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SYI-020N
Maintenance et logistique - 2023 Nouveauté

Mise en oeuvre d'un projet de maintenance prédictive

BUT :

Cette formation permettra aux stagiaires d’acquérir les connaissances nécessaires à l’initialisation et au déploiement d’une stratégie de maintenance prédictive.

A l’issue de la formation, les stagiaires seront en mesure de piloter un projet incluant la maintenance prédictive et plus largement d’évaluer les bénéfices comparatifs des solutions possibles.

DUREE ET EMPLOI DU TEMPS :

Ce stage dure 5 jours (34 heures)

ESPRIT GENERAL :

La formation articule cours, débat, QCM et TP permettant au stagiaire de s’approprier les fondamentaux d’un projet de maintenance prédictive, tout en étant pragmatique. Le stagiaire mène une réflexion critique sur chaque composante du projet en s’appuyant sur le retour d’expérience des formateurs, tout en mettant en pratique, de manière incrémentale, les concepts présentés.

PREREQUIS :

Niveau du stage : Perfectionnement

Cette formation s'adresse à :

- des cadres et ingénieurs ayant des responsabilités de pilotage de projets dans lesquels une politique de maintenance prédictive est envisagée.

- des responsables "innovation" au sein d'une direction stratégique oyu  de la transformation numérique

- des responsables de maintenance accompagnant la mise en place d'une stratégie de maintenance prédictive sur des systèmes en service ou à venir.

Pour que le stage soit pleinement profitable, une première expérience dans la mise en place ou l'utilisation d'un système prédictif est conseillé. Il n'est pas requis d'avoir des compétences en algorithmie. 

ANIMATEUR(S) :

Dr. Jean-Baptiste LEGER :

Directeur Général et co-fondateur de PREDICT en 1999. Il est consultant senior en technologies PHM (Prognostic and Health Management). Son expérience de près de 20 ans sur les systèmes de CBM (Condition-Based Maintenance) et de PHM inclut de fortes connaissances en détection et isolation de panne, surveillance conditionnelle, tolérance aux fautes, thérapie proactive, pronostic, bilan de santé et e-maintenance. Il est membre actif de plusieurs sociétés savantes et auteurs de plusieurs publications scientifiques.

SOMMAIRE :

  • Jour 1 :

-Introduction et expérience des stagiaires

-Technologies courantes utilisées

Capteurs, BIT…

-Ouverture sur les technologies nouvelles

Analyse d’images, IoT…

-QCM

  • Jour 2 :

-TP : Mettre en place un suivi prédictif sur un drone + débat sur les limites atteintes

-Doctrine et organisation d’une politique de maintenance prédictive

-Système d’information et gestion des données

-IT support et interfaces (cybersécurité…)

-QCM

  • Jour 3 :

-Concepts : analyses fonctionnelles et dysfonctionnelles

-Méthodologie de développement d’un suivi prédictif

-TP : Analyse fonctionnelle et dysfonctionnelle d’un drone

-Chaîne de traitement des données #1

Approche modèle, IA/ ML, Apprentissage profond…

-Atelier : paramètre et symptôme

  • Jour 4 :

-Chaîne de traitement des données #2

-Techniques de comparaison et caractérisation flotte

-TP : algorithmes d’exploitation sur jeu de données

-Place du prédictif dans les technologies globales de suivi

  • Jour 5 :

-Référentiel normatif et guides

-Spécification d’une technologie prédictive

-Approche par les objectifs

-Evaluation du retour sur investissement

-QCM final

DATE(S) :

à TOULOUSE :  nous consulter (ancienne date : Du 18 au 22 Septembre 2023)

PRIX :

3 000 € HT (TVA 20 %) voir conditions générales

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