Predictive Maintenance with AI in Semiconductor Manufacturing

• Doświadczenie w procesach produkcji półprzewodników
• Podstawowe zrozumienie koncepcji sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego
• Znajomość protokołów konserwacji w środowiskach produkcyjnych

Odbiorcy

• Inżynierowie utrzymania ruchu
• Naukowcy zajmujący się danymi w przemyśle wytwórczym
• Inżynierowie procesów w fabrykach półprzewodników

Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje konserwację predykcyjną w produkcji półprzewodników, umożliwiając przewidywanie awarii sprzętu i minimalizację przestojów dzięki zastosowaniu modeli predykcyjnych.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą zastosować techniki konserwacji predykcyjnej oparte na sztucznej inteligencji w produkcji półprzewodników w celu zwiększenia wydajności produkcji i zmniejszenia nieoczekiwanych awarii sprzętu.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Wdrożyć modele AI do przewidywania awarii sprzętu w produkcji półprzewodników.
• Analizować dane dotyczące konserwacji w celu zidentyfikowania wzorców i trendów wskazujących na potencjalne problemy.
• Zintegrować konserwację predykcyjną opartą na sztucznej inteligencji z istniejącymi przepływami pracy w produkcji.
• Zmniejszenie przestojów i kosztów konserwacji poprzez proaktywne zarządzanie sprzętem.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczne wdrożenie w środowisku laboratoryjnym na żywo.

Opcje dostosowania kursu

• Aby poprosić o spersonalizowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.

Wprowadzenie do konserwacji predykcyjnej w produkcji półprzewodników

• Przegląd koncepcji konserwacji predykcyjnej
• Wyzwania i możliwości w produkcji półprzewodników
• Studia przypadków konserwacji predykcyjnej w środowiskach produkcyjnych

Gromadzenie i analiza danych na potrzeby konserwacji

• Metody gromadzenia danych dotyczących konserwacji
• Analiza danych historycznych w celu identyfikacji wzorców
• Wykorzystanie czujników i urządzeń IoT do gromadzenia danych w czasie rzeczywistym

Techniki sztucznej inteligencji na potrzeby konserwacji predykcyjnej

• Wprowadzenie do modeli AI wykorzystywanych w konserwacji predykcyjnej
• Tworzenie modeli uczenia maszynowego do przewidywania awarii
• Wykorzystanie głębokiego uczenia do rozpoznawania złożonych wzorców

Wdrażanie rozwiązań konserwacji predykcyjnej

• Integracja modeli AI z istniejącymi systemami konserwacji
• Tworzenie pulpitów nawigacyjnych i narzędzi wizualizacyjnych do monitorowania
• Podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym i automatyczne alerty

Studia przypadków i praktyczne zastosowania

• Analiza udanych wdrożeń konserwacji predykcyjnej
• Analiza wyników i udoskonalanie modeli w celu uzyskania większej dokładności
• Praktyczne ćwiczenia z wykorzystaniem rzeczywistych zestawów danych i narzędzi

Przyszłe trendy w sztucznej inteligencji dla utrzymania ruchu

• Nowe technologie w konserwacji predykcyjnej
• Przyszłe kierunki integracji sztucznej inteligencji i konserwacji
• Przygotowanie do postępów w konserwacji predykcyjnej

Podsumowanie i kolejne kroki