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Formation IoT industriel
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Formation IoT industriel

Maîtrisez l'ensemble de la pile technologique de l'Internet des objets industriel, des capteurs de terrain et des protocoles de communication à l'informatique en périphérie, aux plateformes cloud et à l'apprentissage automatique. Ce cours donne aux ingénieurs, architectes et professionnels des opérations les compétences pratiques pour concevoir, déployer et sécuriser des systèmes IIoT réels. Si vous êtes prêt à mener la transformation numérique industrielle, c'est par là qu'il faut commencer.

Dedika pour entreprises

Ce que vous allez apprendre:

Vous allez construire une base solide dans l'architecture IIoT, les protocoles de communication industriels et l'informatique en périphérie avant de passer à la gestion des données, la conception de plateformes et la cybersécurité. Le cours couvre l'analyse prédictive et l'apprentissage automatique appliqués directement aux données des capteurs, afin que vous puissiez générer des améliorations mesurables de la fiabilité des équipements et de la qualité des processus. Vous explorerez également les jumeaux numériques, l'intégration de l'IA, la conformité réglementaire et l'élaboration de cas d'affaires. Chaque sujet relie les connaissances techniques aux décisions opérationnelles réelles prises dans les environnements industriels.

Comment vous étudiez de façon pratique Formation IoT industriel

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Pour vous, entreprise, qui souhaitez former votre équipe

Avec Dedika pour les entreprises, le cours inclut des exercices et des exemples adaptés à votre propre activité et aux besoins spécifiques de votre entreprise.

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Contenu du cours

8 Chapitres • 40 LeçonsDurée entre 4 et 360 heures (vous décidez)

Chapitre 1Voir les détails

Fondements de l'IIoT industriel

  • Leçon 1 • Qu'est-ce que l'IIoT

    Définit l'IIoT, son périmètre et son rôle dans l'industrie moderne. Ancre le contenu technique ultérieur dans des contextes opérationnels réels.

  • Leçon 2 • Écosystème et parties prenantes de l'IIoT

    Cartographie les fournisseurs, intégrateurs, organismes de normalisation et utilisateurs finaux dans la chaîne de valeur de l'IIoT. Prépare les apprenants à naviguer dans des environnements de projet réels.

  • Leçon 3 • Capteurs et actionneurs industriels

    Couvre les types de capteurs, le conditionnement du signal et les rôles des actionneurs dans les systèmes IIoT. Relie la mesure physique aux pipelines de données numériques.

  • Leçon 4 • Principes fondamentaux de la connectivité

    Passe en revue les options de communication filaires et sans fil utilisées dans les environnements industriels. Prépare le terrain pour l'étude des protocoles dans les chapitres suivants.

  • Leçon 5 • Aperçu de l'architecture IIoT

    Présente le modèle de référence en couches, des appareils de terrain au nuage. Fournit le cadre structurel utilisé tout au long du cours.

Chapitre 2Voir les détails

Protocoles de communication industriels

  • Leçon 1 • MQTT et AMQP pour l'IIoT

    Présente les protocoles de messagerie légers adaptés aux appareils contraints et connectés au nuage. Fait le pont entre les données de terrain et les plates-formes d'analyse dans le nuage.

  • Leçon 2 • Protocoles industriels sans fil

    Couvre WirelessHART, ISA100.11a et LoRaWAN pour les déploiements sans fil industriels. Aborde les défis de fiabilité et de coexistence dans les environnements d'usine.

  • Leçon 3 • Protocoles de bus de terrain hérités

    Examine Modbus, PROFIBUS et HART en tant que normes de communication industrielles fondamentales. Explique pourquoi les protocoles hérités persistent dans les intégrations IIoT modernes.

  • Leçon 4 • OPC UA pour l'intégration IIoT

    Enseigne la modélisation des informations OPC UA, la sécurité et les mécanismes de transport. Positionne OPC UA comme la principale couche d'interopérabilité dans les architectures IIoT.

  • Leçon 5 • Protocoles Ethernet industriels

    Couvre PROFINET, EtherNet/IP et EtherCAT pour une communication déterministe à haute vitesse. Relie les protocoles Ethernet aux besoins d'acquisition de données IIoT.

Chapitre 3Voir les détails

Informatique en périphérie en environnement industriel

  • Leçon 1 • Prétraitement des données en périphérie

    Enseigne les techniques de filtrage, d'agrégation et de signalement des anomalies effectuées localement avant la transmission vers le nuage. Réduit le volume de données inutiles et améliore la qualité des analyses en amont.

  • Leçon 2 • Logiciels et environnements d'exécution périphériques

    Couvre la conteneurisation, l'intergiciel périphérique et les systèmes d'exploitation temps réel pour les nœuds périphériques industriels. Relie les choix logiciels à la fiabilité du déploiement et à la gestion des mises à jour.

