AI-Powered Predictive Maintenance for Industrial Systems

Prerequisites:

• 了解工業設備和維護工作流程
• 對AI和機器學習概念有基本了解
• 具備數據收集和監控系統的經驗

目標受眾

• 維護工程師
• 可靠性團隊
• 運營經理

Overview:

AI驅動的預測性維護應用機器學習和數據分析來預測設備故障並優化維護計劃。它將反應性維護模式轉變為主動策略，從而實現更好的運行時間、降低成本並延長資產壽命。本課程為講師指導的培訓（線上或線下），針對希望於工業環境中實施AI驅動預測性維護解決方案的中級專業人士。通過本課程，學員將能夠：- 了解預測性維護與反應性和預防性維護策略的區別。- 收集並結構化機器數據，用於AI驅動的分析。- 應用機器學習模型來檢測異常並預測故障。- 實施從感測器數據到可操作洞察的端到端工作流程。課程形式- 互動式講座和討論。- 實作練習和案例研究。- 實時演示和實際數據工作流程。課程定制選項- 如需為本課程定制培訓，請聯繫我們進行安排。

Course Outline:

預測性維護簡介

• 什麼是預測性維護？
• Reactive vs. 預防性 vs. 預測性方法
• 實際ROI與行業案例研究

數據收集與準備

• 工業環境中的感測器、物聯網與數據記錄
• 數據清理與結構化以進行分析
• 時間序列數據與故障標籤

Machine Learning 用於預測性維護

• 機器學習模型概述（回歸、分類、異常檢測）
• 選擇合適的模型進行設備故障預測
• 模型訓練、驗證與性能指標

建立預測性工作流程

• 端到端管道：數據攝取、分析與警報
• 使用雲平台或邊緣計算進行即時分析
• 與現有的CMMS或ERP系統集成

故障模式與健康指數建模

• 預測特定故障模式
• 計算剩餘使用壽命（RUL）
• 開發資產健康儀表板

可視化與警報系統

• 可視化預測與趨勢
• 設置閾值並創建警報
• 設計可操作的洞察以供操作人員使用

最佳實踐與 Risk Management

• 克服數據質量問題
• 工業AI系統中的倫理與可解釋性
• 應變管理與團隊間的採用

總結與下一步