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Plan du cours
Introduction à l'IA dans la fabrication
- Tendances dans la fabrication intelligente et l'Industrie 4.0
- Aperçu des cas d'utilisation de l'IA dans les opérations
- Métriques de performance clés et indicateurs clés de performance (KPI)
Collecte et préparation des données
- Sources de données de fabrication (capteurs, automates programmables (PLC), MES)
- Nettoyage et formatage des données de série chronologique
- Utilisation de Pandas et de Jupyter pour le prétraitement
Analyse descriptive et diagnostique
- Exploration et visualisation des données
- Analyse des corrélations et identification des causes racines
- Tableaux de bord personnalisés avec Power BI
Apprentissage automatique pour l'optimisation des procédés
- Apprentissage supervisé et non supervisé
- Regroupement (clustering) pour la découverte de patterns
- 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 du produit grâce aux informations issues des modèles
Analyse en temps réel et boucles de rétroaction
- Données en continu et traitement en temps réel
- Intégration avec les systèmes SCADA/MES
- Rétroaction pour les ajustements automatiques du procédé
Étude de cas et projet final
- Analyse pratique de jeux de données réels
- Conception et validation d'un modèle d'optimisation
- Présentation finale d'un plan d'amélioration piloté par l'IA
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Une compréhension des processus de fabrication ou de la gestion des opérations
- Une expérience en analyse de données ou en reporting basé sur Excel
- Une familiarité de base avec la programmation ou les scripts
Public cible
- Ingénieurs de procédés
- Supervisants d'usine
- Professionnels Lean Six Sigma
21 Heures