Plan du cours

Fondements de l'Intelligence Artificielle

  • Qu'est-ce que l'IA, l'apprentissage automatique et le deep learning ?
  • Types d'apprentissage : supervisé, non supervisé, par renforcement
  • Mythes et réalités de l'IA dans l'industrie

L'IA dans le Contexte de la Fabrication Intelligente

  • Qu'est-ce qui fait d'une usine une "usine intelligente" ?
  • Le rôle de l'IA dans l'Industrie 4.0 et l'automatisation industrielle
  • Aperçu des technologies enabler (IoT, calcul edge, jumeaux numériques)

Points Clés de la Fabrication

  • Maintenance prédictive et fiabilité du matériel
  • Assurance qualité et détection d'anomalies
  • Optimisation des processus et amélioration des rendements

Comprendre le Cycle de Vie des Données

  • Sensibilisation et collecte des données industrielles
  • Préparation des données et considérations sur la qualité
  • Concepts de base du pilotage décisionnel basé sur les données

Planification et Stratégie des Projets d'IA

  • Identification des cas d'utilisation à fort impact
  • Constitution de l'équipe adéquate et définition des indicateurs de succès
  • Défis courants et stratégies de mitigation

Études de Cas et Applications Industrielles

  • Exemples concrets du secteur automobile, agroalimentaire, pharmaceutique et industries lourdes
  • Leçons tirées des parcours de transformation digitale
  • Facteurs de succès et pièges à éviter

Roadmap pour Commencer

  • Étapes pour lancer une initiative d'IA
  • Considérations technologiques et sélection des fournisseurs
  • Scalabilité, éthique et adaptation de la main-d'œuvre

Résumé et Prochaines Étapes

Pré requis

  • Une compréhension des processus industriels de base ou des opérations d'usine
  • Intérêt pour la transformation numérique ou la stratégie d'innovation
  • À l'aise avec les discussions sur l'adoption technologique

Public cible

  • Directeurs des opérations
  • Exécutifs d'usine
  • Responsables techniques
 14 Heures

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

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