Cette formation professionnelle unique est conçue pour les entreprises industrielles souhaitant moderniser leurs processus de maintenance. Elle aborde l’intégration de l’intelligence artificielle dans la surveillance des équipements connectés, avec un focus sur l’analyse des données temps réel et l’anticipation des pannes. Par une approche pratique, les participants apprennent à configurer des capteurs intelligents, interpréter les indicateurs de performance et mettre en place des algorithmes de maintenance prédictive. La formation inclut des études de cas concrets et des exercices sur des plateformes industrielles simulées pour garantir une application immédiate en entreprise.
Cette formation s’adresse aux professionnels de la maintenance industrielle confrontés à la transformation numérique de leurs systèmes.
Connaissances de base en maintenance industrielle et en utilisation de capteurs. Expérience en environnement industriel souhaitable mais non obligatoire. Niveau technicien ou équivalent.
Présentation des enjeux de la maintenance connectée. Panorama des technologies : IoT, capteurs intelligents, plateformes cloud. Rôle de l’IA dans l’analyse des données industrielles. Étude de cas : amélioration de la fiabilité grâce à l’IA.
Sélection et installation de capteurs pour la mesure de paramètres critiques (vibrations, température, pression). Configuration des systèmes de collecte de données. Nettoyage et structuration des données pour l’analyse. Exercice pratique : mise en place d’un tableau de bord temps réel.
Méthodes d’analyse des KPI : seuils d’alerte, tendances, corrélations. Techniques de détection d’anomalies par l’IA : algorithmes simples (régression, classification). Utilisation d’outils d’analyse (Python, Power BI, solutions industrielles). Étude de cas : identification d’une défaillance avant arrêt de production.
Principe de la maintenance prédictive : prédiction des pannes et planification des interventions. Intégration des algorithmes dans les processus industriels. Limites et contraintes : précision, coût, maintenance des modèles. Planification d’un projet de maintenance prédictive dans son entreprise.
Partage des retours d’expérience des participants. Identification des écueils courants et solutions. Ressources pour approfondir : formations complémentaires, outils open-source, communautés techniques.
Évaluation pratique en fin de session : mise en situation sur un cas réel avec présentation des solutions retenues.
Formation certifiée Qualiopi, finançable OPCO.