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Plan du cours

Introduction à la maintenance prédictive

  • Qu'est-ce que la maintenance prédictive ?
  • Approches réactive, préventive et prédictive
  • Retour sur investissement (ROI) réel et études de cas sectorielles

Collecte et préparation des données

  • Capteurs, IoT et journalisation des données dans les environnements industriels
  • Nettoyage et structuration des données pour l'analyse
  • Données temporelles et étiquetage des défaillances

Apprentissage automatique pour la maintenance prédictive

  • Aperçu des modèles d'apprentissage automatique (régression, classification, détection d'anomalies)
  • Choix du modèle adapté à la prédiction des pannes d'équipement
  • Entraînement, validation et métriques de performance du modèle

Construction du workflow de maintenance prédictive

  • Pipeline de bout en bout : ingestion des données, analyse et alertes
  • Utilisation de plateformes cloud ou de l'informatique en périphérie pour l'analyse en temps réel
  • Intégration aux systèmes CMMS ou ERP existants

Modélisation des modes de défaillance et de l'indice de santé

  • Prédiction des modes de défaillance spécifiques
  • Calcul de la durée de vie restante (RUL - Remaining Useful Life)
  • Développement de tableaux de bord de santé des actifs

Systèmes de visualisation et d'alerte

  • Visualisation des prédictions et des tendances
  • Définition des seuils et création d'alertes
  • Conception d'informations exploitables pour les opérateurs

Bonnes pratiques et gestion des risques

  • Surmonter les problèmes de qualité des données
  • Éthique et explicabilité dans les systèmes d'IA industriels
  • Gestion du changement et adoption au sein des équipes

Synthèse et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension des équipements industriels et des workflows de maintenance
  • Familiarité de base avec les concepts de l'IA et de l'apprentissage automatique
  • Expérience avec les systèmes de collecte et de surveillance des données

Public cible

  • Ingénieurs de maintenance
  • Équipes fiabilité
  • Responsables des opérations
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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