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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

課程分類