La data dans l'industrie
la data industrielle : données capteurs et machines (IoT), OEE et indicateurs qualité, données supply chain et traçabilité, intégration MES/ERP.
L'industrie fonctionne avec des données qui vont de l'atelier au comité de direction : flux de capteurs issus des automates et des systèmes SCADA, enregistrements de production du MES, journaux de contrôle qualité, données supply chain et stocks, historiques de maintenance des équipements. Ce bloc vous rend fluide sur la façon dont les industriels structurent, collectent et évaluent ces données, du calcul de l'OEE au suivi des défauts en passant par les datasets de maintenance prédictive. Vous examinerez les métriques qui définissent la qualité et la fiabilité des données en milieu industriel, comprendrez les cadres réglementaires et de cybersécurité qui régissent la data industrielle (protection de la propriété intellectuelle et sécurité OT incluses), et découvrirez les pratiques d'audit qui maintiennent la confiance dans les données au sein de systèmes d'usine interconnectés. L'accent reste sur l'infrastructure de données, la mesure et la gouvernance, pas sur l'analyse financière générale.
Ce que vous allez maîtriser
- Identifier et cartographier les principales sources de données d'une opération industrielle, des capteurs IIoT aux systèmes ERP et MES
- Calculer et interpréter les métriques clés de l'analytics industriel : OEE, first-pass yield, MTBF/MTTR
- Évaluer la qualité des données et la maturité de la gouvernance sur les pipelines de données production, qualité et supply chain
- Appliquer les contrôles de confidentialité des données industrielles, de protection de la propriété intellectuelle et de sécurité OT pour repérer les failles de gouvernance
Termes clés
Modules
Applique les concepts data fondamentaux à des cas d'usage industriels concrets : capteurs, OEE, traçabilité et intégration des systèmes.
Couvre le data landscape industriel, les master data, les métriques de qualité, la gouvernance et la maturité analytique.
Couvre la réglementation des données industrielles, la confidentialité des collaborateurs et des procédés, le partage de données avec les fournisseurs et les audits de gouvernance.
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