Formation AI for Quality Control and Assurance in Production Lines
L'IA pour le Contrôle de Qualité consiste à utiliser la vision par ordinateur et les techniques d'apprentissage automatique pour identifier les défauts, anomalies et déviations dans les processus de production.
Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels du niveau débutant à intermédiaire en qualité qui souhaitent utiliser des outils d'IA pour automatiser les inspections et améliorer la qualité des produits dans les environnements de fabrication.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre comment l'IA est appliquée au contrôle de qualité industriel.
- Collecter et étiqueter des données d'image ou de capteur provenant des lignes de production.
- Utiliser l'apprentissage automatique et la vision par ordinateur pour détecter les défauts.
- Développer des modèles simples d'IA pour la détection d'anomalies et la prévision de rendement.
Format du Cours
- Cours interactif et discussion.
- Nombreuses exercices et pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de Personnalisation du Cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour faire des arrangements.
Plan du cours
Introduction à l'IA dans le Contrôle de Qualité
- Aperçu de l'IA dans les processus de qualité de fabrication
- Applications dans la inspection, la détection des défauts et la conformité
- Avantages et limites du contrôle de qualité piloté par IA
Collecte et Préparation des Données de Qualité
- Types de données utilisés en QA (images, capteurs, journaux de production)
- Annotation de jeux de données visuels avec LabelImg
- Stockage et structure des données pour l'entraînement des modèles
Introduction à Computer Vision pour la QA
- Notions de base du traitement d'image avec OpenCV
- Techniques de prétraitement pour les images industrielles
- Extraction des caractéristiques visuelles pour l'analyse
Machine Learning pour la Détection des Anomalies
- Entraînement de classifieurs simples pour la détection des défauts
- Utilisation de réseaux neuronaux convolutifs (CNN)
- Apprentissage non supervisé pour l'identification d'anomalies
Yield Forecasting avec les Modèles IA
- Introduction aux techniques de régression
- Construction de modèles pour prédire le rendement de production
- Évaluation et amélioration de la précision des prédictions
Intégration de l'IA avec les Systèmes de Production
- Options de déploiement pour les modèles d'inspection
- Edge AI vs. analyse basée sur le cloud
- Automatisation des alertes et rapports qualité
Étude de Cas Pratique et Projet Final
- Développement d'un prototype d'inspection IA end-to-end
- Entraînement et test avec des jeux de données QA échantillonnés
- Présentation d'une solution de contrôle qualité AI fonctionnelle
Résumé et Étapes Suivantes
Pré requis
- Une compréhension des processus de fabrication ou de contrôle de qualité de base
- Familiarité avec les tableurs ou les formulaires numériques de rapports
- Intérêt pour les méthodes de contrôle de qualité basées sur les données
Public cible
- Spécialistes du contrôle de qualité
- Responsables de production
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
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AI for Quality Control and Assurance in Production Lines - Demande d'informations consulting
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Cette formation en présentiel (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels intermédiaires qui souhaitent mettre en place des solutions de maintenance prédictive alimentées par l'IA dans les environnements industriels.
À la fin de cette formation, les participants pourront :
- Comprendre comment la maintenance prédictive diffère des stratégies réactives et préventives.
- Collecter et structurer les données d'équipement pour une analyse alimentée par l'IA.
- Appliquer des modèles d'apprentissage automatique pour détecter les anomalies et prédire les pannes.
- Mettre en œuvre des workflows complets, de la collecte de données aux analyses exploitables.
Format de la formation
- Cours interactif et discussion.
- Exercices pratiques et études de cas.
- Démonstrations en direct et workflows de données pratiques.
Options de personnalisation de la formation
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour arranger cela.
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À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les concepts d’IA pertinents pour l’optimisation manufacturière.
- Collecter et préparer les données de production pour analyse.
- Appliquer des modèles d'apprentissage automatique pour identifier les points de blocage et prédire les échecs.
- Visualiser et interpréter les résultats pour soutenir les décisions basées sur les données.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Cours interactif et discussion.
- De nombreux exercices et pratiques.
- Réalisation pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation du cours
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À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre comment l'IA est appliquée aux activités logistiques et de chaîne d'approvisionnement.
