Formation Maintenance prédictive avec l'IA dans la fabrication de semi-conducteurs
L'IA révolutionne la maintenance prédictive dans la fabrication des semi-conducteurs, permettant d'anticiper les pannes d'équipement et de minimiser les temps d'arrêt grâce à l'utilisation de modèles prédictifs.
Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent appliquer les techniques de maintenance prédictive pilotées par l'IA dans la fabrication de semi-conducteurs afin d'améliorer l'efficacité de la production et de réduire les pannes d'équipement inattendues.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Mettre en œuvre des modèles d'IA pour prédire les pannes d'équipement dans la fabrication de semi-conducteurs.
- Analyser les données de maintenance pour identifier les modèles et les tendances indiquant des problèmes potentiels.
- Intégrer la maintenance prédictive pilotée par l'IA dans les flux de production existants.
- Réduire les temps d'arrêt et les coûts de maintenance grâce à une gestion proactive des équipements.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Exposé et discussion interactifs.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire réel.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter.
Plan du cours
Introduction à la maintenance prédictive dans la fabrication de semi-conducteurs
- Aperçu des concepts de maintenance prédictive
- Défis et opportunités dans la fabrication de semi-conducteurs
- Études de cas de maintenance prédictive dans des environnements de fabrication
Collecte et analyse de données pour la maintenance
- Méthodes de collecte des données de maintenance
- Analyse des données historiques pour identifier des modèles
- Utilisation de capteurs et de dispositifs IoT pour la collecte de données en temps réel
Techniques d'IA pour la maintenance prédictive
- Introduction aux modèles d'IA utilisés dans la maintenance prédictive
- Construction de modèles d'apprentissage automatique pour la prédiction des défaillances
- Utilisation de l'apprentissage profond pour la reconnaissance de modèles complexes
Mise en œuvre de solutions de maintenance prédictive
- Intégration de modèles d'IA dans les systèmes de maintenance existants
- Création de tableaux de bord et d'outils de visualisation pour le suivi
- Prise de décision en temps réel et alertes automatisées
Études de cas et applications pratiques
- Examiner les mises en œuvre réussies de la maintenance prédictive
- Analyser les résultats et affiner les modèles pour une meilleure précision
- Pratique avec des ensembles de données et des outils du monde réel
Tendances futures de l'IA pour la maintenance
- Technologies émergentes dans le domaine de la maintenance prédictive
- Orientations futures de l'intégration de l'IA et de la maintenance
- Se préparer aux progrès de la maintenance prédictive
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Expérience des processus de fabrication des semi-conducteurs
- Compréhension de base des concepts d'IA et d'apprentissage automatique
- Familiarité avec les protocoles de maintenance dans les environnements de fabrication
Audience
- Ingénieurs de maintenance
- Scientifiques des données dans les industries manufacturières
- Ingénieurs de procédés dans les usines de semi-conducteurs
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
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- Comprendre les principes de base de l'IA et comment ils s'appliquent à la fabrication de semi-conducteurs.
- Identifier les domaines de la fabrication de semi-conducteurs où l'IA peut être mise en œuvre de manière efficace.
- Utiliser les outils et les techniques de l'IA pour améliorer l'efficacité de la production et le contrôle de la qualité.
- Mettre en œuvre des modèles d'IA de base pour optimiser les processus de fabrication.
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A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les principes fondamentaux du développement d'un chatbot.
- Naviguer sur la Google Cloud Platform et accéder à AutoML.
- Préparer les données pour l'entraînement des modèles de chatbot.
- Former et évaluer des modèles de chatbot personnalisés en utilisant AutoML.
- Déployer et intégrer les chatbots dans différentes plateformes et canaux.
- Contrôler et optimiser les performances des chatbots au fil du temps.
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À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Appliquer des méthodes statistiques fondamentales à la reconnaissance des formes.
- Utiliser des modèles clés tels que les réseaux neuronaux et les méthodes noyau pour l'analyse de données.
- Mettre en œuvre des techniques avancées pour résoudre des problèmes complexes.
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A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Charger des ensembles de données dans DataRobot pour analyser, évaluer et vérifier la qualité des données.
- Construire et former des modèles pour identifier les variables importantes et atteindre les objectifs de prédiction.
- Interpréter les modèles pour créer des informations utiles à la prise de décision.
- Contrôler et gérer les modèles pour maintenir une performance de prédiction optimisée.
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A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Explorer la gamme de produits AutoML pour mettre en œuvre différents services pour divers types de données.
- Préparer et étiqueter des ensembles de données pour créer des modèles ML personnalisés.
- Former et gérer des modèles pour produire des modèles d'apprentissage automatique précis et équitables.
- Faire des prédictions à l'aide des modèles formés pour répondre aux objectifs et aux besoins de l'entreprise.
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- Améliorer et optimiser les applications existantes à l'aide du SDK ML Kit pour le traitement et le déploiement sur l'appareil.
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- Ce cours présente les approches, les technologies et les algorithmes utilisés dans le domaine de la recherche de motifs, tels qu'ils s'appliquent à Machine Vision.
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A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Apprendre à appliquer la méthodologie CRISP-DM, sélectionner les algorithmes d'apprentissage automatique appropriés et améliorer la construction et la performance des modèles.
- Utiliser RapidMiner pour estimer et projeter des valeurs, et utiliser des outils analytiques pour la prévision de séries temporelles.
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Au cours de cette formation, les participants apprendront à utiliser RapidMiner Studio pour la préparation des données, l'apprentissage automatique et le déploiement de modèles prédictifs.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Installer et configurer RapidMiner Studio
- Préparer et visualiser les données avec RapidMiner.
- Valider les modèles d'apprentissage automatique
- Mashup de données et créer des modèles prédictifs
- Opérationnaliser l'analyse prédictive au sein d'un processus métier
- Dépanner et optimiser RapidMiner
Public
- Scientifiques des données
- Ingénieurs
- Développeurs
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- En partie conférence, en partie discussion, exercices et pratique intensive.
Remarque
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter.