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Maintenance et logistique
SYI020

Mise en œuvre d’un projet de maintenance prédictive

Jean-Baptiste LEGER : Consultant senior en technologies PHM (Prognostic and Health Management )

3750 € HT*

Session 1

Programmé
Lieu : TOULOUSE

14 au 18 Septembre 2026

5 jours (34 heures)

But

Cette formation permettra aux stagiaires d’acquérir les connaissances nécessaires à l’initialisation et au déploiement d’une stratégie de maintenance prédictive.A l’issue de la formation, les stagiaires seront en mesure de piloter un projet incluant la maintenance prédictive, d’évaluer les bénéfices comparatifs des solutions possibles et de spécifier les exigences pour acquérir une solution globale.

Esprit Général

La formation articule cours, débat, QCM et TP permettant au stagiaire de s’approprier les fondamentaux d’un projet de maintenance prédictive, tout en étant pragmatique. Le stagiaire mène une réflexion critique sur chaque composante du projet en s’appuyant sur le retour d’expérience des formateurs, tout en mettant en pratique, de manière incrémentale, les concepts présentés.

Prérequis

Niveau de stage : Perfectionnement
Formation scientifique Bac+3, une première expérience de développement ou d’utilisation de technologies prédictives est conseillée.

Durée et emploi du temps

Ce stage dure 5 jours (34 heures)

Sommaire

  • Jour 1 :
    • -Introduction et expérience des stagiaires
    • -Technologies courantes utilisées
    • Capteurs, BIT…
    • -Ouverture sur les technologies nouvelles
    • Analyse d’images, IoT…
    • -QCM
  • Jour 2 :
    • -TP : Mettre en place un suivi prédictif sur un drone + débat sur les limites atteintes
    • -Doctrine et organisation d’une politique de maintenance prédictive
    • -Système d’information et gestion des données
    • -IT support et interfaces (cybersécurité…)
    • -QCM
  • Jour 3 :
    • -Concepts : analyses fonctionnelles et dysfonctionnelles
    • -Méthodologie de développement d’un suivi prédictif
    • -TP : Analyse fonctionnelle et dysfonctionnelle d’un drone
    • -Chaîne de traitement des données #1
    • Approche modèle, IA/ ML, Apprentissage profond…
    • -Atelier : paramètre et symptôme
  • Jour 4 :
    • -Chaîne de traitement des données #2
    • -Techniques de comparaison et caractérisation flotte
    • -TP : algorithmes d’exploitation sur jeu de données
    • -Place du prédictif dans les technologies globales de suivi
  • Jour 5 :
    • -Référentiel normatif et guides
    • -Spécification d’une technologie prédictive
    • -Approche par les objectifs
    • -Evaluation du retour sur investissement
    • -QCM final
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