Les arrêts imprévus dans les usines coûtent cher. Entre pertes de production, main-d'œuvre inactive et perturbations de la chaîne logistique, le coût réel peut représenter des millions chaque année. La maintenance prédictive par IA change la donne en permettant de détecter les problèmes avant qu'ils ne provoquent des pannes, grâce à l'analyse des données industrielles et à l'apprentissage automatique . Ce guide pratique offre un plan étape par étape pour mettre en place des systèmes de maintenance prédictive fiables et efficaces. Il couvre la collecte et le nettoyage des données, la sélection et l’ingénierie des caractéristiques, le développement de modèles prédictifs, le déploiement en production et l’intégration dans les flux de travail de maintenance existants. Avec ce livre, vous apprendrez à : • 🚀 Comprendre les fondements et mécanismes de la maintenance prédictive • 🧠 Quantifier le coût des temps d'arrêt et prioriser les équipements critiques • ⚙️ Collecter, nettoyer et structurer les données issues de capteurs et systèmes industriels • 🔌 Sélectionner et intégrer les capteurs IoT et les plateformes Edge computing • 📊 Développer, évaluer et déployer des modèles prédictifs fiables • 🛠️ Concevoir des pipelines de données et lacs de données pour l’analyse à grande échelle • 📈 Mesurer le retour sur investissement et l’impact opérationnel des programmes • 🔒 Garantir la sécurité, la gouvernance et l’éthique des données industrielles Chaque chapitre combine théorie et pratique avec des exemples concrets, des checklists et des recommandations pour que la mise en œuvre soit directement applicable aux environnements industriels réels. Ce livre est destiné aux ingénieurs, data scientists, responsables de production et dirigeants souhaitant réduire les temps d’arrêt, optimiser la production et tirer parti de l’intelligence artificielle pour une fabrication plus intelligente.
