Parcours Optimisation des systèmes industriels par l'intelligence artificielle | wbslab

Vous cherchez à structurer votre montée en compétences ? Optimisation des systèmes industriels par l'intelligence artificielle répond à ce besoin.

Cette formation permet aux techniciens et responsables maintenance d'acquérir les compétences pour exploiter l'intelligence artificielle dans la supervision et l'optimisation des systèmes de production. Les participants apprendront à analyser les données issues des capteurs, à configurer des modèles prédictifs et à interpréter les résultats pour anticiper les pannes. L'objectif est de transformer les pratiques de maintenance en passant d'une approche curative à une stratégie proactive, adaptée aux enjeux industriels actuels.

Objectifs

• Comprendre les principes de l'IA appliquée à la maintenance", "Analyser les données des capteurs pour détecter des anomalies", "Configurer un modèle prédictif simple", "Interpréter les alertes générées par l'IA", "Intégrer les outils d'IA dans les processus existants"]

Programme

[{"module": "Fondamentaux de l'IA en maintenance industrielle", "content": "Présentation des concepts clés : apprentissage automatique, réseaux de neurones, cas concrets dans l'industrie. Démonstration d'outils d'analyse de données temps réel. Identification des sources de données utiles pour la maintenance.", "duration_hours": 2}, {"module": "Collecte et préparation des données", "content": "Méthodes de collecte des données (capteurs, SCADA, historiques). Nettoyage et structuration des données. Préparation des datasets pour l'entraînement des modèles. Bonnes pratiques de stockage et de gestion.", "duration_hours": 2}, {"module": "Application pratique : création d'un modèle prédictif", "content": "Choix d'un outil adapté (Python, logiciels dédiés). Paramétrage d'un algorithme de détection

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).