Description
L’industrie s’efforce constamment d’obtenir la plus grande disponibilité possible de ses installations (actifs). L’une des façons d’y parvenir est d’éviter les pannes entre deux tâches préventives planifiées.
La maintenance 4.0 – très en vogue de nos jours – prend ici tout son sens. Il s’agit toutefois d’un concept global dont les notions vont de l’identification des besoins à l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) en passant par la connexion des systèmes de mesure.
Au cours de cette formation de trois jours, nous passerons en revue tous ces concepts dans un ordre logique et avec une attention constante à leur applicabilité. Après cette formation, vous aurez toutes les clés en main pour réussir votre programme de maintenance 4.0.
Recommended audience
Responsables et ingénieurs de maintenance, ingénieurs de fiabilité, responsables de production, ingénieurs de processus, responsables de l’informatique et des infrastructures, toute personne impliquée dans l’exploitation et la maintenance des actifs, ou responsable de l’environnement, de la sécurité et/ou de la qualité.
You will learn
Une approche en 7 étapes qui vous aide à mettre en œuvre avec succès un projet 4.0 en utilisant une gestion intelligente des données et mettant l’accent sur la visualisation et la prise de bonnes décisions.
Un trajet d’application est proposé en utilisant des outils définissant les objectifs stratégiques de la société, la matrice de priorisation des projets 4.0 et la value sheet, décrivant le squelette d’un projet 4.0. Pour optimiser votre expérience, nous vous suggérons d’apporter vos propres données de GMAO, lors de votre participation. Ces données seront intégrées à l’outil d’analyse I-Mining, basé sur l’intelligence artificielle (AI – Data Driven), enrichissant la formation par une approche plus personnalisée. L’outil I-mining permet l’analyse automatique des événements et historiques des défaillances remontés dans votre GMAO.
Par la feuille de route « Maintenance 4.0 » de I-care, nous couvrirons les éléments suivants :
- Convertir la détection d’un mode de défaillance en un capteur et un système de mesure adéquats
- Intégrer des paramètres de maintenance et de processus
- Importance des sources de données connectées
- Collecter et importer des données au sein d'un environnement central
- Combiner une vision industrielle avec les aspects des sciences des données
- Importance de la sélection des projets
- Apport des nouvelles méthodes basées sur l'intelligence artificielle dans la maintenance
Course duration
3 JOURS