Takk for at du sendte din henvendelse! En av våre teammedlemmer vil kontakte deg straks.
Takk for at du sendte din bestilling! En av våre teammedlemmer vil kontakte deg straks.
Kursplan
Introduksjon til prediktivt vedlikehold
- Hva er prediktivt vedlikehold?
- Reaktivt vs. preventivt vs. prediktivt tilnærming
- Sanntids ROI og industrielle tilfellestudier
Datainnsamling og forberedelse
- Sensorer, IoT og dataloggning i industrielle miljøer
- Datarensing og strukturering for analyse
- Tidsrekke-data og feiletikettering
Maskinlæring for prediktivt vedlikehold
- Oversikt over maskinlæringsmodeller (regresjon, klassifisering, anomalioppdagelse)
- Å velge rett modell for forutsigelse av utstyrsfeil
- Modelltrening, validering og ytelsesmålinger
Bygging av prediksjonsflyt
- End-to-end-pipeline: datainngang, analyse og varsler
- Bruk av skyplattform eller kantdata for sanntidsanalyse
- Integrasjon med eksisterende CMMS- eller ERP-systemer
Modellering av feilmodus og helsetilstand
- Forutsi spesifikke feilmoduser
- Beregne gjenstående nyttige levetid (RUL)
- Utvikle eiendelshelsetilstandsbord
Visualisering og varslingssystemer
- Visualisere prediksjoner og trender
- Sette grenser og lage varsler
- Designe anvendbare innsikter for operatører
Beste praksis og risikostyring
- Avbøte på datakvalitetsproblemer
- Etikk og forklarbarhet i industrielle AI-systemer
- Endringsstyring og adoptering tvers gjennom lag
Oppsummering og neste steg
Krav
- Forståelse av industrielt utstyr og vedlikeholdsplasseringer
- Basisk kjennskap til AI- og maskinlæringskonsepter
- Erfaring med datainnsamling og overvåkningssystemer
Målgruppe
- Vedlikeholdsingeniører
- Pålidelighetslag
- Operasjonsledere
14 Timer