IA : Techniques et opportunités de l'intelligence artificielle au service de l'industrie

> Offrir un panorama des opportunités et technologies de l’intelligence artificielle au service de l’industrie des procédés continus.
> Démystifier des techniques pouvant apparaitre complexes en milieu industriel.
> Présenter les domaines d’applications de ces outils : optimisation de qualité, maintenance préventive.
> Présenter quelques techniques d’intelligence artificielle utilisables dans l’industrie des procédés continus.
> Présenter des exemples en : modélisation du procédé, optimisation de la qualité, maintenance préventive.
> Redonner un sens aux données de la production historisées pour construire des modèles non-linéaires boites-noires et comparer les résultats issus de ces modèles aux connaissances métiers.

METHODE PEDAGOGIQUE

> Alternance d’exposés sur les principes généraux et de mises en œuvre pratiques sur des cas concrets d’application.
> Exposés de la méthodologie de modélisation et de diagnostic par réseaux de neurones.
> Présentation de réalisations industrielles.

PREREQUIS

Bonne connaissance de l’environnement du contrôle-commande des procédés industriels

PUBLIC

Techniciens supérieurs, Ingénieurs des services de contrôle de procédés, études process, ingénierie, recherche et développement, contrôle avancé.

INTRODUCTION

> Les techniques d’intelligence artificielle existent depuis plus de 30 ans : méthodes statistiques simples, régression PLS, réseaux de neurones, modèles de krigeage, algorithmes génétiques.
Quelles raisons expliquent l’engouement généralisé pour l’IA ?

LES RESEAUX DE NEURONES

> Introduction aux réseaux de neurones.

> Définition d’un neurone formel et d’un réseau de neurones.

> Les algorithmes d’apprentissage adaptés aux réseaux de neurones.

>L’intérêt des réseaux de neurones par rapport à des méthodes statistiques classiques.

>Utilisation de la connaissance physico chimique d’un procédé pour structurer un réseau de neurones.

>Plan d’expériences : comment recueillir des données pour constituer une base d’apprentissage et base de test.

>Les stratégies expérimentales possibles pour minimiser le nombre d’essais lors d’une modélisation avec des réseaux de neurones.

EXEMPLES D’APPLICATIONS INDUSTRIELLES

> Mise en oeuvre de réseaux de neurones artificiels dans un cas industriel (méthodologie, configuration des données, gestion des bases de cas …).
> Retours d’expérience : les atouts de cette technique en production

TRAVAUX PRATIQUES

> Méthodologie d’élaboration d’un plan d’expérience.

> Application d’un réseaux de neurones sur des données industrielles en vue d’établir un modèle prédictif pouvant avoir des applications en maintenance prédictive.

Durée

2 jours / 15 h 00

Horaires

du mercredi 9h00
au jeudi 17h00

Nature des connaissances

Perfectionnement des connaissances

Modalités d’évaluation

Non soumis à évaluation

Niveau acquis

Maîtrise

Tarif

1500€ HT

Participants

Mini: 3 – Maxi: 8

Responsable

Joëlle MALLET

Formateur

Ce stage est susceptible d’étre
animé par un autre formateur

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formateurs

Dates 2020

Arles

03 Juin au 04 Juin

28 Octobre au 29 Octobre

Formation disponible en INTRA à la demande.

Travaux Pratiques

INFORMATIONS COMPLEMENTAIRES

Formateur expert en Instrumentation et Régulation.
A l’issue de la formation : Remise d’une attestation de formation avec ou sans évaluation des acquis.
Sur Arles, les repas de midi sont offerts.

Contrôle Avancé

Contrôle Avancé

Contrôle Avancé

Contrôle Avancé

DOMAINES TECHNIQUES