Köszönjük, hogy elküldte érdeklődését! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Köszönjük, hogy elküldte foglalását! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Kurzusleírás
Bevezetés a prediktív karbantartásba
- Mi az a prediktív karbantartás?
- Reactas karbantartási vs. megelőző vs. prediktív megközelítések
- Valós világbeli ROI és ipari esettanulmányok
Adatgyűjtés és előkészítés
- Érzékelők, IoT és adatszolgáltatás ipari környezetekben
- Adatok tisztítása és strukturálása az elemzéshez
- Idősorozatos adatok és hibajelölés
Machine Learning a prediktív karbantartáshoz
- Gép Tanulás Modellök áttekintése (regreszió, osztályozás, anomália felismerés)
- A megfelelő modell kiválasztása a berendezések hibaprognózisára
- Modellképzés, validálás és teljesítmény mutatók
A prediktív folyamat kialakítása
- Végrehajtási folyamat: adatbevitel, elemzés és értesítések
- Felhő platformok vagy élfeldolgozás használata való idejű elemzéshez
- Integráció létező CMMS vagy ERP rendszerekkel
Hibamód és egészségi állapot index modellezés
- Specifikus hibamódok előrejelzése
- Hatókönyvi Életidejű (RUL) kiszámítása
- Aktív egészségi állapotok készítése
Vizualizáció és értesítési rendszerek
- Előrejelzések és trendek vizualizálása
- Küszöbök beállítása és értesítések létrehozása
- Műveleti felületek tervezése operátorok számára
Legjobb gyakorlatok és Risk Management
- Adatminőségi problémák leküzdése
- Etika és magyarázhatóság ipari AI-rendszerekben
- Változásmenedzsment és átvétel csapaton belül
Összegzés és következő lépések
Követelmények
- Ipari eszközök és karbantartási folyamatok megértése
- Alapvető ismeret AI és gépi tanulás fogalmai alapján
- Adatgyűjtés és monitorozási rendszerek tapasztalata
Célközönség
- Karbantartási mérnökök
- Biztonsági csapatok
- Üzemi menedzserek
14 Órák