AI-Powered Predictive Maintenance for Industrial Systems 培訓
人工智能驅動的預測性維護通過機器學習和數據分析來預測設備故障並優化維護計劃。它將被動維護模式轉變爲主動策略,從而提高設備運行時間,降低成本,並延長資產壽命。
本次由講師主導的培訓(線上或線下)面向希望在工業環境中實施人工智能驅動的預測性維護解決方案的中級專業人員。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 理解預測性維護與被動和預防性維護策略的區別。
- 收集並結構化機器數據以進行人工智能分析。
- 應用機器學習模型檢測異常並預測故障。
- 實施從傳感器數據到可操作洞察的端到端工作流程。
課程形式
- 互動講座與討論。
- 動手練習與案例研究。
- 即時演示與實用數據工作流程。
課程定製選項
- 如需爲本課程定製培訓,請聯繫我們進行安排。
課程簡介
預測性維護簡介
- 什麼是預測性維護?
- 反應性、預防性與預測性方法的比較
- 實際投資回報率與行業案例研究
數據收集與準備
- 工業環境中的傳感器、物聯網與數據記錄
- 數據清理與結構化分析
- 時間序列數據與故障標記
預測性維護的機器學習
- 機器學習模型概述(迴歸、分類、異常檢測)
- 選擇適合設備故障預測的模型
- 模型訓練、驗證與性能指標
構建預測性工作流
- 端到端管道:數據攝取、分析與警報
- 使用雲平臺或邊緣計算進行即時分析
- 與現有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
- 爲操作員設計可操作的見解
最佳實踐與挑戰
- 克服數據質量問題
- 工業AI系統中的倫理與可解釋性
- 團隊間的應變管理與採用
總結與下一步
最低要求
- 瞭解工業設備與維護工作流程
- 對AI和機器學習概念有基本瞭解
- 具備數據收集與監控系統的經驗
受衆
- 維護工程師
- 可靠性團隊
- 運營經理
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培訓結束後,參與者將能夠:
- 理解與製造優化相關的AI概念。
- 收集和準備生產數據以進行分析。
- 應用機器學習模型識別瓶頸並預測故障。
- 可視化和解釋結果,以支持數據驅動的決策。
課程形式
- 互動式講座和討論。
- 大量練習和實踐。
- 在即時實驗室環境中進行動手操作。
課程定製選項
- 如需定製本課程,請聯繫我們安排。
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- 互動講座與討論。
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課程定製選項
- 如需爲本課程定製培訓,請聯繫我們安排。
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- 互動式講座和討論。
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- 如需定製本課程,請聯繫我們進行安排。
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- 互動式講座與討論。
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- 如需爲本課程定製培訓,請聯繫我們安排。
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- 瞭解數字孿生的架構和組件。
- 使用仿真工具對複雜系統與環境進行建模。
- 將即時數據流集成到虛擬模型中。
- 應用AI技術進行預測行爲和異常檢測。
課程形式
- 互動講座與討論。
- 大量練習與實踐。
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- 瞭解邊緣AI系統的架構與優勢。
- 構建並優化用於嵌入式設備部署的AI模型。
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- 將邊緣智能與傳感器、執行器和工業協議集成。
課程形式
- 互動式講座與討論。
- 大量練習與實踐。
- 在即時實驗室環境中進行動手操作。
課程定製選項
- 如需定製本課程,請聯繫我們安排。
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- 部署並優化用於生產環境的AI驅動檢測系統。
課程形式
- 互動講座和討論。
- 大量練習和實踐。
- 在實驗室環境中進行實際操作。
課程定製選項
- 如需定製本課程,請聯繫我們安排。
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通過本次培訓,參與者將能夠:
- 理解並應用AI技術於機器人感知和傳感器融合。
- 開發協作機器人和工業機器人的運動規劃算法。
- 部署基於學習的控制策略,用於即時決策。
- 將智能機器人系統集成到智能工廠的工作流程中。
課程形式
- 互動式講座與討論。
- 大量練習與實踐。
- 在即時實驗室環境中進行動手操作。
課程定製選項
- 如需爲本課程定製培訓,請聯繫我們安排。