Analyse de données pour l'automatisation industrielle
( 25 Modules )
module #1 Introduction à l'automatisation industrielle Vue d'ensemble de l'automatisation industrielle, de son importance et du rôle de l'analyse de données dans l'optimisation des processus industriels.
module #2 Principes fondamentaux de l'analyse de données Introduction à l'analyse de données, aux types de données et aux méthodologies d'analyse de données.
module #3 Sources de données industrielles Vue d'ensemble des sources de données industrielles, notamment les capteurs, les actionneurs et les données des machines.
module #4 Ingestion et stockage des données Méthodes de collecte, d'ingestion et de stockage des données industrielles, notamment les lacs de données et les entrepôts.
module #5 Prétraitement et nettoyage des données Techniques de prétraitement et de nettoyage des données industrielles pour garantir la qualité et l'exactitude.
module #6 Visualisation des données pour l'automatisation industrielle Introduction aux techniques et outils de visualisation des données pour l'automatisation industrielle, notamment les tableaux de bord et les rapports.
module #7 Maintenance prédictive Utilisation de l'analyse de données pour la maintenance prédictive, notamment la détection des anomalies et la maintenance conditionnelle.
module #8 Contrôle qualité et assurance qualité Application de l'analyse de données pour améliorer la qualité contrôle et assurance qualité dans les processus industriels.
module #9 Optimisation des processus Utilisation de l'analyse de données pour optimiser les processus industriels, y compris l'efficacité énergétique et l'allocation des ressources.
module #10 Optimisation de la chaîne d'approvisionnement Application de l'analyse de données pour optimiser les opérations de la chaîne d'approvisionnement, y compris la gestion des stocks et la logistique.
module #11 Apprentissage automatique pour l'automatisation industrielle Introduction aux techniques d'apprentissage automatique pour l'automatisation industrielle, y compris l'apprentissage supervisé et non supervisé.
module #12 Apprentissage en profondeur pour l'automatisation industrielle Introduction aux techniques d'apprentissage en profondeur pour l'automatisation industrielle, y compris les réseaux neuronaux et les réseaux neuronaux convolutifs.
module #13 Traitement du langage naturel pour l'automatisation industrielle Utilisation du traitement du langage naturel pour l'automatisation industrielle, y compris l'analyse de texte et les chatbots.
module #14 IoT industriel et Edge Computing Introduction à l'IoT industriel et à l'informatique de pointe, y compris le traitement et l'analyse des données en temps réel.
module #15 Analyse de données basée sur le cloud Utilisation de plates-formes d'analyse de données basées sur le cloud pour l'automatisation industrielle, notamment AWS, Azure et Google Cloud.
module #16 Sécurité des données industrielles Meilleures pratiques pour sécuriser les données industrielles, y compris le cryptage des données et le contrôle d'accès.
module #17 Études de cas en automatisation industrielle Études de cas réelles d'applications d'analyse de données dans l'automatisation industrielle, y compris les réussites et les leçons apprises.
module #18 Mise en œuvre de l'analyse de données dans l'automatisation industrielle Meilleures pratiques pour la mise en œuvre de l'analyse de données dans l'automatisation industrielle, y compris la gestion du changement et l'adoption culturelle.
module #19 Analyse de données pour la gestion de l'énergie Application de l'analyse de données pour optimiser la consommation et la gestion de l'énergie dans les environnements industriels.
module #20 Analyse de données pour la gestion des actifs Utilisation de l'analyse de données pour la gestion des actifs, y compris la maintenance conditionnelle et l'optimisation des actifs.
module #21 Analyse de données pour la gestion des risques de la chaîne d'approvisionnement Application de l'analyse de données pour identifier et atténuer les risques de la chaîne d'approvisionnement dans les environnements industriels.
module #22 Analyse de données pour la durabilité Utilisation de l'analyse de données pour optimiser la durabilité dans les environnements industriels, y compris l'efficacité énergétique et la réduction des déchets.
module #23 Éthique dans l'analyse de données industrielles Discussion des implications éthiques de l'analyse de données industrielles, y compris la confidentialité des données et biais.
module #24 Tendances futures en automatisation industrielle Exploration des tendances futures en automatisation industrielle, notamment l'IA, la blockchain et les réseaux 5G.
module #25 Bilan et conclusion du cours Planifier les prochaines étapes de la carrière en analyse de données pour l'automatisation industrielle
