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Maintenance prédictive dans un environnement « industrie 4.0 »

Pour mieux appréhender les notions de maintenance prédictive et définir, pour leur entreprise, quelles sont les possibilités de mise en application des outils et des méthodes appropriées.


Objectifs du cours

Les médias parlent souvent de maintenance prédictive mais cela reste encore difficile à aborder lorsque les entreprises veulent ou doivent introduire cette nouvelle technologie.

Pour un certain type d’installation, la maintenance curative et préventive n’est pas adaptée pour des raisons de coûts de rupture ou de sécurité de fonctionnement. La maintenance prédictive permet d’anticiper les défaillances à venir sur une installation de production. Concrètement, il s’agit d’aller au-devant d’une panne ou d’un dysfonctionnement grâce au cumul d’un ensemble de données traités avec de l’intelligence artificielle (AI) pour donner un indicateur pertinent.

Avec la maintenance prédictive, les coûts de maintenance sont réduits de 10 à 40% et le nombre de pannes divisé de moitié, selon un rapport du cabinet McKinsey.

A la suite de cette formation les participants pourront mieux appréhender les notions de maintenance prédictive et définir, pour leur entreprise, qu’elles sont les possibilités de mise en application des outils et des méthodes appropriés.

Public cible

Cette formation s'adresse à toute personne impliquée dans la maintenance. Directeur de production, responsable de maintenance, agent de maintenance, gestionnaire de stock, planificateur de production.

Contenu

Exposé dynamique et interactif :

  • Introduction à la philosophie « Industrie 4.0 »
  • Introduction à la maintenance prédictive
  • Processus d’implémentation de la maintenance prédictive

Développement du processus d’implémentation de la maintenance prédictive 4.0 dans l’entreprise sous la forme d’un cas concret.

Les chapitres suivants comprennent une partie théorique et une partie pratique :

  • AMDEC « Analyse des risques »
  • Techniques de mesure
  • Modélisation des systèmes
  • Analyse vibratoire
  • Architectures digitales
  • Calcul financier
  • Processus d’implémentation et suivi
  • Retours d’expérience, par les participants, sur les travaux réalisés

Exemples d’applications :

  • Exemple d’applications d’une maintenance prédictive dans les domaines de la robotique et des machines tournantes.
  • Exemple de mise en œuvre de technologies de supervision active et de la maintenance prédictive

inscription

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informations

Durée

1 jour

Coût

Prix early bird : 690.00
Prix normal : 890.00

Langue du cours

Français

Enseignant(s)
teacher 1

Frédéric Steinmann

teacher 2

Yvan Jacquat