Sciences et Ingénierie - Génie Industriel et Systèmes Numériques

Après une décennie de domination des termes tels que « Connaissance clients » ou encore « Marketing personnalisé », la data s’émancipe et se tourne désormais de plus en plus vers le secteur de l’industrie pour répondre à des interrogations telles que : Quelle est la durée de vie des machines ? Comment optimiser la chaîne de production ? Quand ce composant est-il susceptible de tomber en panne ? La maintenance prédictive a pour objectif principal de prédire quand la panne d’une machine ou d’un équipement peut se produire. Les bénéfices sont nombreux : planification des maintenances avant que la panne se produise, diminution des coûts de maintenance, fiabilité accrue, satisfaction client améliorée. Les chiffres tendent à montrer que la mise en place d’une stratégie de maintenance prédictive permettrait une réduction des coûts de maintenance d’environ 20% et une baisse des pannes de moitié. C’est dans cette optique que les grandes entreprises comme SNCF ou Renault n’hésitent pas à investir dans ce type de stratégie. Perspectives La maintenance prédictive a assurément de beaux jours devant elle. Beaucoup d’entreprises industrielles majeures ont déjà investi dans la maîtrise des données, et d’autres plus petites sont en train de sauter le pas. Cette tendance s’est confirmée lors du salon du Big Data 2019. Objectifs de la certification : Les objectifs de la certification constituent une réponse aux besoins des personnels des entreprises soucieuses d’optimiser leurs opérations industrielles par l’utilisation de systèmes informatiques et de traitement de données destiné en particulier au développement de la maintenance prédictive. Toutes les étapes depuis l’analyse des pratiques de maintenance, les stratégies de collecte de données, la modélisation des systèmes de production jusqu’au pilotage du projet de maintenance prédictive sont traitées dans la certification et permettent au certifié de les assurer.