- Utiliser des modèles d'apprentissage automatique pour la prévision de la demande et le contrôle des stocks.
- Analyser les routes et optimiser les transports en utilisant des techniques basées sur l'IA.
- Automatiser la prise de décision dans les entrepôts et les processus de réapprovisionnement.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Conférence interactive et discussion.
- Nombreuses exercices et pratiques.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation du cours
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À la fin de cette formation, les participants pourront :
- Comprendre les principes fondamentaux de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique.
- Identifier les cas d'utilisation clés de l'IA dans la fabrication et l'automatisation.
- Explorer comment l'IA soutient la maintenance prédictive, le contrôle de qualité et l'optimisation des processus.
- Évaluer les étapes impliquées pour lancer des initiatives basées sur l'IA.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Cours interactif et discussion.
- Études de cas réelles et exercices en groupe.
- Cadres stratégiques et conseils d'implémentation.
Options de Personnalisation du Cours
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Atelier Pratique : Mise en œuvre de l'IA Use Case avec des Données Industrielles
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À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Sélectionner et définir des cas d'utilisation pratiques de l'IA dans les domaines opérationnels, qualité ou maintenance.
- Travailler en collaboration au sein des rôles pour développer des solutions d'apprentissage automatique.
- Gérer, nettoyer et analyser divers jeux de données industriels.
- Présenter un prototype fonctionnel d'une solution basée sur l'IA selon un cas d'utilisation sélectionné.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Cours interactif et discussion.
- Exercices en groupe et travaux de projet.
- Implémentation pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin d'organiser cela.
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Cette formation dispensée par un formateur (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels intermédiaires qui souhaitent concevoir, déployer et optimiser les modèles de Digital Twins à l'aide de données en temps réel et d'insights basés sur l'IA.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre l'architecture et les composants des digital twins.
- Utiliser des outils de simulation pour modéliser des systèmes et des environnements complexes.
- Intégrer des flux de données en temps réel dans des modèles virtuels.
- Appliquer des techniques d'IA pour la détection prédictive du comportement et des anomalies.
Format de la formation
- Conférence interactive et discussion.
- Nombreux exercices et pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement lab live.
Options de personnalisation de la formation
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour arranger cela.
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Cette formation dispensée par un formateur (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels avancés des systèmes embarqués et IoT qui souhaitent déployer des systèmes de logique et de contrôle alimentés par l'IA dans les environnements de fabrication où la vitesse, la fiabilité et le fonctionnement hors connexion sont cruciaux.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre l'architecture et les avantages des systèmes d'intelligence artificielle au bord.
- Concevoir et optimiser des modèles IA pour le déploiement sur des dispositifs embarqués.
- Utiliser des outils comme TensorFlow Lite et OpenVINO pour l'inférence à faible latence.
- Intégrer l'intelligence au bord avec des capteurs, des actionneurs et des protocoles industriels.
Format de la formation
- Cours interactif et discussion.
- De nombreux exercices et pratiques.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation de la formation
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
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Cette formation en direct (en ligne ou sur site) animée par un instructeur s’adresse aux équipes de contrôle qualité intermédiaires à avancées, ingénieurs d'automatisation et développeurs qui souhaitent concevoir et mettre en œuvre des systèmes de vision par ordinateur pour la détection de défauts et l'inspection en utilisant des techniques d'intelligence artificielle.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre l'architecture et les composants des systèmes de vision industrielle.
- Construire des modèles IA pour la détection visuelle de défauts en utilisant l'apprentissage profond.
- Intégrer des pipelines d'inspection en temps réel avec des caméras et appareils industriels.
- Déployer et optimiser des systèmes d’inspection pilotés par IA pour les environnements de production.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Cours interactif et discussion.
- De nombreux exercices et pratiques.
- Réalisation pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
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À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre et appliquer des techniques d'IA pour la perception robotique et la fusion sensorielle.
- Développer des algorithmes de planification du mouvement pour les robots collaboratifs et industriels.
- Déployer des stratégies de contrôle basées sur l'apprentissage pour une prise de décision en temps réel.
- Intégrer des systèmes robotiques intelligents dans les flux de travail de usines intelligentes.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Cours interactif et discussion.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire vivant.
Options de Personnalisation du Cours
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