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課程簡介
預測性維護簡介
- 什麼是預測性維護?
- 反應式、預防式與預測式方法的比較
- 實際投資回報率與產業案例研究
數據收集與準備
- 工業環境中的感測器、物聯網及數據記錄
- 用於分析的數據清洗與結構化
- 時間序列數據與故障標註
預測性維護中的機器學習
- 機器學習模型概述(回歸、分類、異常檢測)
- 選擇適合設備故障預測的模型
- 模型訓練、驗證與效能指標
構建預測工作流程
- 端到端流程:數據攝取、分析與警報
- 使用雲端平台或邊緣運算進行即時分析
- 與現有CMMS或ERP系統整合
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
視覺化與警報系統
- 視覺化預測與趨勢
- 設定閾值並創建警報
- 設計供操作人員使用的可行見解
最佳實踐與風險管理
- 克服數據質量問題
- 工業AI系統中的倫理與可解釋性
- 跨團隊的變革管理與採用策略
總結與下一步行動
最低要求
- 了解工業設備與維護工作流程
- 基礎掌握AI與機器學習概念
- 具備數據收集與監控系統操作經驗
受眾對象
- 維護工程師
- 可靠性團隊成員
- 運營經理
14 小時