A propos de la formation IA pour Industrie 4.0

Cette formation est destinée aux entreprises industrielles souhaitant exploiter l’intelligence artificielle pour optimiser leurs processus de production et de maintenance. Elle permet de mettre en place des solutions de maintenance prédictive, d’automatiser les opérations et de piloter des systèmes robotisés intelligents pour améliorer la productivité et réduire les coûts. Les participants apprendront à analyser les données machines, développer des modèles prédictifs et intégrer des technologies d’IA dans la robotique industrielle. L’objectif est d’anticiper les défaillances, optimiser les opérations et renforcer la compétitivité de l’entreprise dans le contexte de l’Industrie 4.0.

Détails

Categorie : l’Intelligence Artificielle
Duree : 5 jrs

Objectifs pédagogiques de la formation IA pour Industrie 4.0

Comprendre les concepts clés de l’Industrie 4.0 et de la maintenance prédictive

Identifier les opportunités d’application de l’IA dans les processus industriels

Collecter-traiter et analyser les données industrielles pour prédire les défaillances

Mettre en place des modèles de maintenance prédictive efficaces

Optimiser la performance des équipements et réduire les coûts opérationnels

Intégrer l’IA dans la planification et le pilotage de la production.

Qui devrait suivre cette formation IA pour Industrie 4.0 ?

Public visé par la formation IA pour Industrie 4.0

Responsables production, maintenance et ingénierie industrielle. Chefs de projet et managers transformation digitale. Data analysts et data scientists industriels. Consultants et experts en automatisation et Industrie 4.0. Équipes techniques et R&D souhaitant déployer des solutions IA industrielles.

Prérequis de la formation IA pour Industrie 4.0

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Déroulé de la formation IA pour Industrie 4.0

Introduction à l’Industrie 4.0 et à la maintenance prédictive
Concepts, enjeux et bénéfices pour l’entreprise industrielle.

Collecte et traitement des données industrielles
Capteurs IoT, acquisition et structuration des données.

Techniques d’IA appliquées à la maintenance
Machine learning, modèles prédictifs et détection d’anomalies.

Optimisation des processus de production
Analyse des flux et amélioration de l’efficacité opérationnelle.

Déploiement et suivi de la maintenance prédictive
Méthodologie, KPIs et tableaux de bord.

Gestion des risques et fiabilité des équipements
Prévention des pannes et réduction des arrêts non planifiés.

Intégration des solutions AI dans l’écosystème industriel
Outils, plateformes et workflows connectés.

Études de cas et ateliers pratiques
Application sur scénarios industriels réels ou simulés.æ

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Catégorie

l’Intelligence Artificielle

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5 jrs

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