Certificat professionnel Systèmes de Maintenance Prédictive
Ce programme porte sur le passage à une gestion proactive des actifs, afin de réduire les coûts et les arrêts non programmés. Il couvre l'analyse vibratoire, la thermographie, l'analyse d'huile et la construction d'un plan de maintenance conditionnelle. Formation professionnelle privée à distance, sanctionnée par un certificat d'établissement Navalis, sans diplôme d'État ni équivalence universitaire.
Évaluation de vos acquis
Voici les compétences que vous apporte ce programme. Cochez celles que vous maîtrisez déjà et nous vous indiquerons la partie du programme qui vous concerne.
Vous partez de zéro dans ce domaine. Le programme est conçu précisément pour cela.
Qu'est-ce que le programme Certificat professionnel Systèmes de Maintenance Prédictive ?
Ce certificat professionnel vous prépare à piloter la transition vers une gestion proactive des actifs. Il vous permet de réduire les coûts, de minimiser les temps d'arrêt et de prolonger la durée de vie des équipements grâce à l'analyse de données et aux technologies innovantes. Il vous donne les outils pour appliquer des stratégies de maintenance prédictive, du choix des techniques de surveillance à l'interprétation des résultats et à la prise de décisions stratégiques.
Le programme se distingue par sa couverture des techniques clés (analyse vibratoire, thermographie infrarouge, analyse d'huile et ultrasons) ; sa mise en œuvre pratique, avec des plans de maintenance prédictive adaptés au secteur de chaque étudiant ; l'analyse avancée de données à l'aide de logiciels spécialisés pour détecter les défauts de façon précoce ; l'optimisation des ressources pour améliorer l'efficacité opérationnelle et réduire les coûts de maintenance ; et un certificat professionnel qui atteste des connaissances et des compétences acquises.
Points forts du programme
- Techniques prédictives : apprendre à mettre en œuvre et à gérer des stratégies PdM pour améliorer la fiabilité et la disponibilité des actifs.
- Analyse avancée de données : utiliser des outils et des logiciels pour analyser les données, identifier des schémas et détecter les défauts de façon précoce.
- Réduction des coûts : stratégies pour réduire les coûts, diminuer les temps d'arrêt et améliorer l'efficacité.
- Certificat professionnel : une attestation qui appuie votre compétence en systèmes de maintenance prédictive.
- Études de cas et simulations : appliquer ce que vous apprenez à des cas réels et à des simulations.
- Devenez expert en maintenance prédictive et améliorez l'efficacité de vos opérations.
Programme d'études : Certificat professionnel Systèmes de Maintenance Prédictive
8 modules. Sélectionnez un module pour en consulter le contenu.
Fondamentaux de la maintenance prédictive et de la gestion des actifs
- 1.1. Principes de la maintenance corrective, préventive, prédictive, proactive et conditionnelle appliquée aux équipements industriels et maritimes
- 1.2. Évolution des stratégies de maintenance, de l'intervention sur panne à la gestion intelligente du cycle de vie des actifs
- 1.3. Classification des actifs critiques selon leur fonction, leur impact opérationnel, la sécurité, la disponibilité et le coût de défaillance
- 1.4. Relation entre fiabilité, maintenabilité, disponibilité, durée de vie et coût total de possession
- 1.5. Identification des modes de défaillance, des mécanismes de dégradation et des symptômes associés à la détérioration des équipements
- 1.6. Indicateurs de maintenance : temps moyen entre défaillances, temps moyen de réparation, disponibilité technique et respect du plan
- 1.7. Conception d'une stratégie prédictive alignée sur les objectifs opérationnels, économiques et de sécurité de l'organisation
