Formation certifiante : Expert en Ingénierie de Données Industrielles

 Cette formation de 7 heures forme des professionnels à concevoir des architectures de données adaptées aux besoins des industries. Vous apprendrez à structurer des pipelines de données, à intégrer des capteurs et systèmes IoT, et à automatiser des processus décisionnels. L’objectif est de réduire les latences et améliorer la traçabilité des données dans un environnement industriel exigeant. Les cas pratiques incluent l’optimisation d’un jumeau numérique (digital twin) et l’intégration de normes industrielles comme OPC UA. La journée alterne apports théoriques, démonstrations et travaux dirigés sur des outils comme Apache Kafka ou Python.

Public concerné

Techniciens et cadres spécialisés dans la collecte, le traitement et l’exploitation des données industrielles souhaitant acquérir une expertise opérationnelle.

Prérequis

Connaissances de base en bases de données relationnelles et en Python. Expérience en gestion de flux de données appréciée mais non obligatoire.

Objectifs

• Définir une architecture de données adaptée aux contraintes industrielles
• Intégrer des flux de données temps réel (IoT, capteurs, machines)
• Automatiser des processus de traitement et d’analyse des données
• Concevoir des tableaux de bord décisionnels pour le pilotage industriel
• Appliquer les normes industrielles (OPC UA) dans un pipeline de données

Programme

Architectures de données industrielles : principes et enjeux

Comparaison des architectures centralisées, décentralisées et hybrides. Spécificités des environnements industriels (latence, fiabilité, sécurité). Présentation des normes industrielles (OPC UA, ISA-95). Étude de cas : choix d’une architecture pour un atelier de fabrication.

Collecte et ingestion de données : IoT et capteurs

Protocoles de communication (MQTT, REST, OPC UA). Configuration de passerelles IoT (Raspberry Pi, Arduino). Intégration de données temps réel avec Apache Kafka ou Node-RED. Démonstration sur un banc d’essai industriel.

Traitement et stockage des données industrielles

Choix des bases de données (Time Series DB comme InfluxDB, ou hybrides comme MongoDB). Optimisation des requêtes pour des données horodatées. Stockage distribué et réplication pour la résilience.

Analyse et visualisation : du jumeau numérique au pilotage

Création d’un jumeau numérique simplifié avec Python et Plotly. Construction de tableaux de bord interactifs (Power BI, Grafana). Automatisation de rapports pour les opérateurs de production. Cas pratique : analyse d’un incident de production via les données historiques.

Modalités d'évaluation

QCM de 20 questions en fin de journée et étude de cas pratique notée (30 minutes).

Formation certifiée Qualiopi, finançable OPCO.