AI-Powered Predictive Maintenance for Industrial Systems

Prerequisites:

• 了解工业设备和维护工作流程
• 对AI和机器学习概念有基本了解
• 具备数据收集和监控系统经验

受众

• 维护工程师
• 可靠性团队
• 运营经理

Overview:

AI驱动的预测性维护应用机器学习和数据分析来预测设备故障并优化维护计划。它将反应性维护模式转变为主动策略，从而实现更好的运行时间、降低成本并延长资产寿命。本课程为讲师指导的培训（线上或线下），针对希望于工业环境中实施AI驱动预测性维护解决方案的中级专业人士。通过本课程，学员将能够：- 了解预测性维护与反应性和预防性维护策略的区别。- 收集并结构化机器数据，用于AI驱动的分析。- 应用机器学习模型来检测异常并预测故障。- 实施从感测器数据到可操作洞察的端到端工作流程。课程形式- 互动式讲座和讨论。- 实作练习和案例研究。- 实时演示和实际数据工作流程。课程定制选项- 如需为本课程定制培训，请联系我们进行安排。

Course Outline:

预测性维护简介

• 什么是预测性维护？
• React主动、预防与预测方法的比较
• 实际投资回报率与行业案例研究

数据收集与准备

• 工业环境中的传感器、物联网与数据记录
• 数据清理与结构化为分析做准备
• 时间序列数据与故障标签

Machine Learning 用于预测性维护

• 机器学习模型概述（回归、分类、异常检测）
• 选择适合设备故障预测的模型
• 模型训练、验证与性能指标

构建预测性工作流

• 端到端流程：数据摄取、分析与警报
• 使用云平台或边缘计算进行实时分析
• 与现有CMMS或ERP系统集成

故障模式与健康指数建模

• 预测特定故障模式
• 计算剩余使用寿命（RUL）
• 开发资产健康仪表盘

可视化与警报系统

• 可视化预测与趋势
• 设置阈值并创建警报
• 为操作人员设计可操作的见解

最佳实践与Risk Management

• 克服数据质量问题
• 工业AI系统的伦理与可解释性
• 跨团队的应变管理与采用

总结与下一步