- 1.8. Comparaison entre maintenance corrective, préventive et prédictive
Capteurs, instrumentation et acquisition de données d'état
- 2.1. Sélection de capteurs pour mesurer vibrations, température, pression, débit, niveau, courant, tension et vitesse de rotation
- 2.2. Instrumentation appliquée aux moteurs, pompes, compresseurs, réducteurs, roulements, générateurs et systèmes auxiliaires
- 2.3. Configuration des systèmes d'acquisition de données, fréquences d'échantillonnage, résolution et synchronisation temporelle
- 2.4. Installation, positionnement, étalonnage et vérification des capteurs en environnements industriels exigeants
- 2.5. Intégration de signaux analogiques, numériques et sans fil et de protocoles de communication industrielle
- 2.6. Détection du bruit, des interférences, des pertes de signal, de la dérive des capteurs et des erreurs de mesure
- 2.7. Conception d'architectures de surveillance capables de recueillir des données fiables en temps réel et lors de campagnes périodiques
- 2.8. Sélection et positionnement des capteurs de vibrations, de température et de pression
Techniques de diagnostic et surveillance de l'état des équipements
- 3.1. Analyse vibratoire pour identifier balourd, désalignement, jeux, résonance et défauts de roulements
- 3.2. Thermographie infrarouge appliquée aux systèmes électriques, mécaniques, thermiques et de distribution d'énergie
- 3.3. Analyse des huiles, lubrifiants et particules d'usure pour évaluer contamination, dégradation et dommages internes
- 3.4. Ultrasons pour la détection de fuites, de cavitation, de décharges électriques et de défauts sur les éléments mécaniques
- 3.5. Analyse du courant et de la signature électrique pour diagnostiquer les défauts des moteurs, générateurs et entraînements
- 3.6. Inspection acoustique, visuelle et boroscopique en appui au diagnostic conditionnel
- 3.7. Intégration de techniques complémentaires pour accroître la précision et réduire les faux diagnostics
- 3.8. Analyse vibratoire, thermographie et analyse d'huiles
Traitement du signal et analyse des données de maintenance
- 4.1. Traitement des signaux par filtrage, normalisation, débruitage et correction des valeurs aberrantes
- 4.2. Analyse temporelle, fréquentielle et temps-fréquence appliquée aux signaux d'état de fonctionnement
- 4.3. Transformée de Fourier rapide, spectres, enveloppes, harmoniques et bandes latérales dans le diagnostic des machines
- 4.4. Extraction de caractéristiques statistiques, énergétiques et spectrales pour décrire les états de dégradation
- 4.5. Construction de lignes de base, de seuils d'alarme et de bandes de sévérité selon le comportement historique
- 4.6. Gestion des bases de données d'état, d'événements, d'ordres de travail, de pièces de rechange et d'historique des défaillances
- 4.7. Développement de tableaux de bord pour visualiser tendances, anomalies, criticité et évolution de l'état des actifs
- 4.8. Filtrage, extraction de caractéristiques et analyse spectrale
Modèles prédictifs, intelligence artificielle et pronostic des défaillances
- 5.1. Fondamentaux de statistique appliquée à l'estimation des défaillances, de la dégradation et de la durée de vie résiduelle
- 5.2. Modèles de régression, de classification et de séries temporelles pour prédire le comportement et la détérioration des équipements
- 5.3. Application de l'apprentissage automatique supervisé et non supervisé à la détection d'anomalies
- 5.4. Développement de modèles d'estimation de la durée de vie résiduelle des composants critiques
- 5.5. Entraînement, validation et comparaison de modèles au moyen de métriques de précision, de sensibilité et d'erreur de prédiction
