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
 14 時間:

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