Industrie 4.0

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Description du cours

Ce cours introduit les étudiants aux concepts et technologies qui propulsent la Quatrième Révolution Industrielle (Industrie 4.0). Les étudiants exploreront comment les systèmes cyber-physiques, l'Internet des Objets (IoT), l'intelligence artificielle et l'analyse de données transforment les processus de fabrication et industriels.

🎆 Prérequis: Connaissances de base des processus de fabrication, compétences en programmation (Python ou similaire), compréhension des réseaux informatiques et familiarité avec les concepts de bases de données.

🎧

Objectifs pédagogiques

🔧 Principes fondamentaux

Comprendre les principes fondamentaux et les piliers de l'Industrie 4.0.

📊 Impact de la transformation

Analyser l'impact de la transformation numérique sur les processus de fabrication.

💻 Solutions IoT

Concevoir et implémenter des solutions IoT pour les applications industrielles.

🔍 Évaluation des systèmes

Évaluer les avantages et les défis des systèmes de fabrication intelligente.

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Programme détaillé

🎧 Cours Magistraux (CM - 4.5h)

🔍 Module 1: Introduction à l'Industrie 4.0

Contexte historique : De l'Industrie 1.0 à 4.0
Technologies clés et facteurs facilitateurs
Transformation numérique dans la fabrication

Durée: 1.5h CM

📊 Module 2: Systèmes Cyber-Physiques (CPS)

Architecture et composants des CPS
Intégration des systèmes physiques et numériques
Surveillance et contrôle en temps réel

Durée: 1h CM

💻 Module 3: Internet des Objets (IoT) Industriel

Fondamentaux de l'IoT industriel (IIoT)
Réseaux de capteurs et collecte de données
Protocoles de communication et standards

Durée: 1h CM

🧠 Module 4: Analyse de données et IA

Big data dans la fabrication
Applications de l'apprentissage automatique
Maintenance prédictive et contrôle qualité

Durée: 1h CM

🔧 Travaux Pratiques (TP - 6h)

🔮 TP 1: Implémentation de capteurs IoT

Expérience pratique avec les capteurs industriels
Acquisition et traitement des données
Protocoles de communication (MQTT, OPC-UA)

Durée: 2h TP

🎆 TP 2: Simulation de fabrication intelligente

Concepts de jumeaux numériques
Simulation de processus de fabrication
Optimisation des performances avec l'analyse de données

Durée: 2h TP

📈 TP 3: Étude de cas Industrie 4.0

Analyse de projets de transformation industrielle réels
Conception d'un concept d'usine intelligente
Présentation des solutions proposées

Durée: 2h TP

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Ressources pédagogiques

📁 Supports de cours

📊 Partie 1 : Introduction à l'Industrie 4.0

Contexte historique, technologies clés et transformation numérique

📥 Télécharger les supports (PDF + exercices)

🤖 IA Génératives et Automatisation

Applications des intelligences artificielles génératives dans l'industrie 4.0

📥 Télécharger le document IA (PDF)

🔧 Partie 2 : Systèmes Cyber-Physiques (CPS)

Architecture, intégration et surveillance en temps réel

⏳ Bientôt disponible

📡 Partie 3 : Internet des Objets (IoT) Industriel

IIoT, réseaux de capteurs et protocoles de communication

⏳ Bientôt disponible

🧠 Partie 4 : Analyse de données et IA

Big data, apprentissage automatique et maintenance prédictive

⏳ Bientôt disponible

📁 Projets et évaluations

📝 Consignes pour le projet

Attendus, modalités et critères d'évaluation du projet final

📥 Télécharger les consignes (PDF)

📚 Ressources complémentaires

📚

Documentation technique

Études de cas industriels et livres blancs
Documentation des plateformes Industrie 4.0
Rapports professionnels de l'industrie

🔍

Recherche actuelle

Recherche actuelle en fabrication intelligente
Articles scientifiques et publications
Conférences et webinaires spécialisés

💼

Perspectives carrière

Conseil en digitalisation industrielle
Conception d'usines intelligentes
Développement de solutions IoT
Gestion de la transformation digitale

📌 Note importante : Les ressources sont hébergées sur Nextcloud de l'Université de Lille. Vous aurez besoin de vos identifiants universitaires pour accéder aux contenus protégés. En cas de problème d'accès, contactez l'enseignant.

📊

Modalités d'évaluation

70%

Exposé

Présentation de projet final sur une stratégie d'implémentation Industrie 4.0

30%

Note de classe

Participation active en cours et séances pratiques, évaluations continues

💻

Technologies et outils

📱 Plateformes IoT

Arduino, Raspberry Pi, Node-RED

🏭 Logiciels de simulation

Factory I/O, Plant Simulation

📊 Visualisation données

Grafana, Power BI, Tableau

🔗 Protocoles industriels

MQTT, OPC-UA, Modbus

☁️ Plateformes cloud

AWS IoT, Azure IoT, Google Cloud

🐍 Programmation

Python, JavaScript, C++

📞

Informations de contact

👨‍🏫

Enseignant responsable
Dr. Yinoussa Adagolodjo

✉️

Email
Utiliser le formulaire de contact

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Lieu des cours
Laboratoire Technologies Avancées, UFR Sciences

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Permanences
Sur rendez-vous - Consulter la page de contact