Optimisation des Processus de Maintenance par l'Intelligence Artificielle Industrielle : programme complet | Alsaconcept
Les entreprises qui investissent dans la formation de leurs équipes prennent de l'avance. Optimisation des Processus de Maintenance par l'Intelligence Artificielle Industrielle en fait partie.
Cette formation professionnelle de 7 heures en présentiel vise à transformer la gestion de la maintenance en entreprise par l'utilisation opérationnelle de l'intelligence artificielle. Les participants apprendront à identifier les données pertinentes, configurer des algorithmes simples et interpréter les résultats pour anticiper les pannes et optimiser les interventions. Des cas pratiques sur des équipements industriels réels permettront d'appliquer immédiatement les concepts acquis. La formation s'adresse aux responsables maintenance, ingénieurs production et techniciens spécialisés souhaitant moderniser leurs processus avec des outils IA accessibles. Un accompagnement post-formation est inclus pour assurer une mise en œuvre réussie dans l'entreprise.
Ce que vous allez apprendre
- Maîtriser les principes de base de l'IA applicables à la maintenance industrielle
- Identifier et collecter les données pertinentes pour la maintenance prédictive
- Configurer des algorithmes simples pour la détection d'anomalies
- Interpréter les résultats des outils IA pour planifier les interventions
- Mettre en place une démarche d'amélioration continue des processus de maintenance
Déroulé du programme
Modalités
- Durée : 1 jour (7 heures)
- Format : presentiel
- Tarif : Sur devis , finançable OPCO
- Prérequis : Avoir des bases techniques en maintenance industrielle ou production. Connaissances basiques en traitement de données un plus. Posséder un ordinateur portable pour les exercices pratiques.
- Public : Toute entreprise industrielle souhaitant moderniser sa maintenance grâce à l'intelligence artificielle opérationnelle.
📌 Cette formation est référencée et dispensée par BusinessDigital.fr, organisme certifié Qualiopi (NDA 84692529769).