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Plan du cours
Introduction à l'IA dans la fabrication
- Tendances en fabrication intelligente et Industrie 4.0
- Aperçu des cas d'usage de l'IA dans les opérations
- Métriques de performance clés et KPI
Collecte et préparation des données
- Sources de données de fabrication (capteurs, PLC, MES)
- Nettoyage et mise en forme des données en série temporelle
- Utilisation de Pandas et de Jupyter pour le prétraitement
Analytique descriptive et diagnostique
- Exploration et visualisation des données
- Analyse de corrélation et identification des causes racines
- Tableaux de bord personnalisés avec Power BI
Apprentissage automatique pour l'optimisation des processus
- Apprentissage supervisé et non supervisé
- Regroupement pour la découverte de motifs
- Régression et classification pour la prédiction
IA pour la maintenance prédictive et la qualité
- Détection d'anomalies et alertes prédictives
- Modèles de prédiction des pannes
- Amélioration de la qualité des produits grâce aux insights des modèles
Analytique en temps réel et boucles de rétroaction
- Données en flux et traitement en temps réel
- Intégration avec les systèmes SCADA/MES
- Rétroaction pour les ajustements automatiques des processus
Étude de cas et projet terminal
- Analyse pratique de jeux de données du monde réel
- Conception et validation d'un modèle d'optimisation
- Présentation finale du plan d'amélioration piloté par l'IA
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Une compréhension des processus de fabrication ou de la gestion des opérations
- De l'expérience en analyse de données ou en rapports basés sur Excel
- Une familiarité de base avec la programmation ou le script
Public cible
- Ingénieurs de procédé
- Superviseurs d'usine
- Professionnels Lean Six Sigma
21 Heures
