Predictive maintenance

Increase your productivity with successful predictive maintenance projects

5

personnes maximum

3j

duration

French

language

Goals

La maintenance prédictive est un outil puissant qui permet d’optimiser les plannings de maintenance d’un parc d’équipements. Cette technologie est basée sur des modèles d’intelligence artificielle qui prédisent les risques de panne et permettent ainsi de réduire les coûts de maintenance et d’augmenter le temps de disponibilité des équipements. 

Cette formation permettra à toute personne intéressée par l’apport que peut fournir une solution de maintenance prédictive de comprendre les étapes clés de la création d’un tel algorithme ainsi que les conditions nécessaires au bon fonctionnement de celui-ci. Dans cette optique, la formation se déroulera en 3 temps:

  • What is predictive maintenance?
  • Architecture cloud 
  • Put into practice



Prerequisites and target audience

Prerequisites:

  • Avoir participé à la formation : Introduction à la Data Science et à l’IA.
  • Notions in maintenance are necessary to allow participants to project themselves into the interest of data science in this area.

Targeted audience : Toute personne travaillant dans un contexte de maintenance: Technicien supérieur, Chef d’équipes, Ingénieur, Commercial, Directeur de maintenance, Directeur industriel.

Educational means

The training alternates between theoretical contributions and participatory sessions, including practical ones. In order to bring out as many questions as possible, the final practical application includes simplified development sessions, supervised by a data scientist who is an expert on the subject.

Training profiles

  • Data Consultant

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Training program

  • Principle
  • Data processing
  • Data science methodology
  • Deployment and performance monitoring
  •  Main principles of the cloud
  • Selection criteria, Pros/Cons and Interfacing 
  • Use cases in aeronautics 
  • Cloud Security
  • Methodology for calculating ROI
  •  Put into practice on a simple case (sensors)
  • Put into practice on a more complex case (Turbojet)

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