Maintenance prédictive des flottes routières par IA — Montée en compétences | urgenceartisan

La transformation des métiers accélère. La formation Maintenance prédictive des flottes routières par IA vous donne les compétences.

Cette formation pratique permet aux professionnels de la maintenance automobile de maîtriser les outils d'analyse prédictive basés sur l'IA. Vous découvrirez comment exploiter les données des véhicules pour identifier les risques de panne avant leur apparition, optimiser les interventions et améliorer la planification des opérations. Adaptée aux contraintes industrielles, cette approche combine théorie et mise en situation réelle pour une application immédiate en entreprise.

Objectifs

• Comprendre les principes de la maintenance prédictive par IA", "Identifier les données exploitables pour l'analyse des véhicules", "Configurer des modèles d'alerte basés sur l'IA", "Réduire les temps d'immobilisation grâce à la détection précoce des pannes", "Évaluer le retour sur investissement des solutions mises en place"]

Programme

[{"module": "Introduction à la maintenance prédictive par IA", "content": "Historique et enjeux de la maintenance prédictive. Comparaison avec les méthodes traditionnelles. Présentation des technologies d'IA adaptées aux véhicules industriels. Étude de cas d'entreprises ayant implémenté ces solutions.", "duration_hours": 1}, {"module": "Collecte et préparation des données", "content": "Sources de données : capteurs embarqués, historiques de maintenance, données de conduite. Nettoyage et structuration des données. Outils de visualisation pour l'analyse préliminaire. Exercice pratique sur un jeu de données fourni.", "duration_hours": 2}, {"module": "Modélisation et détection des anomalies", "content": "Principes de base des algorithmes de détection d'anomalies. Utilisation d'outils no-code o

Modalités

• Durée : 1 jour (7 heures)
• Format : presentiel
• Tarif : Sur devis , finançable OPCO

Cette formation est dispensée par BusinessDigital.fr, organisme certifié Qualiopi (NDA 84692529769).