  • Leçon 3 • Orchestration et gestion de la périphérie

    Présente la gestion à distance, la supervision et l'orchestration des nœuds périphériques distribués. Prépare les apprenants à exploiter de manière fiable des déploiements périphériques à grande échelle.

  • Leçon 4 • Plates-formes matérielles périphériques industrielles

    Passe en revue les automates programmables, les PC industriels et les passerelles périphériques dédiées en tant que plates-formes de calcul. Guide la sélection du matériel en fonction des contraintes environnementales et de performance.

  • Leçon 5 • Concepts d'informatique en périphérie

    Définit les rôles, les avantages et les limites de l'informatique en périphérie par rapport au traitement dans le nuage. Ancre les décisions de conception périphérique dans les exigences réelles de latence et de fiabilité industrielles.

Chapitre 4Voir les détails

Gestion et intégration des données IIoT

  • Leçon 1 • Qualité et gouvernance des données

    Aborde la validation, le nettoyage, le traçage de la lignée et le contrôle d'accès des données pour les ensembles de données industriels. Garantit la fiabilité des données pour les analyses et la conformité.

  • Leçon 2 • Intégration des systèmes IT et OT

    Couvre les modèles d'intégration entre la technologie opérationnelle et les systèmes informatiques d'entreprise tels que l'ERP et le MES. Aborde les défis de cohérence et de synchronisation des données.

  • Leçon 3 • Contextualisation et modélisation des données

    Enseigne la modélisation des actifs, le marquage sémantique et la contextualisation des données pour donner un sens aux données brutes des capteurs. Relie les données contextualisées à la prise de décision en entreprise.

  • Leçon 4 • Bases de données de séries temporelles pour l'IIoT

    Présente les concepts de base de données de séries temporelles, la conception de schémas et les modèles de requêtes pour les données industrielles. Relie les choix de stockage aux analyses en aval et à l'intégration des historiciens.

  • Leçon 5 • Acquisition de données industrielles

    Couvre les stratégies de collecte de données par scrutation, événementielle et en continu à partir des appareils de terrain. Établit une ingestion fiable des données comme fondement des analyses IIoT.

Chapitre 5Voir les détails

Conception et architecture de plate-forme IIoT

  • Leçon 1 • Évolutivité et haute disponibilité

    Couvre la mise à l'échelle horizontale, l'équilibrage de charge et les modèles de redondance pour les plates-formes IIoT gérant des millions de points de données. Aborde la conception du basculement et de la reprise après sinistre.

  • Leçon 2 • Interopérabilité et normes ouvertes

    Aborde la conception d'API, l'adoption de normes ouvertes et l'intégration neutre vis-à-vis des fournisseurs pour éviter l'enfermement propriétaire. Garantit la longévité de la plate-forme et la flexibilité de l'écosystème.

  • Leçon 3 • Composants de la plate-forme IIoT

    Identifie la gestion des appareils, l'ingestion de données, l'analyse et l'activation des applications comme couches principales de la plate-forme. Fournit une carte des composants utilisée dans les exercices de conception d'architecture.

  • Leçon 4 • Modèles de déploiement dans le nuage et hybrides

    Compare les options de déploiement dans le nuage public, le nuage privé et les options hybrides pour les charges de travail IIoT. Guide les décisions de déploiement en fonction de la souveraineté des données et des besoins de latence.

  • Leçon 5 • Évaluation et sélection de plate-forme

    Fournit un cadre structuré pour évaluer et sélectionner les plates-formes IIoT en fonction de critères techniques et commerciaux. Prépare les apprenants à mener les décisions d'achat de plate-forme.

Chapitre 6Voir les détails

Sécurité et cybersécurité de l'IIoT

  • Leçon 1 • Cadres de sécurité IIoT

    Présente les cadres et normes de cybersécurité industriels pour la gestion des risques et la sélection des contrôles. Fournit une approche structurée du développement d'un programme de sécurité.

  • Leçon 2 • Identité des appareils et contrôle d'accès

    Enseigne l'identité des appareils basée sur les certificats, la gestion PKI et le contrôle d'accès basé sur les rôles pour l'IIoT. Empêche l'enrôlement non autorisé des appareils et l'escalade de privilèges.

  • Leçon 3 • Surveillance, détection et réponse

    Couvre les systèmes de détection d'intrusion conscients de l'OT, la gestion des informations de sécurité et les playbooks de réponse aux incidents. Boucle la boucle de sécurité de la détection à la reprise.

  • Leçon 4 • Paysage des menaces pour l'IIoT

    Passe en revue les vecteurs d'attaque, les acteurs de la menace et les incidents historiques spécifiques aux environnements industriels. Motive l'investissement en sécurité en reliant les menaces aux conséquences opérationnelles.

