
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.
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
Comment vous pratiquez Formation IoT industriel
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.
Contenu du cours
8 Chapitres • 40 LeçonsDurée entre 4 et 360 heures (vous décidez)
Chapitre 1MasquerCacher les détailsVoir les détailsFondements de l'IIoT industriel
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 2MasquerCacher les détailsVoir les détailsProtocoles de communication industriels
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 3MasquerCacher les détailsVoir les détailsInformatique en périphérie en environnement industriel
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 4MasquerCacher les détailsVoir les détailsGestion et intégration des données IIoT
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 5MasquerCacher les détailsVoir les détailsConception et architecture de plate-forme IIoT
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 6MasquerCacher les détailsVoir les détailsSécurité et cybersécurité de l'IIoT
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 7MasquerCacher les détailsVoir les détailsAnalyse industrielle et apprentissage automatique
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 8MasquerCacher les détailsVoir les détailsDéploiement et exploitation de projets IIoT
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.
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...

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.

J'aime le contenu et la façon dont les vidéos sont présentées et transcrites, ce qui accélère le processus !

La plateforme est rapide, simple à utiliser. La diversité du contenu et les vidéos complémentaires aident beaucoup dans l'apprentissage.

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