Maîtriser l'IA pour optimiser la maintenance prédictive des bâtiments industriels — Financement OPCO possible | Tondrak
Maîtriser l'IA pour optimiser la maintenance prédictive des bâtiments industriels propose un chemin balisé, du premier module au certificat.
Cette formation professionnelle certifiante s'adresse aux techniciens de maintenance, responsables techniques et gestionnaires de patrimoine souhaitant intégrer l'intelligence artificielle à leur processus de maintenance prédictive. Elle couvre l'analyse des données techniques, la sélection des algorithmes adaptés et l'interprétation des résultats pour anticiper les pannes et optimiser les interventions. Les participants apprennent à configurer des modèles simples, à interpréter des tableaux de bord analytiques et à intégrer ces outils dans leur workflow quotidien. La formation alterne apports théoriques, études de cas concrets et mises en situation professionnelle pour garantir une application immédiate des acquis.
Objectifs
- Comprendre les principes de base de l'IA appliqués à la maintenance des bâtiments", "Savoir analyser des données techniques pour identifier des tendances de défaillance", "Configurer et interpréter des tableaux de bord analytiques pour la maintenance", "Appliquer des algorithmes simples pour prédire les pannes et optimiser les interventions", "Intégrer les outils d'IA dans un processus de maintenance existant"]
Programme
[{"module": "Fondamentaux de l'IA pour la maintenance des bâtiments", "content": "Introduction aux concepts clés de l'IA et de la maintenance prédictive. Présentation des différentes sources de données techniques (capteurs, historiques de maintenance, rapports d'intervention). Analyse des cas d'usage concrets dans le secteur du bâtiment : détection précoce des fuites, suivi des systèmes de chauffage, maintenance des ascenseurs et des équipements électriques. Exercice pratique : identification des données critiques à partir d'un jeu de données réel. Configuration d'un tableau de bord analytique simple pour visualiser les tendances de défaillance. Étude de cas : interprétation des résultats d'un algorithme de détection de pannes et proposition d'actions correctives.", "duration_hours": 7}]
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).