Intrati in legatura

Schița de curs

Introducere în Întreținerea Predictivă

  • Ce este întreținerea predictivă?
  • Abordări reactive vs. preventive vs. predictive
  • Studii de caz din industrie și rentabilitate

Colectarea și Pregătirea Datelor

  • Senzori, IoT și înregistrarea datelor în medii industriale
  • Curățarea și structurarea datelor pentru analiză
  • Date de serie temporală și etichetarea defecțiunilor

Învățarea Automată pentru Întreținerea Predictivă

  • Prezentare generală a modelelor de învățare automată (regresie, clasificare, detectare de anomalii)
  • Alegerea modelului potrivit pentru predicția defecțiunilor echipamentelor
  • Antrenarea, validarea și metricile de performanță ale modelului

Construirea Fluxului de Lucru Predictiv

  • Pipeline de la cap la cap: ingestia datelor, analiza și alertele
  • Utilizarea platformelor cloud sau a calculului la margine pentru analiză în timp real
  • Integrarea cu sistemele CMMS sau ERP existente

Modelarea Modurilor de Defecțiune și a Indicelui de Sănătate

  • Prezicerea modurilor specifice de defecțiune
  • Calculul Duratei de Viață Utilă Rămasă (RUL)
  • Dezvoltarea de panouri de bord pentru sănătatea activelor

Sisteme de Vizualizare și Alertare

  • Vizualizarea predicțiilor și tendințelor
  • Setarea de praguri și crearea de alerte
  • Proiectarea de informații acționabile pentru operatori

Bune Practici și Managementul Riscurilor

  • Depășirea problemelor legate de calitatea datelor
  • Etica și explicabilitatea în sistemele de IA industriale
  • Managementul schimbării și adoptarea în echipe

Rezumat și Pași Următori

Cerințe

  • Înțelegerea echipamentelor industriale și a fluxurilor de lucru de întreținere
  • Familiarizare de bază cu conceptele de inteligență artificială și învățare automată
  • Experiență cu sisteme de colectare și monitorizare a datelor

Publicul țintă

  • Ingineri de întreținere
  • Echipe de fiabilitate
  • Manageri de operațiuni
 14 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite