Se former en Maintenance prédictive des systèmes CVC par intelligence artificielle | Atlantisdevelopment

Maintenance prédictive des systèmes CVC par intelligence artificielle propose un chemin balisé, du premier module au certificat.

Cette formation permet aux techniciens de maintenance CVC d’acquérir les compétences nécessaires pour exploiter les outils d’intelligence artificielle et de monitoring IoT appliqués aux systèmes de chauffage, ventilation et climatisation. Les participants apprennent à interpréter les données de capteurs, identifier les anomalies en amont et optimiser la maintenance grâce à des algorithmes d’analyse prédictive. L’objectif est de réduire les temps d’arrêt, améliorer l’efficacité énergétique et diminuer les coûts opérationnels. La formation combine théorie, études de cas concrets et exercices pratiques sur des plateformes professionnelles.

Objectifs

• Maîtriser les principes de la maintenance prédictive appliquée aux systèmes CVC", "Savoir interpréter les données issues des capteurs IoT et des systèmes de monitoring", "Identifier les anomalies et optimiser les interventions de maintenance", "Utiliser des outils d’analyse prédictive pour anticiper les pannes", "Réduire les coûts énergétiques et les temps d’arrêt grâce à une maintenance intelligente"]

Programme

[{"module": "Principe de la maintenance prédictive CVC", "content": "Introduction aux concepts de maintenance prédictive. Présentation des capteurs IoT et des systèmes de collecte de données. Étude des indicateurs clés de performance (KPI) pour les systèmes CVC.", "duration_hours": 2.5}, {"module": "Analyse des données temps réel", "content": "Mise en pratique de l’interprétation des données issues des capteurs. Utilisation d’outils d’analyse basiques pour détecter les anomalies. Exercices sur plateformes professionnelles.", "duration_hours": 2}, {"module": "Optimisation énergétique et gestion des équipements", "content": "Techniques pour réduire la consommation énergétique des systèmes CVC. Priorisation des interventions de maintenance en fonction des données analysées. Études de cas conc

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).