Intelligence artificielle appliquée à la maintenance prédictive des systèmes thermiques industriels | Formation professionnelle webpaper

De la théorie à la pratique : Intelligence artificielle appliquée à la maintenance prédictive des systèmes thermiques industriels met l'accent sur les cas réels.

Les entreprises industrielles et tertiaires dépendent fortement de la fiabilité de leurs systèmes thermiques. Cette formation leur offre une approche concrète pour intégrer l'intelligence artificielle dans la maintenance de ces installations. Les participants découvrent les principes de la maintenance prédictive, les algorithmes adaptés aux données techniques et les solutions logicielles disponibles. Ils apprennent à collecter, analyser et exploiter les données de fonctionnement pour détecter précocement les anomalies. La formation inclut des exercices pratiques sur des cas réels et des retours d'expérience d'entreprises ayant optimisé leur maintenance grâce à l'IA.

Objectifs

• Comprendre les principes de la maintenance prédictive appliquée aux systèmes thermiques", "Identifier les données exploitables pour anticiper les pannes", "Savoir interpréter les alertes générées par des outils d'IA", "Appliquer des solutions simples d'IA pour améliorer la maintenance", "Optimiser la consommation énergétique des installations grâce à l'IA"]

Programme

[{"module": "Maintenance prédictive et IA : concepts clés", "content": "Définition de la maintenance prédictive. Comparaison avec la maintenance corrective et préventive. Avantages pour les systèmes thermiques. Cas d'usage concrets dans l'industrie et le bâtiment. Présentation des algorithmes types (réseaux de neurones, modèles statistiques).", "duration_hours": 1.5}, {"module": "Collecte et préparation des données techniques", "content": "Sources de données : capteurs, historiques de maintenance, relevés énergétiques. Nettoyage et structuration des données. Outils logiciels pour l'acquisition et le stockage. Exemple de jeu de données thermique. Travaux pratiques sur extraction de données.", "duration_hours": 2}, {"module": "Analyse des données et détection d'anomalies", "content": "Méthod

Modalités

• Durée : 1 jour (7 heures)
• Format : presentiel
• Tarif : Sur devis , finançable OPCO

Cette formation est dispensée par BusinessDigital.fr, organisme certifié Qualiopi (NDA 84692529769).