Curs de pregatire Întreținere predictivă bazată pe AI pentru sisteme industriale

Introducere în întreținerea predictivă

• Ce este întreținerea predictivă?
• Abordări reactive vs. preventive vs. predictive
• ROI real și studii de caz din industrie

Colectarea și pregătirea datelor

• Senzori, IoT și înregistrarea datelor în medii industriale
• Curățarea și structurarea datelor pentru analiză
• Date din serii temporale și etichetarea defecțiunilor

Machine learning pentru întreținerea predictivă

• Prezentare generală a modelelor de machine learning (regresie, clasificare, detectarea anomaliilor)
• Alegerea modelului potrivit pentru anticiparea defecțiunilor echipamentelor
• Antrenarea, validarea și metricile de performanță ale modelelor

Construirea fluxului de lucru predictiv

• Pipeline end-to-end: ingestia datelor, analiza și alertele
• Utilizarea platformelor cloud sau a edge computing pentru analize în timp real
• Integrarea cu sistemele CMMS sau ERP existente

Modelarea modurilor de defecțiune și a indicelui de sănătate

• Anticiparea unor moduri specifice de defecțiune
• Calcularea duratei de viață utile rămase (RUL)
• Dezvoltarea de dashboard-uri pentru starea de sănătate a activelor

Sisteme de vizualizare și alertare

• Vizualizarea predicțiilor și a tendințelor
• Setarea pragurilor și crearea alertelor
• Proiectarea de informații utile pentru operatori

Bune practici și managementul riscului

• Depășirea problemelor legate de calitatea datelor
• Etica și explicabilitatea în sistemele AI industriale
• Change management și adoptarea în cadrul echipelor

Rezumat și pașii următori