AI-Powered Predictive Maintenance for Industrial Systems

Prerequisites:

• Zrozumienie urządzeń przemysłowych i procesów konserwacji
• Podstawowa znajomość koncepcji sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego
• Doświadczenie z systemami zbierania i monitorowania danych

Grupa docelowa

• Inżynierowie konserwacji
• Zespoły odpowiedzialne za niezawodność
• Menadżerowie operacyjni

Overview:

Predictive maintenance opartane na sztucznej inteligencji stosuje uczenie maszynowe i analitykę danych do przewidywania awarii urządzeń i optymalizowania harmonogramów konserwacji. Przekształca to model konserwacji reaktywnej w strategie proaktywne, co umożliwia lepszą dostępność, redukcję kosztów i wydłużenie życia urządzeń.To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na poziomie średnim, którzy chcą wdrożyć rozwiązania opartane na sztucznej inteligencji do przewidywania awarii w środowiskach przemysłowych.Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć, jak konserwacja przewidywana różni się od strategii konserwacji reaktywnej i zapobiegawczej.
• Zbierać i strukturować dane maszynowe do analizy opartych na sztucznej inteligencji.
• Stosować modele uczenia maszynowego do wykrywania anomalii i przewidywania awarii.
• Wdrażać pełne przepływy pracy od danych czujników do wniosków przydatnych do działania.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Ćwiczenia praktyczne i studia przypadków.
• Żywą demonstrację i praktyczne przepływy danych.

Opcje dostosowania kursu

• Aby złożyć wniosek o dostosowane szkolenie do tego kursu, skontaktuj się z nami, aby zarrangować.

Course Outline:

Wprowadzenie do konserwacji przewidywującej

• Co to jest konserwacja przewidywająca?
• React ive vs. zapobiegawcze vs. przewidywujące podejścia
• Realne zwrot z inwestycji (ROI) i case study branżowe

Zbieranie i przygotowywanie danych

• Czujniki, IoT i rejestrowanie danych w środowiskach przemysłowych
• Czyszczenie i strukturyzowanie danych do analizy
• Dane czasowe i oznaczanie awarii

Machine Learning dla konserwacji przewidywującej

• Przegląd modeli uczenia maszynowego (regresja, klasyfikacja, wykrywanie anomalii)
• Wybór odpowiedniego modelu do przewidywania awarii urządzeń
• Trenowanie, walidacja modelu i metryki wydajności

Budowanie przewidywującego przepływu pracy

• Końcowy przepływ danych: pobieranie, analiza i alerty
• Używanie platform chmurowych lub obliczeń na krawędzi do analizy w czasie rzeczywistym
• Integracja z istniejącymi systemami CMMS lub ERP

Modelowanie trybu awarii i indeksu zdrowia

• Przewidywanie specyficznych trybów awarii
• Obliczanie Pozostałego Żywotności (RUL)
• Rozwijanie panele zdrowia aktywów

Systemy wizualizacji i alertów

• Wizualizowanie przewidywań i trendów
• Ustawianie progów i tworzenie alertów
• Projektowanie działających wniosków dla operatorów

Najlepsze praktyki i Risk Management

• Pokonywanie problemów z jakością danych
• Etyka i wyjaśnialność w systemach AI przemysłowych
• Zarządzanie zmianami i przyjęciem w zespołach

Podsumowanie i następne kroki