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Ce dossier permet l’étude de la mise en place d’un outil de supervision afin de réaliser une maintenance prédictive sur un moulin industriel. La séquence pédagogique s’étale sur 6 semaines à hauteur de 9 Heures/Semaine en fin de première année BTS CIEL option A
Présentation d’un un atelier complet permettant de de récupérer et de traiter les informations d'un capteur I2C sur un Raspberry Pi en prenant en main les services AWS.
Ces travaux pratiques consacrés à la vision industrielle prolongent les cours et TD précédemment étudiés. Cette activité améne les étudiants à choisir une caméra adaptée, à analyser l’architecture réseau dans laquelle elle sera intégrée, puis à paramétrer les différents éléments du système.
Souvent d’approche nouvelle et complexe pour les apprenants, la vision industrielle appliquée à la Robotique est ici facilitée lors de ce travail dirigé.
Souvent perçue comme une approche nouvelle et complexe par les apprenants, la vision industrielle appliquée à la robotique est ici rendue plus accessible grâce à cette activité introductive.
Cette ressource pédagogique vise à permettre aux apprenants d’analyser le rôle et les enjeux des systèmes de vision industrielle — notamment dans les domaines du contrôle, de la métrologie et du guidage robotisé — au sein des processus d’automatisation et de compétitivité industrielle. Elle propose un dispositif structuré d’activités (cours, travaux dirigés, travaux pratiques et synthèses), organisé selon une progression pédagogique fondée sur l’acquisition progressive de compétences.
Cette deuxième partie de l’étude sur la supervision d’un moulin industriel vise à répondre à la question : comment évaluer la sécurité d’un système industriel ?
Cette première partie traite de la conception et de la planification du déploiement d’un système de supervision industrielle pour un moulin, en abordant les étapes clés de mise en œuvre, d’intégration et d’organisation du projet.