dc.contributor.author |
Maouche, Liza |
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dc.contributor.author |
Lakehal, Nina |
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dc.contributor.author |
Akilal, Abdellah ; promoteur |
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dc.date.accessioned |
2024-05-19T14:40:55Z |
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dc.date.available |
2024-05-19T14:40:55Z |
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dc.date.issued |
2023 |
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dc.identifier.other |
004MAS/1221 |
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dc.identifier.uri |
http://univ-bejaia.dz/dspace/123456789/23483 |
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dc.description |
Option : : Intelligence artificielle |
en_US |
dc.description.abstract |
L'industrie 4.0 et la maintenance prédictive sont des composantes essentielles de la technologie de pointe et de la production industrielle. L'industrie 4.0 intègre des innovations numériques révolutionnaires dans les processus de fabrication, permettant aux machines et aux systèmes de communiquer entre eux et avec leurs superviseurs. La maintenance prédictive utilise des capteurs et des analyses pour détecter les pannes potentielles avant qu'elles ne se produisent réellement, réduisant ainsi les temps d'arrêt imprévus et les coûts de réparation. A l'aide du simulateur CISCO Packet Tracer, une nouvelle architecture réseau qui prend en considération les lots et les principes de base de l'industrie 4.0 a été établie en utilisant internet des objets (Ido). Et On a établi aussi une solution intelligente pour la prédiction des pannes. |
en_US |
dc.language.iso |
fr |
en_US |
dc.publisher |
Université Abderramane Mira-Bejaia |
en_US |
dc.subject |
Industrie 4.0 : Internet des objets (IdO) : maintenance prédictive : CISCO Packet Tracer |
en_US |
dc.title |
Industrie 4.0 et Maintenance prédictive |
en_US |
dc.title.alternative |
Cas d'étude : Cevital agro-industrie |
en_US |
dc.type |
Thesis |
en_US |