fiche formation
IA-602
Comprendre les principes de la maintenance prédictive et l'apport de l'Intelligence Artificielle
La maintenance prédictive promet de passer de la réparation curative à l'anticipation des défaillances.
Mais comment fonctionne-t-elle vraiment ? Quelles données collecter ? Comment l'IA analyse-t-elle ces données ? Cette formation démystifie la maintenance prédictive et donne aux techniciens et responsables maintenance les clés pour comprendre, interpréter et exploiter ces nouvelles technologies. JOUR 2 Séquence 5 - Interpréter les alertes et indicateurs (2h) * Les indicateurs de santé des équipements (Health Index) * Comprendre une alerte prédictive : que signifie-t-elle ? * Niveaux d'alerte : attention, alarme, critique * Analyser les tendances et évolutions * Diagnostic associé : de quoi s'agit-il probablement ? * Corréler avec l'historique de maintenance * Décider : intervenir maintenant ou attendre ? * Documenter et capitaliser sur les prédictions Exercices pratiques sur cas réels Séquence 6 - Cas pratiques d'application (2h) * Cas 1 : Surveillance vibratoire d'un moteur électrique * Cas 2 : Prédiction de défaillance sur pompe centrifuge * Cas 3 : Analyse thermique sur armoire électrique * Cas 4 : Détection de fuite par ultrasons * Analyse des données, interprétation, décision * Discussion collective sur les cas Ateliers sur données réelles ou simulées Séquence 7 - Mettre en uvre un projet de maintenance prédictive (2h) * Par où commencer ? Identifier les équipements critiques * Matrice criticité / instrumentabilité * Définir le périmètre pilote * Étapes d'un projet : POC, pilote, déploiement * Ressources nécessaires : compétences, budget, temps * Facteurs clés de succès * Pièges à éviter * Accompagnement du changement : faire adhérer les équipes Atelier : ébauche d'un projet pour son site Séquence 8 - Synthèse et perspectives (1h) * Ce qu'il faut retenir * Évolutions à venir : IA générative, jumeaux numériques * Articulation avec l'IA générative (ChatGPT & co) * Plan d'action individuel * Questions/réponses Formalisation des acquis et engagements.
À l'issue de la formation, le participant sera en mesure de :
Expert en maintenance industrielle et fiabilité, avec une expérience des projets de maintenance prédictive. Il vulgarise les concepts d'IA et de data science pour les rendre accessibles aux professionnels de la maintenance.