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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

Nombre de participants


Prix par participant

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