- 5.6. Gestion des données déséquilibrées, de la rareté des défaillances historiques et de la variabilité des conditions d'exploitation
- 5.7. Évaluation de l'explicabilité, de la robustesse et de la fiabilité avant d'utiliser des modèles prédictifs dans les décisions de maintenance
- 5.8. Modèles de durée de vie résiduelle (RUL)
Intégration aux systèmes de gestion, automatisation et jumeaux numériques
- 6.1. Intégration de la maintenance prédictive aux systèmes informatisés de gestion de la maintenance et de planification des ressources de l'entreprise
- 6.2. Automatisation des alarmes, avis, ordres de travail et recommandations d'intervention
- 6.3. Connexion aux plateformes d'Internet industriel des objets et traitement en périphérie (edge)
- 6.4. Conception de jumeaux numériques représentant le comportement physique et opérationnel des actifs critiques
- 6.5. Simulation de scénarios de dégradation, de charge, de défaillance et de réponse de maintenance
- 6.6. Interopérabilité entre capteurs, plateformes analytiques, systèmes de contrôle et bases de données de l'entreprise
- 6.7. Développement d'écosystèmes numériques pour la supervision à distance et la maintenance coordonnée d'actifs distribués
- 6.8. Intégration au système de gestion de la maintenance assistée par ordinateur (GMAO)
Déploiement, rentabilité et amélioration continue de la maintenance prédictive
- 7.1. Diagnostic de maturité organisationnelle pour déployer des stratégies de maintenance prédictive
- 7.2. Priorisation des actifs par analyse de criticité, de risque, de coût et de conséquences des défaillances
- 7.3. Conception de plans pilotes, de preuves de concept et de déploiement progressif des systèmes de surveillance
- 7.4. Évaluation économique au regard des coûts de mise en œuvre, des économies attendues, de la réduction des arrêts et du retour sur investissement
- 7.5. Définition d'indicateurs de disponibilité, de fiabilité, de respect, de précision du diagnostic et de réduction des défaillances
- 7.6. Formation du personnel, conduite du changement et coordination entre maintenance, exploitation, ingénierie et direction
- 7.7. Construction de processus d'amélioration continue par revue des modèles, retour d'expérience et mise à jour des stratégies
- 7.8. Calcul du retour sur investissement du programme prédictif
Projet final appliqué en systèmes de maintenance prédictive
- 8.1. Sélection d'un actif, d'une installation, d'une flotte ou d'un système industriel nécessitant une surveillance prédictive
- 8.2. Analyse de criticité, de l'historique des défaillances, des conditions d'exploitation et des conséquences de l'indisponibilité
- 8.3. Conception de l'architecture de capteurs, d'acquisition, de stockage et de traitement des données d'état
- 8.4. Développement d'un modèle de diagnostic et de prédiction pour détecter la dégradation et estimer les défaillances futures
- 8.5. Intégration du système aux alarmes, ordres de travail, tableaux de bord et procédures d'intervention
- 8.6. Évaluation technique et économique au moyen d'indicateurs de fiabilité, de disponibilité, de coût et de retour attendu
- 8.7. Évaluation du système proposé sur un cas réel
- 8.8. Rédaction du mémoire final avec méthodologie, résultats, plan de déploiement et stratégie d'amélioration continue
Durée et modalité du programme Certificat professionnel Systèmes de Maintenance Prédictive
Le programme compte 800 heures. Indiquez-nous combien d'heures vous pouvez y consacrer chaque semaine et nous vous dirons quand vous terminerez réellement.
C'est le rythme auquel la plupart des étudiants terminent. Il s'accorde bien avec le paiement échelonné.
Direction académique et corps enseignant
L'équipe pédagogique de Navalis : des professionnels en activité qui enseignent et encadrent les programmes.
