Se former en Maintenance prédictive des parcs automobiles par l'IA : optimisation des coûts et fiabilité | Arollo

Le programme Maintenance prédictive des parcs automobiles par l'IA : optimisation des coûts et fiabilité a été conçu pour des professionnels en poste.

Cette formation professionnelle enseigne aux participants comment exploiter les données de maintenance et les outils d'intelligence artificielle pour prédire les défaillances mécaniques avant leur occurrence. Les stagiaires apprendront à analyser des jeux de données réels issus de parcs automobiles, à interpréter les indicateurs de performance et à configurer des alertes automatisées. L'objectif est de transformer une maintenance réactive en une stratégie proactive, réduisant ainsi les immobilisations coûteuses et optimisant la durée de vie des véhicules. La démarche s'appuie sur des cas concrets et des exercices pratiques adaptés aux environnements professionnels.

Objectifs

• Comprendre les principes de la maintenance prédictive et ses avantages économiques", "Savoir collecter et structurer les données de maintenance issues des véhicules", "Maîtriser les outils d'analyse de données simples pour détecter des anomalies", "Configurer un système d'alertes automatisées basé sur l'IA", "Appliquer une méthodologie de prise de décision proactive", "Savoir évaluer le retour sur investissement d'une stratégie de maintenance prédictive"]

Programme

[{"module": "Fondamentaux de la maintenance prédictive et IA", "content": "Définition et enjeux de la maintenance prédictive. Différence entre maintenance préventive, corrective et prédictive. Présentation des technologies d'IA appliquées : machine learning supervisé et non supervisé. Exemples concrets de gains mesurables dans l'industrie automobile.", "duration_hours": 1.5}, {"module": "Collecte et structuration des données de maintenance", "content": "Sources de données : capteurs embarqués, historiques de maintenance, rapports techniques. Nettoyage et normalisation des données. Outils de stockage et gestion des bases de données adaptés aux environnements professionnels. Exercice : structurer un jeu de données réel.", "duration_hours": 1.5}, {"module": "Analyse exploratoire et détection

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).