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Les réseaux de neurones au service de l’industrie 4.0

IA4.0

Vous saurez :
– Collecter des données pertinentes de la production
– Démystifier les techniques de l’intelligence artificielle au service de l’industrie du procédé
– Comprendre le fonctionnement des outils de l’IA utilisés dans le contrôle-commande des procédés

OBJECTIFS

• Présenter un panorama des opportunités et technologies des réseaux de neurones au service de l’industrie des procédés continus
• Expliquer des techniques pouvant apparaître complexes en milieu industriel
• Présenter les domaines d’applications de ces outils : optimisation de qualité, maintenance préventive
• Évaluer les avantages et les limites des techniques d’intelligence artificielle dans des applications de modélisation du procédé, d’optimisation de la qualité et de 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…

MÉTHODE PÉDAGOGIQUE

• Alternance d’exposé théorique pour expliquer les fondements de ces techniques avec des exercices de mise en application sur PC.
• Présentation de retours d’expérience.

PUBLIC

• Techniciens supérieurs ou ingénieurs des services contrôle de procédé, contrôle avancé
• Bureau d’études

PRÉREQUIS

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

PROGRAMME

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 pour minimiser le nombre d’essais lors d’une modélisation avec des réseaux de neurones

APPLICATIONS
• Mise en œuvre 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 au service du procédé industriel

TRAVAUX PRATIQUES (40%)
• 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

15 h sur 2 jours

HORAIRES

mardi 9 h – mercredi 17 h

TARIF

1 655 € HT

LIEUX

Arles

Nature des
connaissances

Perfectionnement des connaissances

Modalités d’évaluation

Non soumis à évaluation

Niveau acquis

Maitrise

Responsable

Joëlle MALLET

Formateur principal

Joëlle MALLET

INFORMATIONS COMPLÉMENTAIRES

Formateur expert en Contrôle Avancé.
À l’issue de la formation : Remise d’une attestation de formation avec ou sans évaluation des acquis.
Évaluation de la formation par les stagiaires.
Les repas sur Arles vous sont offerts.

TRAVAUX PRATIQUES

40 %

Les réseaux de neurones au service de l’industrie 4.0

IA4.0

Vous saurez :
– Collecter des données pertinentes de la production
– Démystifier les techniques de l’intelligence artificielle au service de l’industrie du procédé
– Comprendre le fonctionnement des outils de l’IA utilisés dans le contrôle-commande des procédés

OBJECTIFS

• Présenter un panorama des opportunités et technologies des réseaux de neurones au service de l’industrie des procédés continus
• Expliquer des techniques pouvant apparaître complexes en milieu industriel
• Présenter les domaines d’applications de ces outils : optimisation de qualité, maintenance préventive
• Évaluer les avantages et les limites des techniques d’intelligence artificielle dans des applications de modélisation du procédé, d’optimisation de la qualité et de 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…

MÉTHODE PÉDAGOGIQUE

• Alternance d’exposé théorique pour expliquer les fondements de ces techniques avec des exercices de mise en application sur PC.
• Présentation de retours d’expérience.

PUBLIC

• Techniciens supérieurs ou ingénieurs des services contrôle de procédé, contrôle avancé
• Bureau d’études

PRÉREQUIS

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

PROGRAMME

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 pour minimiser le nombre d’essais lors d’une modélisation avec des réseaux de neurones

APPLICATIONS
• Mise en œuvre 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 au service du procédé industriel

TRAVAUX PRATIQUES (40%)
• 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

15 h sur 2 jours

HORAIRES

mardi 9 h – mercredi 17 h

TARIF

1 655 € HT

LIEUX

Arles

Nature des
connaissances

Perfectionnement des connaissances

Modalités d’évaluation

Non soumis à évaluation

Niveau acquis

Maitrise

Responsable

Joëlle MALLET

Formateur principal

Joëlle MALLET

INFORMATIONS COMPLÉMENTAIRES

Formateur expert en Contrôle Avancé.
À l’issue de la formation : Remise d’une attestation de formation avec ou sans évaluation des acquis.
Évaluation de la formation par les stagiaires.
Les repas sur Arles vous sont offerts.

TRAVAUX PRATIQUES

40 %