Dra. Marina AlcoverDirectrice académique et responsable de l'assurance qualité
Ing. Diego CifuentesProfesseur titulaire de soudage naval et de contrôles non destructifs ; responsable QA/QC des assemblages soudés
Cap. Javier Abaroa (MCA)Professeur titulaire de manœuvre, de navigation électronique (ECDIS/Radar/ARPA) et de GMDSS ; coordinateur de la conformité STCW et de la gestion des ressources à la passerelle
Dr. Pau FerrerProfesseur titulaire d'architecture navale et de simulation ; directeur du laboratoire d'hydrodynamique et de CFD
Dra. Nuria LlobregatProfesseure titulaire de météorologie marine, de SAR et de sécurité opérationnelle ; coordinatrice de la gestion des risques liés à la navigation
Ing. Javier BañulsProfesseur titulaire d'électrotechnique, d'automatisme et d'ingénierie ETO ; coordinateur de l'intégration électronique et des alarmes machine
Ing. Sofía MarquinaProfesseure titulaire de matériaux, de composites et de protection anticorrosion ; coordinatrice de la filière peintures et revêtements avancés
Ing. Tomás RieraProfesseur titulaire de propulsion, d'énergies alternatives et de systèmes hybrides ; coordinateur de la performance énergétique et des vibrationsObjectifs du programme Certificat professionnel Systèmes de Maintenance Prédictive
Débouchés professionnels du programme Certificat professionnel Systèmes de Maintenance Prédictive
Questions sur le programme Certificat professionnel Systèmes de Maintenance Prédictive
La maintenance prédictive est une stratégie qui utilise des données et des analyses pour prédire quand un équipement est susceptible de tomber en panne, ce qui permet des interventions de maintenance proactives afin d'éviter la défaillance et d'optimiser les performances.
Les principales techniques prédictives : analyse vibratoire, thermographie infrarouge, analyse d'huile et ultrasons, y compris le choix de la technique de surveillance adaptée et l'interprétation des résultats.
100 % en ligne, avec un campus virtuel accessible 24 h/24 et 7 j/7, des sessions en direct enregistrées et un tutorat assuré par les enseignants.
Aux professionnels, ingénieurs et techniciens de la maintenance, de la fiabilité et de l'exploitation qui souhaitent passer d'une gestion réactive à une gestion proactive des actifs et réduire les coûts et les arrêts.
Le programme représente une charge de 800 heures. Vous pouvez avancer à votre rythme dans le calendrier qui vous est indiqué lors de l'inscription.
Oui. Vous utilisez des logiciels spécialisés pour l'analyse avancée des données, afin d'identifier des tendances et de détecter précocement les défaillances, et vous appliquez vos acquis dans des études de cas et des simulations.
Par des études de cas et des simulations, ainsi qu'un projet final : un plan de maintenance prédictive adapté à votre propre secteur. Vous recevez un diplôme professionnel attestant les connaissances et compétences acquises.
Chaque programme a sa propre date de début, indiquée sur cette fiche et confirmée par l'équipe des admissions lorsque vous demandez des informations.
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Procédure d'admission
Inutile d'attendre qu'on vous rappelle. Si votre dossier est complet, vous pouvez vous inscrire au cours de la même session.
- Profil académique ou professionnel : qualification professionnelle supérieure en maintenance industrielle, diplôme d'ingénieur (mécanique, électrique, électronique ou connexe) ou expérience professionnelle démontrable en maintenance industrielle.
- Connaissances préalables : des notions de base en thermographie, analyse vibratoire, ultrasons et analyse d'huile sont recommandées.
- Documents : CV à jour, copie du diplôme ou certificat d'expérience, pièce d'identité ou passeport et, en option, une lettre de motivation.
- Exigences techniques (en ligne) : un ordinateur avec connexion internet, un navigateur à jour et un logiciel de lecture de documents PDF. Les inscriptions sont ouvertes toute l'année ; l'admission est provisoire jusqu'à la validation de vos documents par le comité.
- 01CandidatureVos coordonnées, votre parcours et vos documents.
- 02Vérification immédiateNous vérifions que tout est complet et conforme.
- 03InscriptionChoisissez le paiement comptant ou échelonné et réservez votre place.
L'admission reste provisoire jusqu'à la validation des documents fournis par le comité. Si les conditions ne sont pas remplies, l'intégralité du montant est remboursée.
Posez-nous vos questions avant de vous inscrire
Laissez-nous vos coordonnées et le service des admissions vous écrira pour répondre à toutes vos questions. Si vous êtes déjà décidé, vous pouvez déposer votre candidature et payer au cours de la même session.