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Coursadapi part1 P ADAPI - StL ADAPI Analyse de Données pour l ? Amélioration des Processus Industriels CCONTEXTE STATISTIQUES POUR LE CONTRÔLE INDUSTRIEL ADAPI - StL Optimisation de processus Réduction de coûts énergie matière consommables Amélioration d

P ADAPI - StL ADAPI Analyse de Données pour l ? Amélioration des Processus Industriels CCONTEXTE STATISTIQUES POUR LE CONTRÔLE INDUSTRIEL ADAPI - StL Optimisation de processus Réduction de coûts énergie matière consommables Amélioration des performances Faire le mieux avec ce que nous avons ? Réduction de la variabilité de la Qualité ? Analyse de défauts et défaillances Réduction des pertes et minimisation des risques Analyse durée de vie Traçabilité CADAPI - StL DOMAINE SCIENTIFIQUE -ADAPI Contrôle et supervision de procédés Outils de suivi d ? optimisation de diagnostic de maintenance prédictive ? Analyse de données et traitement du signal Modélisation - Prédiction Détection de changements et de nouveautés Fouille de données Data Mining Détection de règles d ? associations d ? organisation Aide à la décision Règles d ? exploitation automatisées Analyse de bases de données Knowledge Management Statistical Process Control Cartes de contrôle plans d ? expérience CADAPI - StL OUTILS EXPLORÉS DANS LE COURS ADAPI Mathématiques Probabilités Statistiques Bref rappel ? Modélisation de systèmes complexes Identi ?cation de systèmes Classi ?cation Régression de données Détection de changements et générateurs de résidus Théorie de l ? information Ingénierie de la décision et de la connaissance Intelligence arti ?cielle Réseaux de neurones Séparateurs à vaste marge Logique ou CLIENS ENTRE LES OUTILS Statistiques Test d ? hypothèse Supervision Automatique ?? théorie des systèmes Filtrage de kalman ADAPI - StL Mesures statistiques Identi ?cation de systèmes Régulation Statistiques bayésiennes Réseaux bayésiens HMM Statistical learning SPC FDI Détection de changements Commande prédictive Asservissement Maintenance prédictive SVM Classi ?cation Reconnaissance de formes Classi ?cation automatique Apprentissage Extraction de connaissance CADAPI - StL PRINCIPAUX DOMAINES DE L ? ADD - Biostatistique Séquençage Modèles épidémiologiques ?? Domaine ?? généralement ?? caractérisé par peu d ? échantillons et de très grande dimension Santé Aide au diagnostic Dosimétrie ?? Domaine caractérisé par des échantillons faibles Marketing CRM Gestion des stocks Prospection et veille technologique Webmining et comportement d ? internautes ?? Domaine caractérisé par très grand nombre d ? échantillons CADAPI - StL PRINCIPAUX DOMAINES DE L ? ADD - Environnement Classi ?cation des usines à risques Prédiction des pics d ? ozone Gestion des crues et des inondations ??Domaine caractérisé par des procédés souvent chaotiques et très complexes Banque Prédiction des risques crédit Appétence des clients vers les di ?érents produits ?nanciers Attrition de leurs clients ? ?? Domaine caractérisé par très grand nombre d ? échantillons et des modèles évolutifs Et en ?n la Finance Modèles économétriques pour prédire les crises ?? Sans avis sur ce Domaine ? CADAPI - StL http www kdnuggets com Data Mining Community for Data Mining and Analytics Software Jobs Consulting Courses Education News Companies and more CADAPI - StL http www kdnuggets com Data Mining Community for Data Mining and Analytics Software Jobs Consulting Courses Education News Companies and more CADAPI - StL OBJECTIFS DU COURS Sensibiliser les étudiants aux méthodes d ? analyse de données pour l ? optimisation et le suivi de procédés industriels Savoir mettre