Maîtriser Maintenance prédictive des systèmes industriels connectés : optimisation par l'IA | Maylab

Vous cherchez à structurer votre montée en compétences ? Le parcours Maintenance prédictive des systèmes industriels connectés : optimisation par l'IA répond à ce besoin.

Cette formation vise à autonomiser les professionnels de maintenance dans l'utilisation des solutions d'intelligence artificielle pour prédire les défaillances des équipements industriels connectés. Les participants découvriront comment exploiter les données issues des capteurs IoT, analyser les tendances et mettre en place des alertes automatisées. L'approche allie théorie et mise en pratique sur des cas concrets d'ateliers industriels, avec un focus sur l'amélioration de la productivité et la réduction des coûts de maintenance. Destinée aux entreprises cherchant à moderniser leurs processus, cette formation s'appuie sur des outils accessibles et des méthodes reproductibles.

Objectifs

• Maîtriser les principes de l'analyse prédictive appliquée à la maintenance industrielle", "Identifier les sources de données exploitables et les intégrer dans un système d'alerte", "Configurer des modèles simples d'IA pour détecter des anomalies sur les équipements", "Prioriser les interventions de maintenance en fonction des risques calculés", "Mettre en œuvre une démarche d'amélioration continue des processus de maintenance"]

Programme

[{"module": "Introduction à la maintenance prédictive et à l'IA industrielle", "content": "Définition des enjeux de la maintenance prédictive. Présentation des technologies sous-jacentes : IoT, capteurs intelligents, plateformes d'analyse. Comparaison maintenance réactive, préventive et prédictive. Cas d'usage concrets en milieu industriel.", "duration_hours": 0.5}, {"module": "Collecte et préparation des données", "content": "Sources de données exploitables : capteurs, historiques de maintenance, ERP. Nettoyage et normalisation des données. Introduction aux outils d'extraction et de visualisation (Power BI, Grafana). Exercice pratique : extraction et préparation d'un jeu de données typique.", "duration_hours": 1.5}, {"module": "Analyse des données et détection d'anomalies", "content": "Pr

Modalités

• Durée : 1 jour (7 heures)
• Format : presentiel
• Tarif : Sur devis , finançable OPCO

Cette formation est dispensée par BusinessDigital.fr, organisme certifié Qualiopi (NDA 84692529769).