Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Plan Szkolenia
Wprowadzenie do konserwacji predykcyjnej
- Czym jest konserwacja predykcyjna?
- Podejście reaktywne vs. prewencyjne vs. predykcyjne
- Realne ROI i studia przypadków z branży
Zbieranie i przygotowanie danych
- Czujniki, IoT i rejestrowanie danych w środowiskach przemysłowych
- Czyszczenie i strukturyzacja danych do analizy
- Dane szeregów czasowych i etykietowanie awarii
Uczenie maszynowe w konserwacji predykcyjnej
- Przegląd modeli uczenia maszynowego (regresja, klasyfikacja, wykrywanie anomalii)
- Wybór odpowiedniego modelu do przewidywania awarii sprzętu
- Trenowanie modelu, walidacja i metryki wydajności
Budowanie przepływu predykcyjnego
- Kompleksowy proces: pozyskiwanie danych, analiza i alerty
- Wykorzystanie platform chmurowych lub przetwarzania brzegowego do analizy w czasie rzeczywistym
- Integracja z istniejącymi systemami CMMS lub ERP
Modelowanie trybów awarii i wskaźników zdrowia
- Przewidywanie konkretnych trybów awarii
- Obliczanie Pozostałego Czasu Użytkowania (RUL)
- Tworzenie paneli zdrowia aktywów
Systemy wizualizacji i alertów
- Wizualizacja prognoz i trendów
- Ustawianie progów i tworzenie alertów
- Projektowanie działań opartych na wnioskach dla operatorów
Najlepsze praktyki i zarządzanie ryzykiem
- Pokonywanie problemów z jakością danych
- Etyka i wyjaśnialność w systemach AI w przemyśle
- Zarządzanie zmianami i adopcja w zespołach
Podsumowanie i kolejne kroki
Wymagania
- Znajomość sprzętu przemysłowego i procesów konserwacji
- Podstawowa znajomość koncepcji AI i uczenia maszynowego
- Doświadczenie w zbieraniu danych i systemach monitorowania
Grupa docelowa
- Inżynierowie konserwacji
- Zespoły ds. niezawodności
- Kierownicy operacyjni
14 godzin
Opinie uczestników (1)
szerokie podejście do tematu, wiedza praktyczna