendre les résultats de l'IA

Intégration de l'IA dans les systèmes de fabrication

  • Stratégies pour adopter l'IA dans les flux de travail de fabrication existants
  • Discussion en groupe : surmonter les défis de l'intégration de l'IA
  • Meilleures pratiques pour mettre en œuvre l'IA dans les environnements de fabrication

Tendances futures de l'IA dans la fabrication

  • Exploration des technologies émergentes et de leur impact potentiel
  • Session interactive : se préparer à l'avenir de l'IA dans la fabrication
  • Se maintenir à jour grâce à l'apprentissage continu en IA

Sessions pratiques

  • Projets pratiques utilisant des outils d'IA générative
  • Revues par les pairs et présentations en groupe
  • Projet final : élaboration d'une stratégie d'IA complète pour un scénario de fabrication

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Antécédents en ingénierie manufacturière ou en amélioration des processus
  • Familiarité avec les concepts de base de l'IA et de l'apprentissage automatique
  • Connaissances de base en programmation, idéalement en Python

Audience

  • Ingénieurs en fabrication
  • Spécialistes de l'amélioration des processus
  • Développeurs d'IA
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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