Maintenance Prédictive et Détection des Pannes avec le Machine Learning

Maintenance Prédictive et Détection des Pannes avec le Machine Learning

📌 PROGRAMME DE FORMATION

Maintenance Prédictive et Détection des Pannes avec le Machine Learning

📍 Organisme : Netz Informatique
📆 Durée : 14 heures (2 jours)
🎯 Public cible : Ingénieurs en maintenance industrielle, responsables de production, experts en automatisation, data scientists, développeurs IA spécialisés en industrie, professionnels de la gestion d’actifs et techniciens en supervision de systèmes.


🎯 OBJECTIFS PÉDAGOGIQUES

À l’issue de cette formation, les participants seront capables de :
✅ Comprendre les principes du Machine Learning appliqué à la maintenance industrielle.
✅ Mettre en place une stratégie de maintenance prédictive pour réduire les coûts et améliorer l’efficacité.
✅ Collecter et analyser des données en temps réel issues des capteurs industriels.
✅ Construire des modèles de Machine Learning pour la détection des anomalies et la prévision des pannes.
✅ Intégrer les solutions IA dans un environnement de production et optimiser la gestion des actifs.


📖 CONTENU DE LA FORMATION

📌 MODULE 1 : Introduction à la Maintenance Prédictive et l’IA

🔹 Définition et évolution des stratégies de maintenance : curative, préventive, prédictive
🔹 Présentation des technologies IA utilisées en maintenance
🔹 Impact économique et industriel de la maintenance prédictive
🔹 Étude de cas : Comparaison des approches traditionnelles vs IA appliquée à la maintenance

📌 MODULE 2 : Acquisition et Prétraitement des Données IoT pour la Maintenance

🔹 Collecte des données des capteurs, SCADA, IoT industriels et MES
🔹 Techniques de nettoyage et transformation des données pour une meilleure exploitation
🔹 Approche Edge Computing vs Cloud Computing pour le traitement des données
🔹 Étude de cas : Utilisation des données vibratoires et thermiques pour la maintenance

📌 MODULE 3 : Machine Learning pour la Détection des Pannes

🔹 Types de modèles de Machine Learning appliqués à la maintenance

  • Régressions et séries temporelles
  • Réseaux de neurones et Deep Learning
  • Algorithmes de clustering et détection d’anomalies
    🔹 Déploiement d’un modèle IA pour prédire les pannes en production
    🔹 Atelier pratique : Entraînement et validation d’un modèle de détection de panne

📌 MODULE 4 : Intégration de la Maintenance Prédictive en Entreprise

🔹 Automatisation des alertes de panne et interventions préventives
🔹 Interfaces et tableaux de bord pour la visualisation des prévisions de pannes
🔹 Cas concrets d’intégration avec les systèmes ERP et GMAO (Gestion de Maintenance Assistée par Ordinateur)
🔹 Étude de cas : Optimisation de la chaîne de production avec IA et maintenance prédictive

📌 MODULE 5 : Cybersécurité et Réglementation dans la Maintenance IA

🔹 Protéger les données des équipements et réseaux industriels
🔹 Conformité aux réglementations ISO 55001 et ISO 27001
🔹 Gestion des risques liés à l’intégration de solutions IA dans les systèmes critiques
🔹 Atelier pratique : Sécurisation d’un modèle de maintenance IA contre les cyberattaques


🛠 MÉTHODOLOGIE PÉDAGOGIQUE

🎯 Études de cas industriels et démonstrations pratiques
🎯 Manipulation d’outils de Machine Learning pour la maintenance
🎯 Simulations et exercices sur données réelles issues de capteurs
🎯 Atelier collaboratif sur l’optimisation d’une chaîne de production


✅ PRÉREQUIS & MODALITÉS D’ACCÈS

📌 Pré-requis : Connaissances en maintenance industrielle et/ou bases en Data Science conseillées
📌 Modalité d’accès : Formation en présentiel ou à distance


🎓 MODALITÉS D’ÉVALUATION & CERTIFICATION

📍 Évaluation continue via des mises en pratique et des études de cas
📍 QCM final pour valider les compétences acquises
📍 Certification Netz Informatique délivrée en fin de formation


💶 TARIFICATION & FINANCEMENT

💰 Coût de la formation : 1 400€ / participant
💰 Éligible aux financements CPF, OPCO, Employeurs, Fonds de formation