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Maintenance predictive dans un environnement « industrie 4.0 » - NEW

Objectifs du cours

Les médias parlent souvent de maintenance prédictive mais cela reste encore difficle à aborder lorsque les entreprises veulent ou doivent introduire cette nouvelle technologie.

Pour un certain type d’installation, la maintenace currative et préventive n’est pas adaptée pour des raisons de coûts de rupture ou de sécurité de fonctionnement. La maintenance prédictive permet d’anticiper les défaillances à venir sur une installation de production. Concrètement, il s’agit d’aller au-devant d’une panne ou d’un dysfonctionnement grâce au cumul d’un ensemble de données traités avec de l’intelligence artificielle (AI) pour donner un indicateur pertinent.

Avec la maintenace prédictive, les coûts de maintenance sont réduits de 10 à 40% et le nombre de pannes divisé de moitié, selon un rapport du cabinet McKinsey.

A la suite de cette formation les participants pourront mieux appréender les notions de maintenance prédcitive et définir, pour leur entrepise, qu’elles sont les possibilités de mise en application des outils et des méthodes appropriés.

Public cible

Cette formation s'adresse à toute personne impliquée dans la maintenance. Directeur de production, responsable de maintenance, agent de maintenance, gestionnaire de stock, planifcateur de production.

Contenu

Exposé dynamique et intéractif :

  • Introduction à la philosophie « Industrie 4.0 » - « Maintenance prédictive »
  • Impact de la technologie sur l’organisation, les métiers et les compétences
  • Développement des diverses possibilités d’application de la maintenance prédictive
  • Processus d’implémentation de la maintenance prédictive
  • Difficultés d’implémentation et freins à l’appropriation de la technologie
  • Architecture IoT “Internet of Things” – “Internet des Objets

Méthodes d’acquisition de données

  • Technique de mesure à l’aide de capteurs
  • Technique de transfert des données
  • Technique d’acquisition des données

Traitement des données :

  • Processus de traitement des données
  • Utilisation de l’intelligence artificielle (AI)
  • Restitution des données

Exemples d’appications :

  • Exemple d’applications d’une maintenance prédictive dans les domaines de la robotique et des machines tournantes.
  • Exemple de mise en œuvre de technologies de supervision active et de maintenance prédictive
  • Etude de cas avec travail en groupes
  • Retour d’expérences, par les participanrts, sur les travaux réalisés

Informations et inscription




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Durée

2 jours

Langue du cours

Français

Enseignant(s)

Frédéric Steinmann

Yvan Jacquat