Parcours Optimiser les systèmes CVC avec l'intelligence artificielle : maintenance prédictive et gestion énergétique pour les ent | Dunsaron

Vous cherchez à structurer votre montée en compétences ? Le parcours Optimiser les systèmes CVC avec l'intelligence artificielle : maintenance prédictive et gestion énergétique pour les ent répond à ce besoin.

Cette formation professionnelle unique combine enseignement théorique et exercices pratiques pour maîtriser les outils d’intelligence artificielle appliqués à la maintenance des systèmes CVC. Les participants apprennent à anticiper les pannes, optimiser la consommation énergétique et réduire les coûts de maintenance grâce à des algorithmes adaptés aux données industrielles. La session inclut des études de cas concrets et des démonstrations sur des plateformes professionnelles, permettant une application immédiate des compétences acquises. Destinée aux techniciens, responsables techniques et responsables QHSE, cette formation répond aux enjeux actuels des entreprises en matière d’efficacité opérationnelle et de transition énergétique.

Objectifs

Programme

Maintenance prédictive et IA : Fondamentaux et applications pratiques (7h)

Introduction aux concepts d’IA appliqués aux systèmes CVC : différencier maintenance préventive, corrective et prédictive. Présentation des données essentielles à collecter (températures, pressions, consommations énergétiques, etc.). Démonstration d’outils logiciels professionnels pour l’analyse de données et la détection d’anomalies. Études de cas réels sur des installations industrielles et tertiaires : interprétation des résultats et prise de décision. Exercices pratiques sur la configuration d’alertes et la génération de rapports automatisés. Bonnes pratiques pour une mise en œuvre efficace et sécurisée dans un environnement professionnel.

Modalités


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

Parlons de votre projet de formation IA

Reponse sous 24h. Formations finançables OPCO, souvent sans reste à charge.