AI-alapú prediktív karbantartás ipari rendszerekhez Képzés

Bevezetés a prediktív karbantartásba

• Mi a prediktív karbantartás?
• Reaktív vs. megelőző vs. prediktív megközelítések
• Valós ROI és iparági esettanulmányok

Adatgyűjtés és -előkészítés

• Érzékelők, IoT és adatnaplózás ipari környezetben
• Adattisztítás és -strukturálás elemzéshez
• Idősoros adatok és meghibásodások címkézése

Gépi tanulás a prediktív karbantartáshoz

• A gépi tanulási modellek áttekintése (regresszió, osztályozás, anomáliadetektálás)
• A megfelelő modell kiválasztása a berendezések meghibásodásának előrejelzéséhez
• Modelltanítás, validálás és teljesítménymutatók

A prediktív munkafolyamat felépítése

• Végpontok közötti folyamat: adatbevitel, elemzés és riasztások
• Felhőplatformok vagy élszámítás használata valós idejű elemzéshez
• Integráció meglévő CMMS- vagy ERP-rendszerekkel

Meghibásodási módok és állapotindex-modellezés

• Konkrét meghibásodási módok előrejelzése
• A hátralévő hasznos élettartam (RUL) kiszámítása
• Eszközállapot-irányítópultok fejlesztése

Vizualizációs és riasztási rendszerek

• Előrejelzések és trendek vizualizálása
• Küszöbértékek beállítása és riasztások létrehozása
• Hasznosítható betekintések tervezése az üzemeltetők számára

Bevált gyakorlatok és kockázatkezelés

• Az adatminőségi problémák leküzdése
• Etika és megmagyarázhatóság az ipari AI-rendszerekben
• Változáskezelés és bevezetés a csapatok körében

Összefoglalás és következő lépések