Optimisation énergétique des installations industrielles par IA et automatisation — Montée en compétences | Formationofferte

Les entreprises qui investissent dans la formation prennent de l'avance. Optimisation énergétique des installations industrielles par IA et automatisation en fait partie.

Cette formation, conçue pour les techniciens et responsables de maintenance des sites industriels, permet de maîtriser les outils d'analyse prédictive et d'automatisation des systèmes énergétiques. Les participants apprennent à identifier les anomalies de consommation, adapter les réglages en temps réel et réduire les coûts énergétiques sans altérer la production. Basée sur des études de cas réels et des simulations pratiques, cette journée alterne théorie et mises en situation pour une application immédiate en entreprise. Finançable par les OPCO, elle répond aux enjeux de transition énergétique des industriels.

Objectifs

• Détecter les dérives de consommation énergétique grâce à l'analyse des données temps réel", "Configurer des algorithmes d'IA pour anticiper les pannes et ajuster les paramètres de production", "Réduire les coûts énergétiques de 10 à 20% sans investissement lourd en équipements", "Automatiser les rapports de surveillance et générer des alertes prioritaires", "Savoir traduire les données énergétiques en actions opérationnelles"]

Programme

[{"module": "Systèmes énergétiques industriels : diagnostic et enjeux opérationnels", "content": "Analyse des flux énergétiques (électricité, gaz, vapeur) dans les installations industrielles. Identification des points critiques de consommation. Présentation des normes et réglementations en vigueur. Étude de cas : comparaison des consommations avant/après optimisation.", "duration_hours": 2}, {"module": "Prédiction des anomalies par IA : méthodes et outils", "content": "Principes des algorithmes de machine learning appliqués à la maintenance énergétique. Utilisation des capteurs IoT et des historiques de données. Démonstration d'un outil d'analyse prédictive (exemple avec Python ou logiciel dédié). Exercice pratique : création d'un modèle simple d'alerte précoce.", "duration_hours": 2}, {"

Modalités

• Durée : 1 jour (7 heures)
• Format : presentiel
• Tarif : Sur devis , finançable OPCO

Cette formation est dispensée par BusinessDigital.fr, organisme certifié Qualiopi (NDA 84692529769).