Cette formation professionnelle de 7 heures en présentiel permet aux participants d'acquérir les compétences nécessaires pour intégrer l'intelligence artificielle dans les processus de maintenance des systèmes industriels. Les apprenants étudient les modèles prédictifs adaptés aux données de capteurs, les algorithmes de détection d'anomalies et les outils d'aide à la décision en temps réel. La session combine théorie et exercices pratiques sur des cas concrets issus de l'industrie. Adaptée aux besoins des entreprises, cette formation est éligible aux financements OPCO.
Personnels techniques souhaitant développer des compétences en maintenance prédictive via l'IA pour améliorer la fiabilité des équipements.
Expérience en maintenance industrielle ou en gestion de systèmes de production. Connaissances de base en statistiques et en outils informatiques.
Présentation des concepts clés : apprentissage supervisé/non supervisé, réseaux de neurones, algorithmes de détection d'anomalies. Étude de cas sur l'analyse de données de capteurs. Identification des solutions IA adaptées aux contraintes industrielles (latence, robustesse, interprétation).
Sources de données : capteurs IoT, systèmes SCADA, historiques de maintenance. Nettoyage et structuration des jeux de données. Outils de visualisation et de diagnostic des données. Exercices pratiques sur des jeux de données réels.
Choix des algorithmes (régression, forêts aléatoires, deep learning). Entraînement et validation des modèles. Détection des anomalies et prédiction de RUL (Remaining Useful Life). Exemples concrets avec des outils open source (Python, TensorFlow, scikit-learn).
Connectivité des solutions IA avec les systèmes existants (ERP, MES). Gestion des contraintes temps réel et sécurité des données. Formation des équipes à l'utilisation des outils déployés. Étude des coûts d'intégration et de retour sur investissement.
Surveillance des performances des modèles en production. Mise à jour des algorithmes avec de nouvelles données. Bonnes pratiques pour une maintenance proactive des solutions IA. Évaluation des gains obtenus (réduction des arrêts, optimisation des stocks).
QCM de validation des acquis en fin de formation, étude de cas pratique évaluant la capacité à proposer une solution IA adaptée à un scénario industriel donné.
Formation certifiée Qualiopi, finançable OPCO.