Maintenance prédictive des CTA (Centrales de Traitement d'Air) : un scénario TraAM en STI2D SIN publié le 15/06/2026
Ce scénario pédagogique, développé dans le cadre des TraAM, s’adresse aux élèves de STI2D (spécialité SIN).
Il les place en situation professionnelle au sein du service Méthodes & Numérique d’une usine. Leur mission est de concevoir un outil d’aide à la décision pour la maintenance des Centrales de Traitement d’Air (CTA).
Le projet se déroule en deux activités complémentaires :
1. Acquisition IoT : les élèves programment une carte Micro:bit avec un capteur de pression pour remonter les données d’encrassement des filtres via le protocole MQTT.
2. Traitement prédictif : ils développent un programme Python qui modélise la tendance d’encrassement, calcule une date de remplacement prévisionnelle et génère un tableau de bord (dashboard) clair pour les techniciens.
Ce projet mobilise des compétences clés en algorithmique (régression), en IoT et en traitement de données. Il permet une réflexion sur l’efficacité énergétique en reliant l’encrassement d’un filtre à la surconsommation électrique, tout en validant des compétences du CRCN (gestion de données, programmation, environnement numérique).
les liens avec le programme STI
les liens avec les compétences du CRCN (Cadre de Référence des Compétences Numériques)
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