Ordonnancement de la maintenance
à l'aide de Big Data, IoT et
Simulation basée sur des agents.

Quel que soit le coût et la robustesse d'un système ou d'une machine, il ne fonctionnera qu'un temps s'il n'est pas entretenu correctement. Plus vous aurez de systèmes, de processus et de machines, plus les coûts de maintenance monteront en flèche et plus les échéances s'imposeront à votre entreprise, avant même que vous ne vous en rendiez compte. Cependant, comme les activités de maintenance sont coûteuses, elles doivent être planifiées sur la base de prévisions précises, car la maintenance basée uniquement sur les manuels des fabricants n'est généralement pas suffisante, car les fabricants n'ont testé que dans des environnements de laboratoire et les environnements dans lesquels les systèmes sont utilisés sont très différents des environnements de laboratoire. Avec le Big Data et l'IoT, la planification de la maintenance et la prédiction du taux de défaillance sont désormais beaucoup plus faciles et les entreprises qui utilisent les avantages de ces concepts améliorent leurs calendriers de maintenance, réduisent les coûts et les temps d'arrêt, et gagnent ainsi sur leurs concurrents. Avec l'ajout de la simulation basée sur les agents, les algorithmes d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond pourraient être accélérés et les prévisions de maintenance rendues aussi proches de la vie réelle que possible, car nous pouvons simuler le comportement des actifs vieillissants et le comportement de la nouvelle main-d'œuvre, ou l'introduction d'une technologie de pointe à une main-d'œuvre vieillissante, quelque chose qui n'est pas dans les manuels d'utilisation, mais qui est omniprésent dans l'industrie d'aujourd'hui.

Ce cours de formation comprendra :

• Principes de maintenance, temps d'arrêt et applications de maintenance préventive,
• Utiliser l'analyse prédictive pour optimiser la maintenance des actifs
• Moyens et méthodes permettant de réduire/minimiser/optimiser les coûts du cycle de vie des actifs
• Les rôles du Big Data et de l'IoT dans la planification et l'ordonnancement de la maintenance.
• Utilisation du logiciel Any Logic pour la conception de processus et l'optimisation de la maintenance prédictive
• Concepts avancés : Aligner les besoins de l'industrie sur la disponibilité de la main-d'œuvre

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre l'importance de la planification et de l'ordonnancement de la maintenance
• Comprendre les capacités de la simulation basée sur les agents
• Acquérir les connaissances nécessaires à l'utilisation du logiciel AnyLogic pour la planification et la simulation de la maintenance
• Importer, analyser et interpréter les Big Data grâce à l'analyse prédictive pour l'optimisation de la maintenance
• Comprendre les avantages de l'IdO pour l'automatisation de la planification de la maintenance et la réduction des temps d'arrêt.
• Optimiser la planification de la maintenance à l'aide du logiciel de simulation AnyLogic

Cette formation s'adresse à tous les professionnels travaillant dans le domaine de l'analyse des données, de l'exploration pétrolière et gazière, de la géologie et de la modélisation des réservoirs.

Ce cours de formation AZTech convient à un large éventail de professionnels, mais il leur sera très utile :

• Planificateurs des achats, planificateurs de la maintenance, gestionnaires de biens
• Scientifiques et analystes de données
• Planificateurs de la logistique et de la chaîne d'approvisionnement
• Autres professionnels impliqués dans l'acquisition, l'entretien et l'exploitation des actifs

• Certificat d'achèvement AZTech pour les délégués qui participent et terminent le cours de formation