Comment appliquer l’IA en maintenance prédictive sans être Data-Scientist?

La maintenance prédictive suscite un intérêt croissant, parce que vous cherchez à anticiper les défaillances, à améliorer la disponibilité de vos équipements et à optimiser vos coûts de maintenance. Pourtant, dans la réalité, passer de l’ambition à l’application reste souvent difficile. Vous êtes confronté à des projets d’IA industrielle perçus comme complexes, exigeant des compétences pointues en data science, de grands volumes d’historiques de pannes et des ressources spécialisées rarement disponibles pour les équipes maintenance. Dans ce contexte, de nombreuses initiatives restent bloquées au stade du proof of concept, sans déboucher sur un usage concret à l’échelle du parc d’équipements. La question est donc très actuelle : comment tirer parti de l’IA en maintenance prédictive lorsque vous n’êtes pas Data-Scientist ? 

Aujourd’hui, de nouvelles approches rendent cette évolution beaucoup plus accessible. En s’appuyant sur des logiciels capables d’analyser les données issues de capteurs industriels, vous pouvez détecter des dérives de fonctionnement, comprendre les corrélations entre variables et identifier plus rapidement l’origine d’une anomalie, sans devoir développer vous-même des algorithmes complexes. L’IA devient alors un outil d’aide au diagnostic et à la décision, directement exploitable par les experts métier. Ce webinaire vous montre comment aborder cette démarche de manière concrète, à partir de cas réels et de bonnes pratiques applicables dans un environnement industriel.

• Pourquoi de nombreux projets de maintenance prédictive restent bloqués au stade de PoC
• Les limites des approches classiques basées sur les historiques de pannes
• Les principes des approches d’IA adaptées aux environnements industriels
• Comment construire un modèle de détection d’anomalies sans être Data-Scientist
• Comment interpréter les résultats et identifier les capteurs responsables d’une anomalie
• Cas d’usage concrets sur des équipements industriels
• Les bonnes pratiques pour déployer la maintenance prédictive à l’échelle sur un parc d’équipements
• Démonstration d’un cas réel de détection d’anomalie à partir de données capteurs

Vous découvrirez comment rendre l’IA exploitable en maintenance prédictive, même sans expertise en data science. Je leert comment détecter des anomalies à partir de données capteurs, interpréter les résultats et lancer concrètement une démarche dans votre organisation. Participez à ce webinaire pour repartir avec une vision claire, pragmatique et directement utile pour vos équipements.

• Comment l’IA peut être utilisée sans expertise en data science

  - Comment détecter des anomalies sur des équipements à partir de données capteurs

  - Comment interpréter les résultats pour guider le diagnostic maintenance

  - Comment démarrer concrètement un projet de maintenance prédictive dans leur organisation

• € 35 par personne hors tva
• GRATUIT pour les invités d’Amiral Technologies et gratuit pour les membres de la BEMAS.