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Plan du cours
Introduction à l'IA dans la Manufacture
- Tendances de la fabrication intelligente et de l'Industrie 4.0
- Aperçu des cas d'utilisation de l'IA en opérations
- Métriques clés de performance et indicateurs de performance (KPIs)
Collecte et Préparation des Données
- Sources de données de fabrication (capteurs, PLC, MES)
- Nettoyage et formatage des données en série temporelle
- Utilisation de Pandas et Jupyter pour la préparation des données
Analyse Descriptive et Diagnostique
- Exploration et visualisation des données
- Analyse de corrélation et identification de causes racines
- Tableaux de bord personnalisés avec Power BI
IA pour l'Optimisation des Processus
- Apprentissage supervisé et non supervisé
- Regroupement pour la découverte de modèles
- Régression et classification pour les prédictions
IA pour la Maintenance Prédictive et la Qualité
- Détection d'anomalies et alertes prédictives
- Modèles de prédiction des défaillances
- Amélioration de la qualité du produit par les insights des modèles
Analyse en Temps Réel et Boucles de Retroaction
- Données en flux et traitement en temps réel
- Intégration avec les systèmes SCADA/MES
- Retroaction pour ajustements automatiques des processus
Etude de Cas et Projet Final
- Analyse pratique des ensembles de données réelles
- Conception et validation d'un modèle d'optimisation
- Présentation finale du plan d'amélioration piloté par l'IA
Résumé et Étapes Suivantes
Pré requis
- Une compréhension des processus de fabrication ou de la gestion opérationnelle
- Expérience avec l'analyse des données ou le reporting basé sur Excel
- Connaissance de base en programmation ou scripting
Public cible
- Ingénieurs processus
- Responsables d'atelier
- Professionnels Lean Six Sigma
21 Heures