  • Leçon 5 • Segmentation du réseau et défense

    Couvre la conception de DMZ, les règles de pare-feu et les stratégies de segmentation du réseau pour les environnements OT. Limite le mouvement latéral et le rayon d'explosion des intrusions potentielles.

Chapitre 7Voir les détails

Analyse industrielle et apprentissage automatique

  • Leçon 1 • Ingénierie des caractéristiques pour les données de capteurs

    Couvre l'extraction de caractéristiques dans le domaine temporel, le domaine fréquentiel et les caractéristiques statistiques à partir de flux de capteurs bruts. Prépare des entrées de haute qualité pour l'entraînement des modèles d'apprentissage automatique.

  • Leçon 2 • Modèles de maintenance prédictive

    Enseigne la détection d'anomalies, l'estimation de la durée de vie résiduelle et la classification des défauts pour la santé des équipements. Relie les sorties du modèle aux flux de travail de planification de la maintenance.

  • Leçon 3 • Fondamentaux de l'analyse industrielle

    Présente les niveaux d'analyse descriptive, diagnostique, prédictive et prescriptive dans les contextes industriels. Cadre la maturité de l'analyse comme une progression liée à la valeur commerciale.

  • Leçon 4 • Optimisation de la qualité et des processus

    Applique des techniques de régression et d'optimisation pour améliorer la qualité des produits et l'efficacité des processus. Relie les recommandations du modèle aux systèmes de contrôle de la production.

  • Leçon 5 • MLOps pour environnements industriels

    Couvre le déploiement de modèles, la gestion de versions, la supervision et les pipelines de réentraînement pour les systèmes IIoT de production. Garantit une précision soutenue du modèle à mesure que les conditions d'exploitation évoluent.

Chapitre 8Voir les détails

Déploiement et exploitation de projets IIoT

  • Leçon 1 • Amélioration continue des opérations IIoT

    Applique des méthodologies d'amélioration itérative aux systèmes IIoT en utilisant les données opérationnelles et les boucles de retour. Pérennise la création de valeur au-delà du déploiement initial.

  • Leçon 2 • Provisionnement et mise en service des appareils

    Enseigne le provisionnement sans contact, l'enrôlement des appareils et les procédures de mise en service sur le terrain pour les déploiements IIoT. Garantit que les appareils sont intégrés de manière sécurisée et correcte à grande échelle.

  • Leçon 3 • Gestion des changements et contrôle de la configuration

    Couvre la gestion des mises à jour du micrologiciel, la gestion de versions de la configuration et les processus d'approbation des changements dans les environnements OT en production. Minimise les risques opérationnels lors des modifications du système.

  • Leçon 4 • Planification de projet IIoT

    Couvre la définition du périmètre, l'alignement des parties prenantes, la planification des risques et les stratégies de déploiement par phases pour les projets IIoT. Établit des structures de gouvernance de projet qui réduisent les échecs de déploiement.

  • Leçon 5 • Supervision des opérations et gestion des SLA

    Présente les tableaux de bord, les alertes, le suivi des KPI et les rapports SLA pour la santé opérationnelle de l'IIoT. Relie les sorties de supervision aux actions d'amélioration continue.

Certification

Votre certificat valide de réussite

Ce cours est pour vous :

  • Ingénieur automaticien : prêt à étendre son expertise au-delà des automates programmables vers les systèmes industriels connectés.

  • Professionnel des réseaux informatiques : transition vers les technologies opérationnelles et les environnements industriels.

  • Responsable des opérations : cherchant des outils basés sur les données pour améliorer la fiabilité et réduire les temps d'arrêt.

  • Ingénieur mécanicien ou électricien : évoluant vers des rôles de numérisation au sein des organisations manufacturières.

  • Diplômé récent en génie : développer des compétences spécialisées en IIoT pour se démarquer sur le marché de l'emploi.

  • Consultant industriel : élargir l'offre de services pour inclure la stratégie et la mise en œuvre de l'IIoT.

Ce que disent nos apprenants

Vos cours sont parfaits. J'ai acheté le forfait d'un an et j'ai enfin l'opportunité de suivre divers sujets qui m'intéressent sans avoir besoin de changer de plateforme... je vous remercie pour tout ce que vous faites, je vous ai déjà recommandés à d'autres personnes...
Giulio Carlo
Giulio CarloÉtudiant en Marketing Digital
J'aime la façon dont les leçons vont droit au but et comment je peux changer de chapitres et passer le contenu dont je n'ai pas besoin.
Mariana Ferres
Mariana FerresÉtudiante en Photographie
J'aime le contenu et la façon dont les vidéos sont présentées et transcrites, ce qui accélère le processus !
Luciana Alvarenga
Luciana AlvarengaÉtudiante en Design d'Ongles
La plateforme est rapide, simple à utiliser. La diversité du contenu et les vidéos complémentaires aident beaucoup dans l'apprentissage.
André Felipe
André FelipeÉtudiant en Ingénierie de Prompt

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